Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate関連資格知識 & Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate最新関連参考書

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Databricks Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • 分析アプリケーション：統計分布の重要なポイント、データ拡張、そして2つのソースアプリケーション間のデータブレンディングについて説明します。さらに、ラストマイルETL、データブレンディングが効果的なシナリオ、主要な統計指標、記述統計、離散統計と連続統計についても説明します。
トピック 2
  • データの視覚化とダッシュボード：このトピックのサブトピックでは、通知の送信方法、基本的なアラートの設定とトラブルシューティングの方法、更新スケジュールの設定方法、ダッシュボードを共有するメリットとデメリット、クエリパラメータによる出力の変化、すべての視覚化の色の変更方法について説明します。また、カスタマイズされたデータ視覚化、視覚化のフォーマット、クエリベースのドロップダウンリスト、ダッシュボードの共有方法についても説明します。
トピック 3
  • Lakehouse における SQL：データベースからデータを取得するクエリ、SELECT クエリの出力、ANSI SQL の利点、アクセス、そしてシルバーレベルのデータのクリーンアップについて説明します。また、MERGE INTO、INSERT TABLE、COPY INTO を比較対照します。最後に、一般的なスケーリングシナリオにおける UDF の作成と適用に焦点を当てます。
トピック 4
  • Databricks SQL：このトピックでは、主要な対象ユーザーと副次的な対象ユーザー、Databricks SQL の利点、基本的な Databricks SQL クエリの補完、スキーマブラウザー、Databricks SQL ダッシュボード、そして Databricks SQL エンドポイント
  • ウェアハウスの目的について説明します。さらに、サーバーレス Databricks SQL エンドポイント
  • ウェアハウス、Databricks SQL エンドポイント
  • ウェアハウスのクラスターサイズとコストのトレードオフ、そして Partner Connect についても詳しく説明します。最後に、小さなファイルのアップロード、Databricks SQL と視覚化ツールの接続、メダリオンアーキテクチャ、ゴールドレイヤー、そしてストリーミングデータを扱う利点について説明します。
トピック 5
  • データ管理：このトピックでは、データファイル管理ツールとしてのDelta Lake、Delta Lakeによるテーブルメタデータの管理、LakehouseにおけるDelta Lakeの利点、Databricks上のテーブル、テーブル所有者の責任、そしてデータの永続性について説明します。また、テーブルの管理、テーブル所有者によるData Explorerの使用、そして組織固有のPIIデータに関する考慮事項についても説明します。最後に、LOCATIONキーワードの変化と、データセキュリティを確保するためのData Explorerの使用法についても説明します。

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Databricks Certified Data Analyst Associate Exam 認定 Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate 試験問題 (Q51-Q56):

質問 # 51
A data analyst is working with the following table my_table:
customer_name dollars_spent
Hex Sprockets [125.34, 100.15, 9003.99]
Dented Fenders [16.99, 200.85, 33.49, 88.17]
The analyst wants to divide each value in the dollars_spent array by 100 to get the spend in terms of hundreds of dollars using the following code block:
SELECT
customer_name,
_______
FROM my_table;
Which line of code can be used to fill in the blank so that the above code block successfully completes the task?

正解：C

解説：
The correct answer is C because TRANSFORM applies a lambda function to each element of an array and returns a new array. The expression value - > value / 100 means: for each element named value in dollars_spent, divide that element by 100. The result is then aliased as hundreds_spent. Options A, B, and D do not use the required lambda syntax correctly.
Official documentation extract used: Databricks states that transform returns an array and that the lambda function "produces a new value for each element."


質問 # 52
Which example of data projects represents a common analytics application to be completed in Databricks SQL?

正解：B

解説：
Option B is correct. A data analyst commonly uses Databricks SQL for analytics-focused transformations, aggregation, joining, filtering, and preparation of datasets for reporting or dashboarding. Analysis-specific ETL on Gold-layer tables is a "last-mile" analytics task: the Gold layer is already curated for business use, and the analyst performs additional project-specific refinement. The official Databricks exam guide includes creating views, performing aggregate operations, combining tables with joins, filtering, sorting, and using dashboards as Data Analyst Associate skills. It also states that Gold-layer data drives downstream analytics and dashboards. Options A, C, and D are primarily streaming engineering, machine learning, and MLOps activities, not common Databricks SQL analytics applications. References: Databricks Certified Data Analyst Associate Exam Guide and medallion architecture documentation.


質問 # 53
Which open-source project helps to enable the data lakehouse by adding organization, reliability, performance, and data governance to data lake architectures?

正解：C

解説：
The correct answer is C because Delta Lake is the open-source storage layer that provides reliability and structure for data lakes. Delta Lake brings ACID transactions, scalable metadata handling, and batch
/streaming support to data lake storage, which are core capabilities behind the lakehouse architecture. MLflow is for machine learning lifecycle management, Apache Spark is a distributed processing engine, and Databricks SQL is a Databricks product for SQL analytics, not the open-source storage project described.
Official documentation extract used: Databricks states that Delta Lake is "open source software" and provides
"ACID transactions and scalable metadata handling."


質問 # 54
A data scientist has asked a data analyst to create histograms for every continuous variable in a data set. The data analyst needs to identify which columns are continuous in the data set.
What describes a continuous variable?

正解：B

解説：
A continuous variable is a type of quantitative variable that can assume an infinite number of values within a given range. This means that between any two possible values, there can be an infinite number of other values. For example, variables such as height, weight, and temperature are continuous because they can be measured to any level of precision, and there are no gaps between possible values. This is in contrast to discrete variables, which can only take on specific, distinct values (e.g., the number of children in a family). Understanding the nature of continuous variables is crucial for data analysts, especially when selecting appropriate statistical methods and visualizations, such as histograms, to accurately represent and analyze the data.


質問 # 55
Which of the following statements about adding visual appeal to visualizations in the Visualization Editor is incorrect?

正解：B

解説：
The Visualization Editor in Databricks SQL allows users to create and customize various types of charts and visualizations from the query results. Users can change the visualization type, select the data fields, adjust the colors, format the data labels, and modify the tooltips. However, there is no option to add borders to the visualizations in the Visualization Editor. Borders are not a supported feature of the new chart visualizations in Databricks1. Therefore, the statement that borders can be added is incorrect. References:
* New chart visualizations in Databricks | Databricks on AWS


質問 # 56
......

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