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Databricks Certified Data Engineer Associateは専門性の高い試験として知られ、十分な準備なしに臨むには不安が残ります。JPNTestのDatabricks-Certified-Data-Engineer-Associate練習問題は本試験の出題範囲に沿った322の問題で構成されており、2026年の試験対策にも対応しています。
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験概要:
| 認定ベンダー: | Databricks |
|---|---|
| 試験名: | Databricks Certified Data Engineer Associate 認定試験 |
| 試験番号: | Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate |
| 試験形式: | 単一選択式, 複数選択式 |
| 対応言語: | 英語 |
| 受験料: | $200 USD |
| 出題数: | 60 |
| 認定の有効期間: | 2年 |
| 関連資格: | Databricks Certified Data Analyst Associate |
| 試験時間: | 90 分 |
| 合格点: | 70% |
| サンプル問題: | Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督試験または対面の試験会場 |
| 前提条件: | 推奨: Databricks と Apache Spark の使用経験が 6か月以上 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-associate |
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: Spark SQL と DataFrames | 15-20% | - Spark SQL クエリを作成して実行する - データを集計し、グループ化する - DataFrames を結合し、union する - NULL 値とデータ品質を適切に扱う |
| トピック 2: Apache Spark データ処理の基礎 | 20-25% | - 構造化データ型（arrays, maps, structs）を扱う - Spark DataFrames を作成して使用する - データ処理に Spark SQL を使用する - DataFrames に対して変換とアクションを適用する |
| トピック 3: Lakehouse Platform の概念 | 10-15% | - Lakehouse アーキテクチャとその利点を理解する - データガバナンスとセキュリティの概念を説明する - Databricks Lakehouse platform の主要コンポーネントを説明する |
| トピック 4: Delta Lake の基礎 | 20-25% | - Delta Lake の機能と利点を説明する - Delta テーブルを作成して管理する - ACID トランザクションと time travel を理解する - Delta テーブルへの書き込みと読み取りを行う |
| トピック 5: データパイプラインのアーキテクチャ | 15-20% | - バッチ処理とストリーミング処理向けのデータパイプラインを設計する - 増分データ処理を実装する - ELT と ETL のパターンの違いを理解する - パイプラインのパフォーマンスを監視し、最適化する |
| トピック 6: Python によるデータエンジニアリング | 10-15% | - データ処理に PySpark を使用する - Python で Spark APIs を扱う - ユーザー定義関数（UDFs）を実装する |
Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate試験についてよくあるご質問
「Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate」は、Databricksが実施する「Databricks Certified Data Engineer Associate 認定試験」の試験コードです。この試験に合格すると、「Databricks Certification」の認定を取得できます。認定レベルはアソシエイトに位置づけられています。関連する認定としては、Databricks Certified Data Analyst Associateなどが挙げられます。JPNTestでは、Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate試験対策として322の練習問題をご用意しています。
Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate試験の出題数は60、制限時間は90 分です。限られた時間内で全問に取り組む必要があるため、1問にかけられる時間を常に意識し、難しい問題に長く留まりすぎないペース配分が求められます。本番で時間不足に慌てないよう、JPNTestのテストエンジンで制限時間つきの模擬試験に挑戦し、時間配分の感覚を体に覚えさせておくことをおすすめします。
Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate試験の合格ラインは70%、受験料は$200 USDです。万が一不合格だった場合、再受験には改めて全額の受験料が必要になるため、費用面の負担も無視できません。受験前にJPNTestの322の練習問題で模擬試験に取り組み、安定して合格ラインを超えられることを確認してから本番に臨むと安心です。
推奨: Databricks と Apache Spark の使用経験が 6か月以上
受験条件は変更される場合があります。最新かつ正確な情報は、Databricksの公式ページで必ずご確認ください。
はい、ご購入前にJPNTestのDatabricks-Certified-Data-Engineer-Associate問題集の無料サンプル（PDFデモ）をダウンロードして、問題の品質や形式をご確認いただけます。ご購入後は365日間の無料更新が付帯し、更新期間の終了後も50%割引で継続更新をご利用いただけるため、常に最新の出題傾向に沿った内容で学習を続けられます。
JPNTestでは「返金保証」制度をご用意しています。ご購入後60日以内にDatabricks-Certified-Data-Engineer-Associate試験を受験して不合格となった場合、全額返金をご申請いただけます。なお、ご購入後3日以内の受験や、ダウンロード後に実際の受験をしていない場合、無料資料や期限切れのご注文は対象外となり、受験者氏名とお支払い者氏名が一致している必要があります。ご申請の際は、受験票（enrollment slip）の写しと公式スコアレポート（Score Report）のPDFを試験後2日以内にご提出いただき、受理後7日以内に手続きが完了します。返金をご希望でない場合は、同等価値の試験資料2点を無料でお受け取りいただき、元の製品の更新サービスを継続する選択肢もございます。
また、ご購入いただいた製品はお支払い完了後すぐにダウンロードでき、メールでも1分以内にお届けします。2時間以内に届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。インストール可能なパソコンの台数に制限はありません。
Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate試験の出題範囲は、全部で6分野で構成されています。主な分野としては、「Python によるデータエンジニアリング」（10-15%）、「Lakehouse Platform の概念」（10-15%）、「Spark SQL と DataFrames」（15-20%）などが挙げられます。各分野の詳細なトピックと配点は、上記の試験大綱をご確認ください。JPNTestのDatabricks-Certified-Data-Engineer-Associate練習問題は、これらの出題分野を幅広くカバーしています。
Databricks Certified Data Engineer Associate 認定 Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate 試験問題：
問題 #1
A data analyst has created a Delta table sales that is used by the entire data analysis team. They want help from the data engineering team to implement a series of tests to ensure the data is clean. However, the data engineering team uses Python for its tests rather than SQL.
Which of the following commands could the data engineering team use to access sales in PySpark?
A. SELECT * FROM sales
B. spark.table("sales")
C. spark.sql("sales")
D. spark.delta.table("sales")
E. There is no way to share data between PySpark and SQL.
問題 #2
A company is collaborating with a partner that does not use Databricks but needs access to a large historical dataset stored in Delta format. The data engineer needs to ensure that the partner can access the data securely, without the need for them to set up an account, and with read-only access. How should the data be shared?
A. Share the dataset by exporting it to a CSV file and manually transferring the file to the partner's system.
B. Share the dataset using Delta Sharing, which allows your partner to access the data using a secure, read-only URL without requiring a Databricks account, ensuring that they cannot modify the data.
C. Share the dataset using Unity Catalog, ensuring that both teams have full write access to the data within the same organization.
D. Grant your partner access to your Databricks workspace and assign them full write permissions to the Delta table, enabling them to modify the dataset.
問題 #3
A BI team runs short, highly concurrent SQL queries against gold tables and needs sub-second startup with no cluster management or idle cost.
Which compute option best fits this requirement?
A. A serverless SQL warehouse
B. An all-purpose cluster with autoscaling and a 120-minute auto-termination setting
C. A single-node job cluster started per query
D. A classic SQL warehouse with auto-stop disabled
問題 #4
A data engineer wants to combine two datasets that share the same schema and append rows from one dataset to another. Which Spark DataFrame operation performs this row-wise combination?
A. union
B. join
C. intersect
D. merge
問題 #5
A data engineer uses COPY INTO to load CSV files from an external location into a Delta table.
The job is accidentally triggered twice within the same hour.
What is the expected outcome?
A. Records are duplicated because COPY INTO always reloads all files in the source path.
B. The second run fails with a duplicate-file error and rolls back the first run.
C. The second run loads only files that were not already ingested, because COPY INTO tracks loaded files idempotently.
D. The target table is overwritten with only the newest file.
解説：
| 問題 #1 正解： B | 問題 #2 正解： B | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： A | 問題 #5 正解： C |
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