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Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer合格体験記 & Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer日本語関連対策
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Databricks Certified Professional Data Engineer Exam 認定 Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 試験問題 (Q177-Q182):
質問 # 177
Which of the following data workloads will utilize a silver table as its source?
- A. A job that enriches data by parsing its timestamps into a human-readable format
- B. A job that aggregates cleaned data to create standard summary statistics
- C. A job that cleans data by removing malformatted records
- D. A job that ingests raw data from a streaming source into the Lakehouse
- E. A job that queries aggregated data that already feeds into a dashboard
正解：B
解説：
Explanation
The answer is, A job that aggregates cleaned data to create standard summary statistics Silver zone maintains the grain of the original data, in this scenario a job is taking data from the silver zone as the source and aggregating and storing them in the gold zone.
Medallion Architecture – Databricks
Silver Layer:
1. Reduces data storage complexity, latency, and redundency
2. Optimizes ETL throughput and analytic query performance
3. Preserves grain of original data (without aggregation)
4. Eliminates duplicate records
5. production schema enforced
6. Data quality checks, quarantine corrupt data
Exam focus: Please review the below image and understand the role of each layer(bronze, silver, gold) in medallion architecture, you will see varying questions targeting each layer and its purpose.
Sorry I had to add the watermark some people in Udemy are copying my content.
Purpose of each layer in medallion architecture
質問 # 178
Which of the following data workloads will utilize a Silver table as its source?
- A. A job that enriches data by parsing its timestamps into a human-readable format
- B. A job that aggregates cleaned data to create standard summary statistics
- C. A job that cleans data by removing malformatted records
- D. A job that ingests raw data from a streaming source into the Lakehouse
- E. A job that queries aggregated data that already feeds into a dashboard
正解：B
質問 # 179
Unity catalog helps you manage the below resources in Databricks at account level
- A. All of the above
- B. Tables
- C. Dashboards
- D. ML Models
- E. Meta Stores and Catalogs
正解：A
解説：
Explanation
The answer is all of the above.
Unity Catalog is a unified governance solution for all data and AI assets including files, tables, machine learning models, and dashboards in your lakehouse on any cloud.
質問 # 180
Below table temp_data has one column called raw contains JSON data that records temperature for every four hours in the day for the city of Chicago, you are asked to calculate the maximum temperature that was ever recorded for 12:00 PM hour across all the days. Parse the JSON data and use the necessary array function to calculate the max temp.
Table: temp_date
Column: raw
Datatype: string
Expected output: 58
- A. 1.select array_max(from_json(raw:chicago[*].temp[3],’array<int>’)) from temp_data
- B. 1.select max(raw.chicago.temp[3]) from temp_data
- C. 1.select max(from_json(raw:chicago[3].temp[3],’array<int>’)) from temp_data
- D. 1.select array_max(from_json(raw[‘chicago’].temp[3],’array<int>’)) from temp_data
- E. 1.select array_max(raw.chicago[*].temp[3]) from temp_data
正解：A
解説：
Explanation
Note: This is a difficult question, more likely you may see easier questions similar to this but the more you are prepared for the exam easier it is to pass the exam.
Use this below link to look for more examples, this will definitely help you,
https://docs.databricks.com/optimizations/semi-structured.html
Here is the solution, step by step
Text Description automatically generated
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If you want to try this solution use below DDL,
1.create or replace table temp_data
2. as select ‘ {
3. “chicago”:[
4.{“date”:”01-01-2021″,
5.”temp”:[25,28,45,56,39,25]
6.},
7.{“date”:”01-02-2021″,
8.”temp”:[25,28,49,54,38,25]
9.},
10.{“date”:”01-03-2021″,
11.”temp”:[25,28,49,58,38,25]
12. }]
13. }
14. ‘ as raw
15.
16.select array_max(from_json(raw:chicago[*].temp[3],’array<int>’)) from temp_data
17.
質問 # 181
You are asked to create a model to predict the total number of monthly subscribers for a specific magazine.
You are provided with 1 year’s worth of subscription and payment data, user demographic data, and 10 years
worth of content of the magazine (articles and pictures). Which algorithm is the most appropriate for building
a predictive model for subscribers?
- A. TF-IDF
- B. Linear regression
- C. Decision trees
- D. Logistic regression
正解：B
質問 # 182
……
資格試験の意味は、いくつかの点で、さまざまな専門分野での能力を示すDatabricks-Certified-Professional-Data-Engineer資格を取得する受験者の能力を証明することです。 Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer学習ガイド教材を選択すると、限られた学習時間でより多くの価値を創造し、より多くの知識を学び、受験できる試験を受けることができます。資格のあるDatabricks-Certified-Professional-Data-Engineer試験を通じて、これは私たちのDatabricks-Certified-Professional-Data-Engineerの実際の質問であり、すべてのユーザーの共通の目標であり、私たちは信頼できるヘルパーなので、このような良い機会をお見逃しなく。
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