Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer최신시험기출문제모음 & Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer완벽한덤프자료

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Databricks 인증 전문 데이터 엔지니어는 Databricks를 사용하여 대규모 데이터 파이프 라인을 구축하고 관리하는 전문가의 역량을 증명하려는 직업인을 위한 시험입니다. Databricks는 대규모 데이터 처리를 위한 협업 환경을 제공하는 통합 분석 플랫폼입니다. Databricks 인증 전문 데이터 엔지니어 시험은 후보자가 Databricks를 사용하여 대규모 데이터 처리 솔루션을 설계, 구축 및 배포할 수 있는 능력을 검증합니다.

Databricks Certified Professional Data Engineer 자격증 시험은 Databricks를 이용하여 데이터 처리 시스템을 설계, 구축, 유지 보수하는 전문가들의 전문성을 입증하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다. Databricks는 데이터 처리, 기계 학습 및 시각화를 위한 통합 분석 엔진을 제공하는 클라우드 기반 데이터 플랫폼입니다. 이 자격증 시험은 데이터 엔지니어링, 데이터 처리, 데이터 모델링 및 데이터 아키텍처 등 여러 영역에서 후보자의 지식과 기술을 테스트합니다.

Databricks Certified Professional Data Engineer 자격증 시험은 60개의 객관식 문제로 구성되어 있으며, 90분 내에 답변해야합니다. 이 문제는 후보자의 Databricks 및 해당 기능에 대한 지식뿐만 아니라 이러한 지식을 실제 상황에 적용할 수 있는 능력을 시험합니다. 시험에 합격하려면 후보자는 최소 70%의 합격 점수를 얻어야 합니다. 이 자격증은 2년간 유효하며, 시험을 다시 보거나 지속 교육 활동 집필을 완료하여 갱신할 수 있습니다. Databricks Certified Professional Data Engineer 자격증을 취득하면 데이터 전문가는 Databricks를 사용하여 데이터 엔지니어링 솔루션을 구축하고 배포하는 전문 기술을 증명할 수 있으며, 이는 오늘날 데이터 중심 비즈니스 환경에서 가치 있는 자산이 될 수 있습니다.

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최신 Databricks Certification Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer 무료샘플문제 (Q43-Q48):

질문 # 43
You are asked to write a python function that can read data from a delta table and return the Data-Frame, which of the following is correct?

A. Python function will result in out of memory error due to data volume
B. Write SQL UDF that can return tabular data
C. Write SQL UDF to return a DataFrame
D. Python function can return a DataFrame
E. Python function cannot return a DataFrame

정답：A

설명：
Explanation
The answer is Python function can return a DataFrame
The function would something like this,
1.get_source_dataframe(tablename):
2. df = spark.read.table(tablename)
3.return df
df = get_source_dataframe('test_table')
since there is no action spark returns a Dataframe and assigns to df python variable

질문 # 44
You are working on IOT data where each device has 5 reading in an array collected in Celsius, you were asked to covert each individual reading from Celsius to Fahrenheit, fill in the blank with an appropriate function that can be used in this scenario.
Schema: deviceId INT, deviceTemp ARRAY<double>

SELECT deviceId, __(deviceTempC,i-> (i * 9/5) + 32) as deviceTempF
FROM sensors

A. TRANSFORM
B. MULTIPLY
C. ARRAYEXPR
D. FORALL
E. APPLY

정답：A

설명：
Explanation
TRANSFORM -> Transforms elements in an array in expr using the function func.
1.transform(expr, func)

질문 # 45
A junior data engineer on your team has implemented the following code block.

The viewnew_eventscontains a batch of records with the same schema as theeventsDelta table.
Theevent_idfield serves as a unique key for this table.
When this query is executed, what will happen with new records that have the sameevent_idas an existing record?

A. They are ignored.
B. They are updated.
C. They are merged.
D. They are deleted.
E. They are inserted.

정답：A

설명：
Explanation
This is the correct answer because it describes what will happen with new records that have the same event_id as an existing record when the query is executed. The query uses the INSERT INTO command to append new records from the view new_events to the table events. However, the INSERT INTO command does not check for duplicate values in the primary key column (event_id) and does not perform any update or delete operations on existing records. Therefore, if there are new records that have the same event_id as an existing record, they will be ignored and not inserted into the table events. Verified References: [Databricks Certified Data Engineer Professional], under "Delta Lake" section; Databricks Documentation, under "Append data using INSERT INTO" section.

질문 # 46
An external object storage container has been mounted to the location/mnt/finance_eda_bucket.
The following logic was executed to create a database for the finance team:

After the database was successfully created and permissions configured, a member of the finance team runs the following code:

If all users on the finance team are members of thefinancegroup, which statement describes how thetx_sales table will be created?

A. A managed table will be created in the DBFS root storage container.
B. An external table will be created in the storage container mounted to /mnt/finance eda bucket.
C. A logical table will persist the physical plan to the Hive Metastore in the Databricks control plane.
D. An managed table will be created in the storage container mounted to /mnt/finance eda bucket.
E. A logical table will persist the query plan to the Hive Metastore in the Databricks control plane.

정답：D

설명：
https://docs.databricks.com/en/lakehouse/data-objects.html

질문 # 47
Which statement describes integration testing?

A. Validates interactions between subsystems of your application
B. Requires an automated testing framework
C. Validates an application use case
D. Validates behavior of individual elements of your application
E. Requires manual intervention

정답：A

설명：
This is the correct answer because it describes integration testing. Integration testing is a type of testing that validates interactions between subsystems of your application, such as modules, components, or services. Integration testing ensures that the subsystems work together as expected and produce the correct outputs or results. Integration testing can be done at different levels of granularity, such as component integration testing, system integration testing, or end-to-end testing. Integration testing can help detect errors or bugs that may not be found by unit testing, which only validates behavior of individual elements of your application. Verified Reference: [Databricks Certified Data Engineer Professional], under "Testing" section; Databricks Documentation, under "Integration testing" section.

질문 # 48
......

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