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Databricks Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語 試験概要:
| 認定ベンダー: | Databricks |
|---|---|
| 試験名: | Databricks Certified Data Analyst Associate 試験 |
| 試験番号: | Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate |
| 試験時間: | 90 分 |
| 合格点: | 約70%（公式には非公開） |
| 試験形式: | シナリオ設問, 多肢選択式 |
| 受験料: | 200米ドル |
| 対応言語: | English |
| 出題数: | 45 |
| 認定の有効期間: | 2年間 |
| 推奨トレーニング: | Databricks Academy - Data Analyst Associate 学習コース |
| 受験申し込み: | Databricks Certification Portal |
| サンプル問題: |  |
| 受験方法: | オンライン監督付き受験、または認定試験会場での受験 |
| 前提条件: | 受験に必須の前提条件はなし。Databricks を用いたデータ分析および SQL の実務経験を6か月以上積むことが推奨される |
| 公式シラバスのURL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-analyst-associate |
Databricks Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| AI/BI Genie スペースの構築、共有および保守運用 | 12% | - 自然言語によるクエリ機能の設定 - アクセス権限の管理と共有設定 - Genie スペースのセットアップと設定 - 保守運用と機能改善 |
| クエリの分析 | 15% | - Liquid clustering およびインデックスの活用 - 実行計画の確認と解析 - クエリの実行履歴と監査 - パフォーマンスの最適化 |
| データの管理 | 8% | - データのクレンジングと前処理 - データセットのバージョン管理と運用 - データセットの検出と登録 - Unity Catalog の活用方法 |
| データの保護 | 8% | - データガバナンスに関する方針 - アクセス制御と権限管理 - 安全なデータ保管とコンプライアンス対応 |
| Databricks SQL および Databricks SQL Warehouses を用いたクエリの実行 | 20% | - ANSI SQL の構文と関数 - ビューの作成と管理 - データセットの結合と統合 - Warehouse の設定とパフォーマンス調整 - 集計処理とグループ化 |
| データの取り込み | 5% | - S3 およびクラウドストレージとの連携 - UIによるデータ取り込み - API および Auto Loader - Delta Sharing - Databricks Marketplace |
| Databricks SQL によるデータモデリング | 5% | - パフォーマンスを考慮したモデリング手法 - スキーマ設計の基本原則 - Delta テーブルの構造 |
| Databricks におけるダッシュボードと可視化の作成 | 16% | - ダッシュボードの作成とレイアウト調整 - 絞り込み機能とインタラクティブ性の設定 - 可視化の種類と活用のベストプラクティス - ダッシュボードの配信スケジュール設定と共有 |
| Databricks Data Intelligence Platform の理解 | 11% | - コアアーキテクチャと構成要素 - Lakehouse プラットフォームの基礎知識 - ワークスペースの操作方法とインターフェース |
Databricks Certified Data Analyst Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語版)に関するよくあるご質問
Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語は、Databricksが実施する「Databricks Certified Data Analyst Associate 試験」の認定試験です。この試験に合格すると、「Databricks Certified Data Analyst Associate」の認定を取得できます。認定レベルはAssociateに位置づけられています。公式の出題範囲に沿って基礎から応用まで問われるため、CertShikenの118問の練習問題で出題傾向をつかんでおくと、効率的に対策を進められます。
Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語の出題数は45、試験時間は90 分です。試験時間を問題数で割ったペースをあらかじめ計算しておき、1問にかけられる時間を意識しながら解くことが大切です。難問に時間を使いすぎて後半が間に合わなくならないよう、本番前にCertShikenの模擬試験で制限時間付きの演習を重ね、時間配分の感覚を身につけておくと安心です。
Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語の合格点は約70%（公式には非公開）、受験料は200米ドルです。不合格になった場合、再受験には再度全額の受験料がかかるため、本番の前にCertShikenの118問の練習問題で自己採点を行い、合格点を安定して上回れる状態にしておくことをおすすめします。
Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語の受験条件について、公式には次のように案内されています。受験に必須の前提条件はなし。Databricks を用いたデータ分析および SQL の実務経験を6か月以上積むことが推奨される最新かつ正確な条件は、必ず公式の試験概要ページでご確認ください。
Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語の受験申し込みは、以下の公式窓口から行えます。
なお、受験方式はオンライン監督付き受験、または認定試験会場での受験となっています。
公式では、以下のトレーニングが推奨されています。
公式トレーニングで知識を整理したうえで、CertShikenの118問の練習問題でアウトプットを重ねれば、試験対策の完成度をさらに高められます。
はい。CertShikenではDatabricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語問題集の無料サンプルをご用意しており、収録問題の質や構成を購入前にお確かめいただけます。ご購入後は365日間の無料更新が付き、更新期間の終了後も50%割引で更新を継続できるため、長期的な学習にも安心してご利用いただけます。
万が一、ご購入後60日以内にDatabricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語試験を受験して不合格となった場合には「返金保証」が適用され、全額をご返金いたします。受験票（受験申込証明）のコピーと公式スコアレポート（Score Report）のPDFを試験実施後2日以内にご提出いただければ、提出後7日以内に手続きが完了します。なお、ご購入後3日以内の受験は対象外（準備期間が短すぎるため）、ダウンロードのみで実際に受験されなかった場合、無料資料や期限切れのご注文も対象外となり、受験者名とお支払い者名が一致している必要があります。返金の代わりに、同等価値の試験対策資料2つを無料でお受け取りいただく選択肢もあり、この場合は元の製品の更新サービスもそのまま継続してご利用いただけます。商品のお届けは、お支払い完了後すぐにダウンロードいただけるほか、1分以内にご登録のメールアドレスへもお送りします。2時間経っても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-Analyst-Associate日本語の出題範囲は、全部で9の分野で構成されています。主な分野としては、「データの管理」（出題割合：8%）、「Databricks Data Intelligence Platform の理解」（出題割合：11%）、「Databricks SQL および Databricks SQL Warehouses を用いたクエリの実行」（出題割合：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、このページ上部に掲載している試験概要（出題範囲）にまとめていますので、学習計画を立てる際の参考にしてください。
Databricks Certified Data Analyst Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語版) 認定 Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語 試験問題：
問題 #1
データアナリストがDeltaテーブルに対して実行されるクエリを開発しました。クエリによって返されるデータがクリーンであることを確認するためのテストを実装するために、データエンジニアリングチームの協力を求めています。しかし、データエンジニアリングチームはテストにSQLではなくPythonを使用しています。
データエンジニアリングチームは、PySparkでクエリを実行し、結果を操作するために、次のうちどの操作を使用できますか？
A. SELECT * FROM sales
B. PySparkとSQL間でデータを共有する方法はありません。
C. spark.table
D. spark.sql
E. spark.delta.table
問題 #2
どのような状況で変数の平均値と中央値に大きな差が生じるでしょうか?
A. 変数がブール型の場合
B. 変数に極端な外れ値が多数含まれている場合
C. 変数がカテゴリ型の場合
D. 変数に外れ値が含まれていない場合
問題 #3
データアナリストが個人情報 (PII) データを扱う際に考慮すべき事項は次のどれですか?
A. 分析が実行される地域の法的要件
B. これらすべての考慮事項
C. これらの考慮事項のいずれも
D. データが収集された地域の法的要件
E. Pllデータに関する組織固有のベストプラクティス
問題 #4
管理者またはデータ所有者は、データベース、テーブル、およびビューの権限をグループに付与するにはどうすればよいでしょうか？
A. 設定
B. データ
C. ダッシュボード
D. SQLウェアハウス
問題 #5
データ アナリストは、クエリ結果がキャッシュから取得されたかどうかをどのように判断できますか?
A. SQL ウェアハウス（旧称 SQL エンドポイント）タブに移動し、「キャッシュ」をクリックします。キャッシュファイルにキャッシュの内容が表示されます。
B. 「データ」タブに移動し、「最後のクエリ」をクリックします。クエリの詳細が表示され、結果がキャッシュから取得されたかどうかを確認できます。
C. 「クエリ履歴」タブに移動し、クエリのテキストをクリックします。スライドアウトに、結果がキャッシュから取得されたかどうかが表示されます。
D. [アラート] タブに移動し、[キャッシュ ステータス] アラートを確認します。
E. 「クエリ」タブに移動し、「キャッシュステータス」をクリックします。前回の実行結果がキャッシュから取得された場合、ステータスは緑色になります。
解説：
| 問題 #1 正解： D | 問題 #2 正解： B | 問題 #3 正解： B | 問題 #4 正解： B | 問題 #5 正解： C |
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