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	Data Visualization and Dashboarding: Sub-topics of this topic are about of describing how notifications are sent, how to configure and troubleshoot a basic alert, how to configure a refresh schedule, the pros and cons of sharing dashboards, how query parameters change the output, and how to change the colors of all of the visualizations. It also discusses customized data visualizations, visualization formatting, Query Based Dropdown List, and the method for sharing a dashboard.
トピック 2	SQL in the Lakehouse: It identifies a query that retrieves data from the database, the output of a SELECT query, a benefit of having ANSI SQL, access, and clean silver-level data. It also compares and contrasts MERGE INTO, INSERT TABLE, and COPY INTO. Lastly, this topic focuses on creating and applying UDFs in common scaling scenarios.
トピック 3	Data Management: The topic describes Delta Lake as a tool for managing data files, Delta Lake manages table metadata, benefits of Delta Lake within the Lakehouse, tables on Databricks, a table owner’s responsibilities, and the persistence of data. It also identifies management of a table, usage of Data Explorer by a table owner, and organization-specific considerations of PII data. Lastly, the topic it explains how the LOCATION keyword changes, usage of Data Explorer to secure data.
トピック 4	Databricks SQL: This topic discusses key and side audiences, users, Databricks SQL benefits, complementing a basic Databricks SQL query, schema browser, Databricks SQL dashboards, and the purpose of Databricks SQL endpoints warehouses. Furthermore, the delves into Serverless Databricks SQL endpoint warehouses, trade-off between cluster size and cost for Databricks SQL endpoints warehouses, and Partner Connect. Lastly it discusses small-file upload, connecting Databricks SQL to visualization tools, the medallion architecture, the gold layer, and the benefits of working with streaming data.
トピック 5	Analytics applications: It describes key moments of statistical distributions, data enhancement, and the blending of data between two source applications. Moroever, the topic also explains last-mile ETL, a scenario in which data blending would be beneficial, key statistical measures, descriptive statistics, and discrete and continuous statistics.

参照：https://www.databricks.com/learn/certification/data-analyst-associate

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Databricks Certified Data Analyst Associate 認定 Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate 試験問題：

問題 #1

A Data Analyst is working on sensor_df; this DataFrame contains two columns: record_datetime timestamp and record array.
Which code fragment returns a DataFrame that splits the record column into separate columns and has one array item per row?

A. Uses withColumn, but selects sensor_id, status, and health as if they are already top-level columns.
B. exploded_df = sensor_df.withColumn( " record_exploded " , explode( " record " ))exploded_df = exploded_df.select( " record_datetime " , " record_exploded.sensor_id " , " record_exploded.status " , " record_exploded.health " )
C. Selects nested fields before correctly creating the exploded column.
D. exploded_df = exploded_df.select( " record_datetime " , " record_exploded " )

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正解：B 🗳️