최신Databricks Certified Data Analyst Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語版) - Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語무료샘플문제
문제1
データ アナリストが高階関数を使用する必要があるのは次のどの状況ですか。
データ アナリストが高階関数を使用する必要があるのは次のどの状況ですか。
정답: A
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
문제2
アナリストは、suppliersテーブルとnew_suppliersテーブルの2つのテーブルのデータを結合するよう依頼されました。supplier_idの値が両方のテーブルで一致する可能性があり、その場合、それらのサプライヤーは既にsuppliersテーブルに追加されています。その場合は、データに変更を加える必要はありません。
同じ supplier_id を持つ行を重複させずに、2 つのテーブルを結合するコマンドはどれですか？
アナリストは、suppliersテーブルとnew_suppliersテーブルの2つのテーブルのデータを結合するよう依頼されました。supplier_idの値が両方のテーブルで一致する可能性があり、その場合、それらのサプライヤーは既にsuppliersテーブルに追加されています。その場合は、データに変更を加える必要はありません。
同じ supplier_id を持つ行を重複させずに、2 つのテーブルを結合するコマンドはどれですか？
정답: C
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
문제3
データ分析チームは、最も複雑なプロジェクトの一つにおいて、SQLテーブルtable_bronzeをソースとして扱っています。プロジェクトの関係者が、下流データの一部が重複していることに気付きました。分析チームは、重複の原因がtable_bronzeにあることを突き止めました。
次のクエリのうち、table_bronze のデータを重複排除して新しいテーブル table_silver に書き込むために使用できるのはどれですか。
A)
CREATE TABLE table_silver AS
SELECT DISTINCT *
FROM table_bronze;
B)
CREATE TABLE table_silver AS
INSERT *
FROM table_bronze;
C)
CREATE TABLE table_silver AS
MERGE DEDUPLICATE *
FROM table_bronze;
D)
INSERT INTO TABLE table_silver
SELECT * FROM table_bronze;
E)
INSERT OVERWRITE TABLE table_silver
SELECT * FROM table_bronze;
データ分析チームは、最も複雑なプロジェクトの一つにおいて、SQLテーブルtable_bronzeをソースとして扱っています。プロジェクトの関係者が、下流データの一部が重複していることに気付きました。分析チームは、重複の原因がtable_bronzeにあることを突き止めました。
次のクエリのうち、table_bronze のデータを重複排除して新しいテーブル table_silver に書き込むために使用できるのはどれですか。
A)
CREATE TABLE table_silver AS
SELECT DISTINCT *
FROM table_bronze;
B)
CREATE TABLE table_silver AS
INSERT *
FROM table_bronze;
C)
CREATE TABLE table_silver AS
MERGE DEDUPLICATE *
FROM table_bronze;
D)
INSERT INTO TABLE table_silver
SELECT * FROM table_bronze;
E)
INSERT OVERWRITE TABLE table_silver
SELECT * FROM table_bronze;
정답: E
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
문제4
データアナリストは、ダッシュボードをクライアントと共有する方法の選択肢のリストを提供するよう依頼されました。クライアントがデータベース内の他の情報、リソース、またはアーティファクトにアクセスできないようにすることがセキュリティ要件です。
ダッシュボードを共有してセキュリティ要件を満たすために使用できないアプローチは次のどれですか?
データアナリストは、ダッシュボードをクライアントと共有する方法の選択肢のリストを提供するよう依頼されました。クライアントがデータベース内の他の情報、リソース、またはアーティファクトにアクセスできないようにすることがセキュリティ要件です。
ダッシュボードを共有してセキュリティ要件を満たすために使用できないアプローチは次のどれですか?
정답: C
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
문제5
ビジネスアナリストは、sales_by_employee というデータエンティティ/オブジェクトを作成するよう依頼されました。このエンティティは、sales テーブルに新しいデータが追加されるたびに常に最新の状態に保たれる必要があります。新しいエンティティには、従業員テーブルから取得した従業員の名前である sales_person 列と、その従業員のすべての売上である sales 列が必要です。sales テーブルと employees テーブルの両方には、営業担当者を識別するために使用される employee_id 列があります。
以下のコードブロックのうち、このタスクを実行できるのはどれですか？
ビジネスアナリストは、sales_by_employee というデータエンティティ/オブジェクトを作成するよう依頼されました。このエンティティは、sales テーブルに新しいデータが追加されるたびに常に最新の状態に保たれる必要があります。新しいエンティティには、従業員テーブルから取得した従業員の名前である sales_person 列と、その従業員のすべての売上である sales 列が必要です。sales テーブルと employees テーブルの両方には、営業担当者を識別するために使用される employee_id 列があります。
以下のコードブロックのうち、このタスクを実行できるのはどれですか？
정답: B
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
문제6
データエンジニアとデータアナリストが協力してデータパイプラインを構築しています。データエンジニアはPythonを使用してパイプラインのraw、bronze、silverレイヤーを担当し、データアナリストはSQLを使用してパイプラインのgoldレイヤーを担当しています。パイプラインのrawソースはストリーミング入力です。彼らは現在、パイプラインをDelta Live Tablesを使用するように移行したいと考えています。
Delta Live Tablesへの移行時に、パイプラインに対して以下のどの変更が必要になりますか？
データエンジニアとデータアナリストが協力してデータパイプラインを構築しています。データエンジニアはPythonを使用してパイプラインのraw、bronze、silverレイヤーを担当し、データアナリストはSQLを使用してパイプラインのgoldレイヤーを担当しています。パイプラインのrawソースはストリーミング入力です。彼らは現在、パイプラインをDelta Live Tablesを使用するように移行したいと考えています。
Delta Live Tablesへの移行時に、パイプラインに対して以下のどの変更が必要になりますか？
정답: A
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
문제7
データアナリストが、テーブル「transactions」内のネストされた配列列「products」を扱っています。アナリストは、各行について配列の最初の要素を返したいと考えています。
データアナリストは、以下の不完全なコマンドを使用しています。
選択
トランザクションID、
_____ AS 最初の製品
トランザクションから;
データアナリストは、タスクを正常に完了させるために、どのコード行を使用して空欄を埋めるべきでしょうか？
データアナリストが、テーブル「transactions」内のネストされた配列列「products」を扱っています。アナリストは、各行について配列の最初の要素を返したいと考えています。
データアナリストは、以下の不完全なコマンドを使用しています。
選択
トランザクションID、
_____ AS 最初の製品
トランザクションから;
データアナリストは、タスクを正常に完了させるために、どのコード行を使用して空欄を埋めるべきでしょうか？
정답: D
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
문제8
以下のコマンドのうち、データベース customer360 の場所を返すのはどれですか？
以下のコマンドのうち、データベース customer360 の場所を返すのはどれですか？
정답: E
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
문제9
user_ltvという名前のテーブルは、さまざまなチームのデータアナリストが使用するビューを作成するために使用されます。
ワークスペース内のユーザーはグループに分けられ、そのグループはACL(アクセス制御リスト)を使用してデータアクセスを設定するために使用されます。
user_ltvテーブルのスキーマは以下のとおりです。
email 文字列、age 整数、ltv 整数
以下のビュー定義が実行されます。
CREATE VIEW user_ltv_no_minors AS
SELECT email, age, ltv
FROM user_ltv
WHERE
CASE
WHEN is_member( " auditing " ) THEN TRUE
ELSE age > = 18
END;
監査グループに所属していないアナリストが、以下のクエリを実行します。
SELECT * FROM user_ltv_no_minors;
このクエリによって返される結果を説明しているのは、次のうちどれですか？
user_ltvという名前のテーブルは、さまざまなチームのデータアナリストが使用するビューを作成するために使用されます。
ワークスペース内のユーザーはグループに分けられ、そのグループはACL(アクセス制御リスト)を使用してデータアクセスを設定するために使用されます。
user_ltvテーブルのスキーマは以下のとおりです。
email 文字列、age 整数、ltv 整数
以下のビュー定義が実行されます。
CREATE VIEW user_ltv_no_minors AS
SELECT email, age, ltv
FROM user_ltv
WHERE
CASE
WHEN is_member( " auditing " ) THEN TRUE
ELSE age > = 18
END;
監査グループに所属していないアナリストが、以下のクエリを実行します。
SELECT * FROM user_ltv_no_minors;
このクエリによって返される結果を説明しているのは、次のうちどれですか？
정답: C
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)
문제10
データアナリストは、大規模で複雑なデータセットから有益な知見を得たいと考えています。アナリストは、さまざまなデータ列の意味を迅速に理解し、自然言語で質問を行い、データクエリとワークフローを最適化するためのAIによる推奨事項を受け取る必要があります。
これらの機能を実現する上で、主にどのDatabricksコンポーネントが役割を担っていますか？
データアナリストは、大規模で複雑なデータセットから有益な知見を得たいと考えています。アナリストは、さまざまなデータ列の意味を迅速に理解し、自然言語で質問を行い、データクエリとワークフローを最適化するためのAIによる推奨事項を受け取る必要があります。
これらの機能を実現する上で、主にどのDatabricksコンポーネントが役割を担っていますか？
정답: D
설명: (KoreaDumps 회원만 볼 수 있음)