質問 1:A data analyst created and is the owner of the managed table my_ table. They now want to change ownership of the table to a single other user using Data Explorer.
Which of the following approaches can the analyst use to complete the task?
A. Edit the Owner field in the table page by selecting All Users
B. Edit the Owner field in the table page by removing their own account
C. Edit the Owner field in the table page by selecting the Admins group
D. Edit the Owner field in the table page by selecting the new owner's account
E. Edit the Owner field in the table page by removing all access
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 2:A data analyst needs to use the Databricks Lakehouse Platform to quickly create SQL queries and data visualizations. It is a requirement that the compute resources in the platform can be made serverless, and it is expected that data visualizations can be placed within a dashboard.
Which of the following Databricks Lakehouse Platform services/capabilities meets all of these requirements?
A. Databricks Notebooks
B. Databricks Machine Learning
C. Databricks SQL
D. Tableau
E. Delta Lake
正解:C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 3:A data analyst runs the following command:
SELECT age, country
FROM my_table
WHERE age >= 75 AND country = 'canada';
Which of the following tables represents the output of the above command?
A. B. C. D. E.
正解:E
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 4:A data analyst has a managed table table_name in database database_name. They would now like to remove the table from the database and all of the data files associated with the table. The rest of the tables in the database must continue to exist.
Which of the following commands can the analyst use to complete the task without producing an error?
A. DROP DATABASE database_name;
B. DROP TABLE database_name.table_name;
C. DELETE TABLE database_name.table_name;
D. DELETE TABLE table_name FROM database_name;
E. DROP TABLE table_name FROM database_name;
正解:B
質問 5:Which of the following statements about adding visual appeal to visualizations in the Visualization Editor is incorrect?
A. Visualization scale can be changed.
B. Borders can be added.
C. Data Labels can be formatted.
D. Tooltips can be formatted.
E. Colors can be changed.
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
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Databricks Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate 認定試験の出題範囲:
トピック | 出題範囲 |
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トピック 1 | - 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 contrast MERGE INTO, INSERT TABLE, and COPY INTO. Lastly, this topic focuses on creating and applying UDFs in common scaling scenarios.
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トピック 2 | - 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.
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トピック 3 | - 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.
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トピック 4 | - 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.
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トピック 5 | - 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.
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参照:https://www.databricks.com/learn/certification/data-analyst-associate