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Databricks Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語 Exam Overview:
| Certification Vendor: | Databricks |
|---|---|
| Exam Name: | Databricks Certified Data Analyst Associate Exam |
| Exam Number: | Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate |
| Certificate Validity Period: | 2 years |
| Exam Price: | $200 USD |
| Real Exam Qty: | 45 |
| Passing Score: | Approximately 70% (not officially disclosed) |
| Exam Format: | Multiple-choice, Scenario-based questions |
| Exam Duration: | 90 minutes |
| Available Languages: | English |
| Recommended Training: | Databricks Academy - Data Analyst Associate Learning Path |
| Exam Registration: | Databricks Certification Portal |
| Sample Questions: | ![]() |
| Exam Way: | Online proctored or authorized test center |
| Pre Condition: | No mandatory prerequisites; recommended 6+ months hands-on experience in data analysis and SQL usage with Databricks |
| Official Syllabus URL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-analyst-associate |
Databricks Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Analyzing Queries | 15% | - Performance optimization - Query history and auditing - Execution plans and analysis - Liquid clustering and indexing |
| Topic 2: Creating Dashboards and Visualizations in Databricks | 16% | - Dashboard creation and layout - Scheduling and sharing dashboards - Visualization types and best practices - Filtering and interactivity |
| Topic 3: Importing Data | 5% | - Delta Sharing - Databricks Marketplace - UI-based data ingestion - API and Auto Loader - S3 and cloud storage integration |
| Topic 4: Managing Data | 8% | - Dataset versioning and management - Unity Catalog usage - Discovering and registering datasets - Data cleaning and preparation |
| Topic 5: Developing, Sharing, and Maintaining AI/BI Genie Spaces | 12% | - Genie space setup and configuration - Natural language query setup - Maintenance and improvement - Access control and sharing |
| Topic 6: Data Modeling with Databricks SQL | 5% | - Delta table structure - Performance-oriented modeling - Schema design principles |
| Topic 7: Executing Queries using Databricks SQL and Databricks SQL Warehouses | 20% | - Creating and managing views - Aggregations and grouping - Warehouse configuration and performance - Joining and combining datasets - ANSI SQL syntax and functions |
| Topic 8: Securing Data | 8% | - Data governance policies - Secure storage and compliance - Access control and permissions |
| Topic 9: Understanding of Databricks Data Intelligence Platform | 11% | - Workspace navigation and interface - Core architecture and components - Lakehouse platform fundamentals |
Databricks Certified Data Analyst Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語版) Questions Answered by PassSureExam
- Managing Data (8%)
- Data Modeling with Databricks SQL (5%)
- Importing Data (5%)
Databricks Certified Data Analyst Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語版) Sample Questions:
データエンジニアは、2つのテーブルからデータを取得してリレーショナルオブジェクトを作成したいと考えています。このリレーショナルオブジェクトは、他のセッションで他のデータエンジニアが使用する必要はありません。ストレージコストを削減するため、データエンジニアは物理データのコピーと保存を避けたいと考えています。
データエンジニアは、次のうちどのリレーショナルオブジェクトを作成すべきでしょうか?
- A. 一時的な表示
- B. デルタ表
- C. Spark SQLテーブル
- D. データベース
- E. 表示
Correct Answer: A 🗳️
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あるデータ組織には、Delta Live Tablesを用いてメダリオンアーキテクチャに基づいたデータパイプラインを開発するエンジニアチームがいます。プロジェクトに携わるデータ分析チームは、これらのパイプラインのゴールドレイヤーテーブルを使用していますが、分析を実行する前に、これらのテーブルに対して追加の処理を行う必要があります。
このタイプの作業を説明するために使用される用語は次のどれですか?
- A. データテスト
- B. ラストマイル
- C. データ拡張
- D. ラストマイルETL
- E. データブレンディング
Correct Answer: D 🗳️
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データアナリストが、複数の関係者が監視する必要のある傾向を明らかにする一連のクエリを作成し、保存した。
データアナリストは、すべてのクエリの結果を一度に表示するために、どのツールを使用すべきでしょうか?
- A. クエリ履歴ページ
- B. クエリページのデータ視覚化タブ
- C. ダッシュボード
- D. SQLウェアハウス
Correct Answer: C 🗳️
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Databricksの顧客のクラウドアカウントには、次のうちどれが保存されますか?
- A. 休息
- B. Databricks Webアプリケーション
- C. ノート
- D. クラスタ管理メタデータ
- E. データ
Correct Answer: E 🗳️
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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. spark.sql
- B. spark.delta.table
- C. SELECT * FROM sales
- D. PySparkとSQL間でデータを共有する方法はありません。
- E. spark.table
Correct Answer: A 🗳️
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