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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsübersicht:
| Zertifizierungsanbieter: | Databricks |
|---|---|
| Prüfungsname: | Databricks Certified Data Engineer Professional Prüfung |
| Prüfungsnummer: | Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional |
| Mindestpunktzahl: | Wird nicht öffentlich bekanntgegeben |
| Verfügbare Sprachen: | Japanisch, Portugiesisch (Brasilien), Koreanisch, Englisch |
| Prüfungsgebühr: | 200 USD |
| Prüfungsformat: | Mehrfachauswahl |
| Prüfungsdauer: | 120 Minuten |
| Verwandte Zertifizierungen: | Databricks Certified Data Engineer Associate |
| Gültigkeitsdauer des Zertifikats: | 2 Jahre |
| Anzahl der Fragen: | 59–60 |
| Empfohlenes Training: | Fortgeschrittene Datenverarbeitung mit Databricks Databricks Streaming und Lakeflow Spark Declarative Pipelines |
| Prüfungsanmeldung: | Anmeldung zur Databricks-Zertifizierungsprüfung |
| Beispielfragen: |  |
| Prüfungsmethode: | Online-Prüfung mit Aufsicht oder Durchführung in einem zugelassenen Prüfungszentrum |
| Voraussetzungen: | Keine verbindlichen Teilnahmevoraussetzungen; mindestens ein Jahr praktische Erfahrung im Bereich Datenverarbeitung sowie zugehörige Schulungen werden dringend empfohlen |
| Offizielle Syllabus-URL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional |
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Gewährleistung von Datensicherheit und Einhaltung von Vorschriften | 10% | - Sicherung ruhender und übertragener Daten - Umsetzung von Zugriffskontrollen und Berechtigungen - Gewährleistung des Datenschutzes und der Einhaltung rechtlicher Vorgaben |
| Datenfreigabe und föderierter Datenzugriff | 5% | - Verwaltung des plattformübergreifenden Datenzugriffs - Sichere Datenfreigabe mithilfe von Delta Sharing - Umsetzung von Lakehouse Federation |
| Kosten- und Leistungsoptimierung | 13% | - Anwendung bewährter Verfahren zur Kostensteuerung - Verbesserung der Leistung von Abfragen und Pipelines - Optimierung von Rechen- und Speicherressourcen |
| Datenmodellierung | 6% | - Optimierung des Tabellenaufbaus und der Partitionierung - Gestaltung der Medallion-Architektur - Umsetzung dimensionaler und relationaler Modelle |
| Datentransformation, Bereinigung und Qualitätssicherung | 10% | - Umsetzung von Schemaentwicklung und -verwaltung - Einhaltung von Standards zur Datenqualität - Anwenden von Regeln zur Datenbereinigung und -validierung |
| Fehleranalyse und Bereitstellung | 10% | - Bereitstellung mithilfe von Asset Bundles, CLI und APIs - Anwendung von CI/CD- und DevOps-Verfahren - Fehlerbehebung und Analyse von Pipelines |
| Datenaufnahme und -erfassung | 7% | - Aufnahme von Daten aus unterschiedlichen Quellen - Verwendung von Auto Loader und strukturiertem Streaming - Verarbeitung von inkrementellen und stapelweisen Datenladungen |
| Entwicklung von Code zur Datenverarbeitung mit Python und SQL | 22% | - Umsetzung komplexer Datenverarbeitungslogiken - Verwendung von Databricks-spezifischen Bibliotheken und APIs - Schreiben von effizientem und wartbarem Code |
| Datenverwaltung und Governance | 7% | - Verwaltung von Datenobjekten und Metadaten - Verwendung von Unity Catalog für die Datenverwaltung - Umsetzung von Richtlinien und Standards im Datenbereich |
| Überwachung und Warnmeldungen | 10% | - Nachverfolgung von Datenherkunft und Messwerten - Einrichtung von Warnmeldungen und Benachrichtigungen - Überwachung der Leistung und Betriebsfähigkeit von Pipelines |
Ihre Fragen zur Databricks Certified Data Engineer Professional Prüfung – beantwortet
Die Prüfung Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional (Databricks Certified Data Engineer Professional Exam) ist die offizielle Zertifizierungsprüfung von Databricks. Nach dem Bestehen erhalten Sie die Zertifizierung Databricks Certified Data Engineer Professional auf der Stufe Professional. Sie steht außerdem im Zusammenhang mit folgenden Zertifizierungen: Databricks Certified Data Engineer Associate. Mit den 250 Übungsfragen von PrüfungFrage bereiten Sie sich gezielt auf alle Anforderungen dieser Prüfung vor.
Die Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung umfasst 59–60 Fragen, die Sie innerhalb von 120 Minuten beantworten. Planen Sie pro Frage nur ein knappes Zeitbudget ein und markieren Sie unsichere Aufgaben, statt zu lange an ihnen festzuhängen – so vermeiden Sie Zeitdruck am Ende der Prüfung. Trainieren Sie dieses Tempo vorab mit der Testengine von PrüfungFrage: Ein kompletter Durchlauf der 250 Übungsfragen unter Zeitbedingungen zeigt Ihnen zuverlässig, ob Ihr Arbeitstempo für die echte Prüfung ausreicht.
Die Bestehensgrenze der Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung liegt bei Wird nicht öffentlich bekanntgegeben, die offizielle Anmeldegebühr beträgt 200 USD. Beachten Sie dabei: Jeder Wiederholungsversuch muss erneut vollständig bezahlt werden. Es lohnt sich daher, vor der Anmeldung mit den 250 Übungsfragen von PrüfungFrage zu prüfen, ob Sie die geforderte Punktzahl bereits stabil erreichen.
Keine verbindlichen Teilnahmevoraussetzungen; mindestens ein Jahr praktische Erfahrung im Bereich Datenverarbeitung sowie zugehörige Schulungen werden dringend empfohlen Verbindliche und stets aktuelle Details zu den Teilnahmebedingungen finden Sie auf der offiziellen Prüfungsseite von Databricks.
Online-Prüfung mit Aufsicht oder Durchführung in einem zugelassenen Prüfungszentrum
Die Anmeldung erfolgt über folgende offizielle Kanäle:
Databricks empfiehlt zur Vorbereitung auf diese Prüfung unter anderem folgende Schulungen:
- Fortgeschrittene Datenverarbeitung mit Databricks
- Databricks Streaming und Lakeflow Spark Declarative Pipelines
Ergänzend dazu finden Sie bei PrüfungFrage 250 Übungsfragen, mit denen Sie den Schulungsstoff prüfungsnah vertiefen und Ihren Wissensstand jederzeit überprüfen.
Ja. Laden Sie zunächst die kostenlose PDF-Demo zu Databricks Certified Data Engineer Professional herunter und prüfen Sie in Ruhe Aufbau und Qualität der Fragen. Nach dem Kauf profitieren Sie zusätzlich 365 Tage lang von kostenlosen Aktualisierungen: Sobald sich der Fragenbestand ändert, erhalten Sie die neue Version automatisch. Nach Ablauf des ersten Jahres verlängern Sie den Update-Service mit 50 % Rabatt.
Sollten Sie die zugehörige Prüfung innerhalb von 60 Tagen nach dem Kauf nicht bestehen, erstattet PrüfungFrage Ihnen den vollständigen Kaufpreis zurück. Voraussetzungen dafür: Der Prüfungsversuch darf frühestens 3 Tage nach dem Kauf stattfinden; kostenlose Materialien, abgelaufene Bestellungen sowie Fälle, in denen das Produkt zwar heruntergeladen, aber keine Prüfung abgelegt wurde, sind ausgeschlossen; der Name des Prüflings muss mit dem Namen des Zahlenden übereinstimmen. Reichen Sie innerhalb von 2 Tagen nach der Prüfung eine eingescannte Anmeldebestätigung (Enrollment Slip) und das offizielle Score Report als PDF ein – die Bearbeitung erfolgt innerhalb von 7 Tagen. Alternativ können Sie statt der Rückerstattung kostenlos zwei gleichwertige Prüfungsmaterialien wählen und behalten dabei den Update-Service für Ihr ursprünglich gekauftes Produkt. Die Lieferung selbst erfolgt unmittelbar nach der Zahlung: Ihr Download steht sofort bereit, zusätzlich erhalten Sie die Dateien innerhalb einer Minute per E-Mail. Sollte nach 2 Stunden nichts angekommen sein, wenden Sie sich bitte an unseren Kundenservice. Eine Begrenzung der Anzahl der Installationen gibt es nicht.
Die Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung gliedert sich in 10 Themenbereiche. Zu den gewichtigsten zählen:
- Entwicklung von Code zur Datenverarbeitung mit Python und SQL (22%)
- Überwachung und Warnmeldungen (10%)
- Datentransformation, Bereinigung und Qualitätssicherung (10%)
Die vollständige Gliederung aller Bereiche mit den jeweiligen Gewichtungen finden Sie in der Prüfungsübersicht weiter oben auf dieser Seite.
Databricks Certified Data Engineer Professional Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsfragen mit Lösungen
Review the following error traceback:
Which statement describes the error being raised?
- A. There is a type error because a column object cannot be multiplied.
- B. There is no column in the table named heartrateheartrateheartrate
- C. There is a syntax error because the heartrate column is not correctly identified as a column.
- D. The code executed was PvSoark but was executed in a Scala notebook.
- E. There is a type error because a DataFrame object cannot be multiplied.
Erklärung: (Nur für PrüfungFrage-Mitglieder sichtbar)
A data engineer is building a streaming data pipeline to ingest JSON files from cloud storage into a Delta Lake table. The pipeline must process files incrementally, handle schema evolution automatically, ensure exactly-once processing, and minimize manual infrastructure management.
How should the data engineer fulfill these requirements?
- A. Use Lakeflow Spart Declarative Pipelines with Auto Loader and enabling schema inference with
"cloudFiles.schemaEvolutionMode"= "addNewColumns" - B. Use Lakeflow Spark Declarative Pipelines with a static DataFrame read, merge schema with spark.conf.set ("spark.databricks.delta.schema.autoMerge.enabled", "true")
- C. Use traditional Spark Structured Streaming with Auto Loader, manually configuring checkpoints location and enabling schema inference with "mergeSchema"= "true"
- D. Use Auto Loader in batch mode with a daily job to overwrite the Delta table.
Erklärung: (Nur für PrüfungFrage-Mitglieder sichtbar)
A data engineer and a platform engineer are working together to automate their system tasks. A script needs to be executed outside of Databricks only if a particular daily Databricks job finishes successfully for the day. Databricks CLI command was used to check the last execution of the job. What are the required command options for that task?
- A. databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only
- B. databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS --active- only
- C. databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-to TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- completed-only
- D. databricks jobs list-runs --job-id JOB_ID --start-time-from TODAY_MIDNIGHT_EPOCH_MS -- active-only
Erklärung: (Nur für PrüfungFrage-Mitglieder sichtbar)
A data engineer is analyzing a large, partitioned retail dataset in Databricks, where each row represents a sale made by a salesperson. The dataset contains millions of records with the following schema:
sales_df: [salesperson_id: string, region: string, sale_amount: double, sale_date: date] The data engineer needs to generate a DataFrame that ranks salespeople within each region based on their total cumulative sales, with the highest seller ranked as 1. If multiple salespeople have the same total sales, they should share the same rank.
The data engineer wants to implement this logic using a PySpark window function and the dense_rank () function.
Which code snippet will perform this ranking?
- A.
- B.
- C.
- D.
Erklärung: (Nur für PrüfungFrage-Mitglieder sichtbar)
A data engineer is building a Lakeflow Declarative Pipelines pipeline to process healthcare claims data. A metadata JSON file defines data quality rules for multiple tables, including:
{
"claims": [
{"name": "valid_patient_id", "constraint": "patient_id IS NOT NULL"},
{"name": "non_negative_amount", "constraint": "claim_amount >= 0"}
]
}
The pipeline must dynamically apply these rules to the claims table without hardcoding the rules.
How should the data engineer achieve this?
- A. Reference each expectation with @dlt.expect decorators in the table declaration.
- B. Invoke an external API to validate records against the metadata rules.
- C. Use a SQL CONSTRAINT block referencing the JSON file path.
- D. Load the JSON metadata, loop through its entries, and apply expectations using dlt.expect_all.
Erklärung: (Nur für PrüfungFrage-Mitglieder sichtbar)
Fussenegger -
Ich kauft die PDF-Version. Sehr gut! Mit diesem PDF-Material von PrüfungFrage war ich in der Lage, die Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung zu betehen. Einfach gesagt, ausgezeichnetes Studienmaterial.