質問 1：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：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 2：A data analyst has created a Query in Databricks SQL, and now they want to create two data visualizations from that Query and add both of those data visualizations to the same Databricks SQL Dashboard.
Which of the following steps will they need to take when creating and adding both data visualizations to the Databricks SQL Dashboard?
A. They will need to add two separate visualizations to the dashboard based on the same Query.
B. They will need to copy the Query and create one data visualization per query.
C. They will need to create two separate dashboards.
D. They will need to decide on a single data visualization to add to the dashboard.
E. They will need to alter the Query to return two separate sets of results.
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 3：A data analyst has set up a SQL query to run every four hours on a SQL endpoint, but the SQL endpoint is taking too long to start up with each run.
Which of the following changes can the data analyst make to reduce the start-up time for the endpoint while managing costs?
A. Turn off the Auto stop feature
B. Use a Serverless SQL endpoint
C. Increase the minimum scaling value
D. Increase the SQL endpoint cluster size
E. Reduce the SQL endpoint cluster size
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 4：Delta Lake stores table data as a series of data files, but it also stores a lot of other information.
Which of the following is stored alongside data files when using Delta Lake?
A. Table metadata
B. Owner account information
C. None of these
D. Data summary visualizations
E. Table metadata, data summary visualizations, and owner account information
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 5：What describes Partner Connect in Databricks?
A. It is a feature that runs Databricks partner tools on a Databricks SQL Warehouse (formerly known as a SQL endpoint).
B. it allows multi-directional connection between Databricks and Databricks partners easier.
C. it allows for free use of Databricks partner tools through a common API.
D. It exposes connection information to third-party tools via Databricks partners.
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
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 | - 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.
|
| 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 | - 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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参照：https://www.databricks.com/learn/certification/data-analyst-associate
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