Databricks Certified-Data-Engineer-Professional : Databricks Certified Data Engineer Professional

Databricks Certified Data Engineer Professional gilt unter IT-Fachleuten als anspruchsvolle Zertifizierung, bei der oberflächliches Lernen selten reicht. Mit den 250 Praxisfragen von ZertPruefung bereiten Sie sich gezielt und strukturiert auf die Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung vor.

Databricks Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsübersicht:

Zertifizierungsanbieter:	Databricks
Prüfungsname:	Databricks Certified Data Engineer Professional
Prüfungsnummer:	Certified Data Engineer Professional
Prüfungsgebühr:	200 USD, zuzüglich anfallender Steuern gemäß den örtlichen Gesetzen
Prüfungsdauer:	120 Minuten
Mindestpunktzahl:	Nicht öffentlich im aktuellen offiziellen Prüfungsleitfaden angegeben
Prüfungsformat:	Multiple-Choice
Verfügbare Sprachen:	Englisch
Gültigkeitsdauer des Zertifikats:	2 Jahre
Anzahl der Fragen:	59 bewertete Fragen
Verwandte Zertifizierungen:	Databricks Certified Data Engineer Associate
Beispielfragen:
Prüfungsmethode:	Online-beaufsichtigt oder im Testzentrum beaufsichtigt
Voraussetzungen:	Keine zwingenden Voraussetzungen. Databricks empfiehlt den Besuch entsprechender Kurse und eine etwa einjährige praktische Erfahrung in der Durchführung der in der Prüfung behandelten Data-Engineering-Aufgaben.
Offizielle Syllabus-URL:	https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional

Databricks Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsthemen:

Abschnitt	Ziele
Datentransformation, -bereinigung und -qualität	- Datenqualität 1. Anwenden von Datenqualitätskontrollen mit Lakeflow Spark Declarative Pipelines oder Auto Loader 2. Entwickeln von Datenquarantäne-Prozessen für ungültige Daten - Fortgeschrittene Datentransformation 1. Anwenden von Fensterfunktionen, Joins und Aggregationen auf große Datensätze 2. Schreiben effizienter Spark SQL- und PySpark-Transformationen
Debugging und Bereitstellung	- Debugging und Fehlerbehebung 1. Analysieren von Fehlern und Beheben fehlgeschlagener Job-Ausführungen 2. Verwenden von Lakeflow Spark Declarative Pipelines-Ereignisprotokollen und Spark UI für das Debugging 3. Verwenden von Spark UI, Cluster-Protokollen, Systemtabellen und Query Profiles für die Diagnose - Bereitstellung von CI/CD 1. Integrieren von Git-basierten CI/CD-Workflows mithilfe von Databricks Git Folders 2. Erstellen und Bereitstellen von Databricks-Ressourcen mithilfe von Databricks Asset Bundles
Datenerfassung & -akquisition	- Entwerfen und Implementieren von Datenerfassungspipelines 1. Erstellen von Append-only-Pipelines für Batch- und Streaming-Daten mit Delta 2. Erfassen von Delta Lake-, Parquet-, ORC-, Avro-, JSON-, CSV-, XML-, Text- und Binärdaten 3. Erfassen von Daten aus Message-Bussen und Cloud-Speichern
Datenmodellierung	- Skalierbare Datenmodelle 1. Optimieren des Datenlayouts mithilfe von Liquid Clustering 2. Entwerfen und Implementieren skalierbarer Datenmodelle mit Delta Lake 3. Verstehen von Liquid Clustering im Vergleich zu Partitionierung und Z-Ordering - Dimensionale Modellierung 1. Entwerfen dimensionaler Modelle für analytische Workloads
Entwicklung von Code für die Datenverarbeitung mit Python und SQL	- Verwendung von Python und Tools für die Entwicklung 1. Verwalten und Beheben von Fehlern bei Installationen und Abhängigkeiten von Drittanbieter-Bibliotheken 2. Entwickeln von benutzerdefinierten Funktionen (UDFs) mit Pandas/Python UDFs 3. Entwerfen und Implementieren skalierbarer Python-Projektstrukturen, die für Databricks Asset Bundles optimiert sind - Erstellen und Testen von ETL-Pipelines 1. Verwenden von Kontrollfluss-Operatoren in Pipeline-Komponenten 2. Erstellen und Automatisieren von ETL-Workloads mithilfe von Jobs über UI, APIs und CLI 3. Vergleichen von Streaming-Tabellen und Materialized Views 4. Erstellen von produktionsbereiten Batch- und Streaming-Pipelines mit Lakeflow Spark Declarative Pipelines und Auto Loader 5. Vergleichen von Spark Structured Streaming und Lakeflow Spark Declarative Pipelines 6. Konfigurieren von Umgebungen, Abhängigkeiten, Speicher und Wiederholungsverhalten 7. Entwickeln von Unit- und Integrationstests für Datenverarbeitungscode 8. Verwenden von APPLY CHANGES-APIs für Change Data Capture
Überwachung und Alarmierung	- Überwachung 1. Verwenden von Systemtabellen für Ressourcen-, Kosten-, Audit- und Workload-Überwachung 2. Verwenden von Databricks REST APIs und CLI zur Überwachung von Jobs und Pipelines 3. Verwenden von Query Profiler und Spark UI zur Überwachung von Workloads 4. Verwenden von Lakeflow Spark Declarative Pipelines-Ereignisprotokollen zur Überwachung - Alarmierung 1. Konfigurieren von Lakeflow Jobs-Benachrichtigungen für Jobstatus und Performanceprobleme 2. Verwenden von SQL Alerts für die Datenqualitätsüberwachung
Data Governance	- Unity Catalog-Berechtigungen 1. Verstehen des Berechtigungsvererbungsmusters von Unity Catalog - Metadaten und Auffindbarkeit 1. Erstellen und Pflegen von Beschreibungen und Metadaten für Unternehmensdaten
Gewährleistung von Datensicherheit und Compliance	- Datensicherheit 1. Verwenden von ACLs zur Absicherung von Workspace-Objekten und zur Durchsetzung des Prinzips der geringsten Rechte 2. Anwenden von Anonymisierungs- und Pseudonymisierungstechniken 3. Verwenden von Zeilenfiltern und Spaltenmasken für sensible Daten - Compliance 1. Implementieren von Pipelines, die personenbezogene Daten (PII) erkennen und maskieren 2. Entwickeln von Datenbereinigungslösungen gemäß den Datenaufbewahrungsrichtlinien
Kosten- & Leistungsoptimierung	- Kostenoptimierung 1. Verstehen, wie von Unity Catalog verwaltete Tabellen den betrieblichen Aufwand reduzieren - Abfrageleistung 1. Identifizieren ineffizienter Joins und übermäßigen Data Shufflings 2. Verwenden von Query Profile zur Identifizierung von Leistungsengpässen - Delta-Optimierung 1. Anwenden von Data-Skipping- und File-Pruning-Techniken 2. Verstehen von Deletion Vectors und Liquid Clustering 3. Verwenden von Change Data Feed, um Einschränkungen bei Streaming-Tabellen zu beheben und die Latenz zu verbessern
Datenfreigabe und -föderation	- Lakehouse Federation 1. Konfigurieren von Lakehouse Federation mit angemessener Governance - Delta Sharing 1. Freigeben von Live-Lakehouse-Daten für externe Computing-Plattformen 2. Konfigurieren von Databricks-to-Databricks Sharing 3. Konfigurieren der Freigabe für externe Plattformen unter Verwendung des Open-Sharing-Protokolls

Ihre Fragen zur Databricks Certified Data Engineer Professional Prüfung – beantwortet

Was ist die Databricks Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung?

Die Prüfung Certified-Data-Engineer-Professional (Databricks Certified Data Engineer Professional) ist die offizielle Zertifizierungsprüfung von Databricks. Nach dem Bestehen erhalten Sie die Zertifizierung Databricks Certification auf der Stufe Professional. Sie steht außerdem im Zusammenhang mit folgenden Zertifizierungen: Databricks Certified Data Engineer Associate. Mit den 250 Übungsfragen von ZertPruefung bereiten Sie sich gezielt auf alle Anforderungen dieser Prüfung vor.

Wie viele Fragen enthält die Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung und wie lange dauert sie?

Die Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung umfasst 59 bewertete Fragen 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 ZertPruefung: Ein kompletter Durchlauf der 250 Übungsfragen unter Zeitbedingungen zeigt Ihnen zuverlässig, ob Ihr Arbeitstempo für die echte Prüfung ausreicht.

Welche Punktzahl brauche ich zum Bestehen der Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung und was kostet sie?

Die Bestehensgrenze der Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung liegt bei Nicht öffentlich im aktuellen offiziellen Prüfungsleitfaden angegeben, die offizielle Anmeldegebühr beträgt 200 USD, zuzüglich anfallender Steuern gemäß den örtlichen Gesetzen. Beachten Sie dabei: Jeder Wiederholungsversuch muss erneut vollständig bezahlt werden. Es lohnt sich daher, vor der Anmeldung mit den 250 Übungsfragen von ZertPruefung zu prüfen, ob Sie die geforderte Punktzahl bereits stabil erreichen.

Welche Voraussetzungen muss ich für die Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung erfüllen?

Keine zwingenden Voraussetzungen. Databricks empfiehlt den Besuch entsprechender Kurse und eine etwa einjährige praktische Erfahrung in der Durchführung der in der Prüfung behandelten Data-Engineering-Aufgaben. Verbindliche und stets aktuelle Details zu den Teilnahmebedingungen finden Sie auf der offiziellen Prüfungsseite von Databricks.

Kann ich die Certified-Data-Engineer-Professional Übungsfragen vor dem Kauf kostenlos testen?

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.

Was passiert, wenn ich die Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung nicht bestehe – und wie erhalte ich mein Produkt?

Sollten Sie die zugehörige Prüfung innerhalb von 60 Tagen nach dem Kauf nicht bestehen, erstattet ZertPruefung 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.

Welche Themen werden in der Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung abgefragt?

Die Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung gliedert sich in 10 Themenbereiche. Zu den gewichtigsten zählen:

• Datenerfassung & -akquisition
• Data Governance
• Kosten- & Leistungsoptimierung

Die vollständige Gliederung aller Bereiche mit den jeweiligen Gewichtungen finden Sie in der Prüfungsübersicht weiter oben auf dieser Seite.

Databricks Certified Data Engineer Professional Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
A data engineer created a daily batch ingestion pipeline using a cluster with the latest DBR version to store banking transaction data, and persisted it in a MANAGED DELTA table called prod.gold.all_banking_transactions_daily. The data engineer is constantly receiving complaints from business users who query this table ad hoc through a SQL Serverless Warehouse about poor query performance. Upon analysis, the data engineer identified that these users frequently use high- cardinality columns as filters. The engineer now seeks to implement a data layout optimization technique that is incremental, easy to maintain, and can evolve over time. Which command should the data engineer implement?

A. Alter the table to use Liquid Clustering and implement a periodic OPTIMIZE command.
B. Alter the table to use Hive-Style Partitions + Z-ORDER and implement a periodic OPTIMIZE command.
C. Alter the table to use Z-ORDER and implement a periodic OPTIMIZE command.
D. Alter the table to use Hive-Style Partitions and implement a periodic OPTIMIZE command.

Frage #2
A data team is automating a daily multi-task ETL pipeline in Databricks. The pipeline includes a notebook for ingesting raw data, a Python wheel task for data transformation, and a SQL query to update aggregates. They want to trigger the pipeline programmatically and see previous runs in the GUI. They need to ensure tasks are retried on failure and stakeholders are notified by email if any task fails. Which two approaches will meet these requirements? (Choose two.)

A. Create a multi-task job using the UI, Databricks Asset Bundles (DABs), or the Jobs REST API (/jobs/create) with notebook, Python wheel, and SQL tasks. Configure task-level retries and email notifications in the job definition.
B. Use the REST API endpoint /jobs/runs/submit to trigger each task individually as separate job runs and implement retries using custom logic in the orchestrator.
C. Create a single orchestrator notebook that calls each step with dbutils.notebook.run(), defining a job for that notebook and configuring retries and notifications at the notebook level.
D. Use Databricks Asset Bundles (DABs) to deploy the workflow, then trigger individual tasks directly by referencing each task's notebook or script path in the workspace.
E. Trigger the job programmatically using the Databricks Jobs REST API (/jobs/run-now), the CLI (databricks jobs run-now), or one of the Databricks SDKs.

Frage #3
A security team wants to enforce data protection for a customer table containing customer PII data. To comply with local policies, sales team members should only see customers from their region, while non-admin users should have email addresses masked. Which implementation approach should be used when using Unity Catalog row filters and column masks?

A. Implement row filters with SQL UDFs based on user region only since column masks cannot be combined with row filters on the same table, then apply them be recreating the table with DROP TABLE and CREATE TABLE SET ROW FILTER commands.
B. Create a view with dynamic WHERE clauses for region filtering and use string replacement functions for email masking using ALTER COLUMN SET MASK command.
C. Use table ACLs to restrict access using tags with GRANT SELECT ON table_name WITH TAG command, and rely on application-level filtering for sensitive data based on user region.
D. Create SQL UDFs for row filtering based on user region and column masking based on group membership, then apply them using ALTER TABLE SET ROW FILTER and ALTER COLUMN SET MASK commands.

Frage #4
A junior data engineer is migrating a workload from a relational database system to the Databricks Lakehouse. The source system uses a star schema, leveraging foreign key constrains and multi-table inserts to validate records on write.
Which consideration will impact the decisions made by the engineer while migrating this workload?

A. Databricks supports Spark SQL and JDBC; all logic can be directly migrated from the source system without refactoring.
B. Committing to multiple tables simultaneously requires taking out multiple table locks and can lead to a state of deadlock.
C. Databricks only allows foreign key constraints on hashed identifiers, which avoid collisions in highly-parallel writes.
D. Foreign keys must reference a primary key field; multi-table inserts must leverage Delta Lake's upsert functionality.
E. All Delta Lake transactions are ACID compliance against a single table, and Databricks does not enforce foreign key constraints.

Frage #5
The data engineering team has configured a job to process customer requests to be forgotten (have their data deleted). All user data that needs to be deleted is stored in Delta Lake tables using default table settings.
The team has decided to process all deletions from the previous week as a batch job at 1am each Sunday. The total duration of this job is less than one hour. Every Monday at 3am, a batch job executes a series of VACUUM commands on all Delta Lake tables throughout the organization.
The compliance officer has recently learned about Delta Lake's time travel functionality. They are concerned that this might allow continued access to deleted data.
Assuming all delete logic is correctly implemented, which statement correctly addresses this concern?

A. Because the vacuum command permanently deletes all files containing deleted records, deleted records may be accessible with time travel for around 24 hours.
B. Because the default data retention threshold is 24 hours, data files containing deleted records will be retained until the vacuum job is run the following day.
C. Because the default data retention threshold is 7 days, data files containing deleted records will be retained until the vacuum job is run 8 days later.
D. Because Delta Lake time travel provides full access to the entire history of a table, deleted records can always be recreated by users with full admin privileges.
E. Because Delta Lake's delete statements have ACID guarantees, deleted records will be permanently purged from all storage systems as soon as a delete job completes.

Fragen und Antworten:

Frage #1 Antwort: A

Frage #2 Antwort: A,E

Frage #3 Antwort: D

Frage #4 Antwort: E

Frage #5 Antwort: C