Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean : Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version)
- Exam Code: Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean
- Exam Name: Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version)
- Updated: Oct 08, 2026
About Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Implement schema evolution and management - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules |
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Implement access control and permissions - Secure data at rest and in transit - Ensure data privacy and compliance |
| Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Manage cross-platform data access - Implement Lakehouse Federation |
| Data Modelling | 6% | - Implement dimensional and relational models - Design Medallion Architecture - Optimize table design and partitioning |
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Ingest data from diverse sources - Handle incremental and batch data loads - Use Auto Loader and structured streaming |
| Cost & Performance Optimisation | 13% | - Apply cost management best practices - Improve query and pipeline performance - Optimize compute and storage resources |
| Data Governance | 7% | - Use Unity Catalog for governance - Enforce data policies and standards - Manage data assets and metadata |
| Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code - Implement complex data processing logic |
| Debugging and Deploying | 10% | - Implement CI/CD and DevOps practices - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Troubleshoot and debug pipelines |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Track data lineage and metrics - Monitor pipeline performance and health |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
다음 오류 추적 정보를 검토하십시오.
발생한 오류를 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. 테이블에 heartrateheartrateheartrate라는 이름의 열이 없습니다.
- B. 심박수 열이 열로 올바르게 인식되지 않아 구문 오류가 발생했습니다.
- C. 실행된 코드는 PvSoark였지만 Scala 노트북에서 실행되었습니다.
- D. 컬럼 객체를 곱할 수 없으므로 형식 오류가 발생했습니다.
- E. DataFrame 객체는 곱셈을 할 수 없으므로 유형 오류가 발생했습니다.
Correct Answer: A 🗳️
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데이터 엔지니어링 팀은 다음 코드를 유지 관리합니다.
이 코드가 논리적으로 올바른 결과를 생성하고 원본 테이블의 데이터가 중복 제거 및 유효성 검사를 거쳤다고 가정할 때, 이 코드가 실행될 때 발생하는 상황을 설명하는 문장은 무엇입니까?
- A. 증분 작업은 소스 테이블에 새 행이 기록되었는지 감지합니다. 새 행이 감지되면 모든 결과가 다시 계산되어 enriched_itemized_orders_by_account 테이블을 덮어쓰는 데 사용됩니다.
- B. enriched_itemized_orders_by_account 쿼리가 실행되기 전까지는 계산이 수행되지 않습니다. 쿼리가 실행되면 조인 로직에 참조된 세 테이블 각각의 현재 유효한 데이터 버전을 사용하여 결과가 계산됩니다.
- C. enriched_itemized_orders_by_account 테이블은 조인 로직에서 참조되는 세 테이블 각각의 현재 유효한 데이터 버전을 사용하여 덮어쓰여집니다.
- D. 배치 작업이 accountID를 기본 키로 사용하여 enriched_itemized_orders_by_account 테이블을 업데이트합니다. 이때 현재 테이블 버전과 값이 다른 행만 교체합니다.
- E. 증분 작업은 상태 저장소의 정보를 활용하여 소스 테이블에서 결합되지 않은 행을 식별하고 이러한 행을 enriched_iteinized_orders_by_account 테이블에 기록합니다.
Correct Answer: C 🗳️
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데이터 파이프라인은 구조화된 스트리밍 방식을 사용하여 Kafka에서 Delta Lake로 데이터를 수집합니다. 데이터는 Bronze 테이블에 저장되며, Kafka에서 생성된 타임스탬프, 키, 값이 포함됩니다. 파이프라인 배포 후 3개월이 지난 시점에서 데이터 엔지니어링 팀은 특정 시간대에 지연 현상이 발생하는 것을 발견했습니다.
선임 데이터 엔지니어가 Delta 테이블의 스키마와 데이터 수집 로직을 업데이트하여 Apache Spark에서 기록한 현재 타임스탬프와 Kafka 토픽 및 파티션 정보를 포함시켰습니다. 팀은 추가된 메타데이터 필드를 활용하여 일시적인 처리 지연 현상을 진단할 계획입니다.
이 문제를 진단하는 과정에서 팀은 어떤 제약에 직면하게 될까요?
- A. 테이블 스키마를 업데이트하려면 추가되는 각 파일에 대해 기본값을 제공해야 합니다.
- B. 새로운 필드는 과거 기록에 대해 계산되지 않습니다.
- C. Spark는 Kafka 소스에서 토픽 파티션 필드를 가져올 수 없습니다.
- D. 운영 환경의 Delta 테이블에는 새 필드를 추가할 수 없습니다.
- E. 테이블 스키마를 업데이트하면 Delta 트랜잭션 로그 메타데이터가 무효화됩니다.
Correct Answer: B 🗳️
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데이터 엔지니어가 Databricks에 있는 대규모 분할 소매 데이터 세트를 분석하고 있습니다. 각 행은 영업 사원이 수행한 판매를 나타냅니다. 이 데이터 세트는 다음과 같은 스키마를 가진 수백만 개의 레코드로 구성되어 있습니다.
sales_df: [salesperson_id: string, region: string, sale_amount: double, sale_date: date] 데이터 엔지니어는 각 지역 내 영업 사원들의 누적 총 판매액을 기준으로 순위를 매기는 데이터프레임을 생성해야 합니다. 가장 높은 판매액을 기록한 영업 사원을 1위로 지정합니다. 여러 영업 사원의 누적 판매액이 같을 경우, 동일한 순위를 부여해야 합니다.
데이터 엔지니어는 PySpark의 윈도우 함수와 dense_rank() 함수를 사용하여 이 로직을 구현하려고 합니다.
어떤 코드 조각이 이러한 순위 매기기를 수행할까요?
- A.
- B.
- C.
- D.
Correct Answer: A 🗳️
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데이터 엔지니어링 팀은 수천 개의 테이블과 뷰로 구성된 엔터프라이즈 시스템을 레이크하우스로 마이그레이션하고 있습니다. 이들은 브론즈, 실버, 골드 테이블 계층 구조를 사용하여 목표 아키텍처를 구현할 계획입니다. 브론즈 테이블은 주로 프로덕션 데이터 엔지니어링 워크로드에 사용되고, 실버 테이블은 데이터 엔지니어링 및 머신 러닝 워크로드를 모두 지원하는 데 사용됩니다. 골드 테이블은 주로 비즈니스 인텔리전스 및 보고 목적으로 사용됩니다. 모든 데이터 계층에 개인 식별 정보(PII)가 존재하지만, 실버 및 골드 계층의 모든 데이터에는 가명화 및 익명화 규칙이 적용됩니다.
해당 조직은 다양한 팀 간의 협업 능력을 극대화하면서 보안 문제를 줄이는 데 관심이 있습니다.
다음 중 이 시스템 구현을 위한 모범 사례를 보여주는 문장은 무엇입니까?
- A. 모든 테이블은 생성된 데이터베이스에 사용된 동일한 스토리지 컨테이너에 저장되어야 하므로, 조직은 데이터 격리 요구 사항에 따라 수십 개에서 수천 개의 데이터베이스를 생성할 준비를 해야 합니다.
- B. 기본 Databricks 데이터베이스에서 작업하면 관리형 테이블을 사용할 때 가장 높은 보안을 제공합니다. 이러한 테이블은 DBFS 루트에 생성되기 때문입니다.
- C. Storinq는 모든 프로덕션 테이블을 단일 데이터베이스에 저장하여 레이크하우스 전체에서 사용 가능한 모든 데이터 자산에 대한 통합된 보기를 제공하고, 모든 사용자에게 해당 데이터베이스에 대한 보기 권한을 부여하여 검색을 간소화합니다.
- D. 데이터 품질 등급에 따라 테이블을 별도의 데이터베이스에 격리하면 데이터베이스 ACL을 통해 권한 관리가 용이해지고 관리 대상 테이블의 기본 저장 위치를 물리적으로 분리할 수 있습니다.
- E. Databricks의 데이터베이스는 단순히 논리적 구조이기 때문에 데이터베이스 구성에 대한 선택은 Lakehouse의 보안이나 검색 가능성에 영향을 미치지 않습니다.
Correct Answer: D 🗳️
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