Exam Name: Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version)
Certification Provider: Databricks
Corresponding Certification: Databricks Certification
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Updated: Oct 08, 2026
No. of Questions: 250 Questions & Answers with Testing Engine
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Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Cost & Performance Optimisation | 13% | - Improve query and pipeline performance - Optimize compute and storage resources - Apply cost management best practices |
| Data Transformation, Cleansing, and Quality | 10% | - Enforce data quality standards - Apply data cleansing and validation rules - Implement schema evolution and management |
| Monitoring and Alerting | 10% | - Set up alerts and notifications - Monitor pipeline performance and health - Track data lineage and metrics |
| Debugging and Deploying | 10% | - Deploy using Asset Bundles, CLI, and APIs - Troubleshoot and debug pipelines - Implement CI/CD and DevOps practices |
| Data Modelling | 6% | - Design Medallion Architecture - Implement dimensional and relational models - Optimize table design and partitioning |
| Developing Code for Data Processing using Python and SQL | 22% | - Implement complex data processing logic - Use Databricks-specific libraries and APIs - Write efficient and maintainable code |
| Data Governance | 7% | - Enforce data policies and standards - Use Unity Catalog for governance - Manage data assets and metadata |
| Ensuring Data Security and Compliance | 10% | - Ensure data privacy and compliance - Secure data at rest and in transit - Implement access control and permissions |
| Data Sharing and Federation | 5% | - Use Delta Sharing for secure data sharing - Manage cross-platform data access - Implement Lakehouse Federation |
| Data Ingestion & Acquisition | 7% | - Use Auto Loader and structured streaming - Handle incremental and batch data loads - Ingest data from diverse sources |
Databricks Certified Data Engineer Professional Exam (Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Korean Version) Sample Questions:
한 회사가 여러 데이터 소스에 걸쳐 Lakehouse Federation을 구현하려고 하지만, 데이터 일관성과 모든 팀이 동일한 공식 버전의 데이터에 액세스하는 것을 보장하는 데 우려를 가지고 있습니다. Lakehouse Federation이 데이터 일관성을 유지하기 위해 적용되는 설명은 무엇입니까?
- A. 연합은 모든 소스에서 변경 데이터 캡처(CDC)를 구현합니다.
- B. 페더레이션은 수동으로 새로 고쳐야 하는 로컬 복사본을 생성합니다.
- C. 별도의 데이터 동기화 서비스를 배포해야 합니다.
- D. 페더레이션은 소스 시스템의 현재 상태를 반영하는 읽기 전용 액세스를 제공합니다.
Correct Answer: D 🗳️
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한 조직이 웹 및 모바일 애플리케이션에서 고객 데이터를 처리합니다. 데이터에는 이름, 이메일, 전화번호 및 위치 기록이 포함됩니다. 데이터는 배치 파일(SFTP를 통해 매일 전송)과 스트리밍 JSON 이벤트(Kafka를 통해 실시간으로 전송) 형태로 수신됩니다.
데이터 개인정보 보호 정책을 준수하려면 다음 요건을 충족해야 합니다.
- 이메일, 전화번호 등의 개인 식별 정보(PII)
번호와 IP 주소는 저장하기 전에 마스킹 또는 익명화해야 합니다.
- 배치 파이프라인과 스트리밍 파이프라인 모두 일관된 개인 식별 정보(PII)를 적용해야 합니다.
손질.
- 마스킹 로직은 감사 가능하고 재현 가능해야 합니다.
- 마스킹된 데이터는 후속 분석에 계속 사용할 수 있어야 합니다.
데이터 엔지니어는 배치 모드와 스트리밍 모드를 모두 지원하고, 개인 식별 정보(PII)에 데이터 마스킹을 적용하며, 감사 추적성을 유지하는 Databricks 기반의 규정 준수 데이터 파이프라인을 어떻게 설계해야 할까요?
- A. 노트북을 사용하여 배치 데이터를 로드하고 SQL Warehouses를 사용하여 스트리밍 데이터를 수집합니다. 저장 후 Silver 테이블에서 Unity Catalog 열 마스크를 사용하여 필드를 수정합니다.
- B. Lakeflow 선언적 파이프라인을 사용하여 배치 및 스트리밍 데이터를 모두 수집하고, 수집 중에 데이터가 수정되지 않도록 읽기 시점에 Unity 카탈로그 열 마스크를 통해 마스킹을 적용합니다.
- C. 배치 및 스트리밍 데이터 수집을 위해 Lakeflow 선언적 파이프라인을 사용하고, 개인 식별 정보(PII) 마스킹 기능을 정의하고, Delta Lake에 기록하기 전에 Bronze 데이터 수집 중에 해당 기능을 적용합니다.
- D. 계보 추적을 위해 Bronze 테이블에는 개인 식별 정보(PII)를 마스킹하지 않고 저장한 다음, 보고에 사용되는 Gold 테이블에서 마스킹 로직을 적용합니다.
Correct Answer: C 🗳️
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데이터 조직에서 Unity Catalog 기반 워크스페이스에서 선별된 데이터 세트를 안전하게 배포하기 위해 Delta Sharing을 도입했습니다. 데이터 엔지니어링 팀은 대규모 Delta 테이블을 Databricks-to-Databricks를 통해 내부적으로 공유하고, 집계 보고서 생성을 위해 Open Sharing을 통해 외부로 공유합니다. 테스트 과정에서 접근 제어, 데이터 업데이트 가시성, 공유 가능한 객체 유형과 관련된 문제에 직면했습니다. Databricks-to-Databricks 또는 Open Sharing과 함께 Delta Sharing 프로토콜 또는 구현을 사용할 때 발생하는 제한 사항은 무엇일까요?
- A. Delta Sharing은 Unity Catalog가 활성화된 테이블을 지원하지 않습니다. 기존 Hive Metastore 테이블만 공유할 수 있습니다.
- B. 오픈 공유를 사용하면 수신자는 볼륨, 모델 또는 노트북에 액세스할 수 없으며 정적 델타 테이블만 지원됩니다.
- C. 델타 공유(Databricks 간 공유 및 오픈 공유 모두)를 사용하면 수신자가 특정 권한이 있는 경우 원본 데이터를 수정할 수 있습니다.
- D. Databricks 간 공유를 사용하는 경우 Unity Catalog 수신자는 COPY INTO 또는 REST API를 사용하여 데이터를 수동으로 다시 수집해야 합니다.
Correct Answer: B 🗳️
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데이터 과학 팀은 MLflow를 사용하여 프로덕션 모델을 생성하고 로그에 기록했습니다. 이 모델은 열 이름 목록을 입력받아 DOUBLE 형식의 새 열을 반환합니다.
다음 코드는 프로덕션 모델을 올바르게 가져오고, customer_id 키 열을 포함하는 customers 테이블을 DataFrame으로 로드하고, 모델에 필요한 기능 열을 정의합니다.
어떤 코드 블록이 "customer_id LONG, predictions DOUBLE" 스키마를 가진 DataFrame을 출력합니까?
- A. df.map(lambda x:model(x[columns])).select("customer_id, predictions")
- B. model.predict(df, columns)
- C. df.apply(model, columns).select("customer_id, predictions")
- D. df.select("customer_id", pandas_udf(model, columns).alias("predictions"))
- E. df.select("customer_id", model(*columns).alias("predictions"))
Correct Answer: E 🗳️
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쿼리 실행 시간이 너무 오래 걸립니다. Spark UI를 조사한 결과, 데이터 엔지니어는 상당한 양의 디스크 스필이 발생했음을 발견했습니다. 사용 중인 컴퓨팅 인스턴스의 코어 대 메모리 비율이 비정상적입니다.
1:2. 데이터 엔지니어가 데이터 유출을 최소화하기 위해 취해야 할 두 가지 단계는 무엇입니까? (두 가지를 선택하십시오.)
- A. 네트워크 대역폭이 더 높은 컴퓨팅 인스턴스를 선택하세요.
- B. 디스크 공간이 더 많은 컴퓨팅 인스턴스를 선택하세요.
- C. 코어 대비 메모리 비율이 더 높은 컴퓨팅 인스턴스를 선택하십시오.
- D. spark.sql.files.maxPartitionBytes 값을 늘립니다.
- E. spark.sql.files.maxPartitionBytes 값을 줄입니다.
Correct Answer: C,E 🗳️
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