Databricks Certified Data Analyst Associate Exam (Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語版) - Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate日本語 Exam Practice Test

A. ダッシュボードの所有者は、クエリ、データ視覚化、およびカウンターの所有者でもある必要があります。

B. SQL ウェアハウス (旧称 SQL エンドポイント) をオンにして選択する必要があります。

C. ダッシュボードの名前を表示するマークダウンベースのタイルをダッシュ​​ボードの上部に追加する必要があります。

D. すべてのデータ視覚化とカウンターは、クエリを使用して作成する必要があります。

A. SELECT customerjiame, count(order_id)
FROM customers
JOIN orders
ON customers.customer_id = orders.customer_id GROUP BY customerjiame;

B. SELECT customer_name, count(order_id) number_of_orders
FROM customers
JOIN orders
ON customers.customer_id = orders.customer_id USE customer_name;

C. SELECT customerjiame, (order_id) number_of_orders
FROM customers
JOIN orders
ON customers.customer_id = orders.customer_id;

D. SELECT customer_name, count(order_id) AS number_of_orders
FROM customers
JOIN orders
ON customers.customer_id = orders.customer_id
GROUP BY customer_name;

A. 所有者アカウント情報

B. データサマリーの視覚化

C. テーブルメタデータ

D. どれでもない

E. テーブルのメタデータ、データ概要の視覚化、所有者のアカウント情報

A. サブクエリは Databricks SQL では使用できません

B. サブクエリは、他の組み込み関数と同様に使用して、データをさまざまなデータ型に変換できます。

C. サブクエリは、他のユーザー定義関数と同様に使用して、データをさまざまなデータ型に変換できます。

D. サブクエリは、テーブルまたはビューを作成せずにデータを取得できます。

A. コミット

B. 押す

C. 引っ張る

D. 行く

E. クローン

A. TRANSFORM(dollars_spent, value -> value / 100) AS hundreds_spent

B. TRANSFORM(dollars_spent, value / 100) AS hundreds_spent

C. TRANSFORM(dollars_spent, dollars_spent / 100) AS hundreds_spent

D. TRANSFORM(hundreds_spent, dollars_spent / 100)

A.

B.

C.

D.

A. VACUUMコマンドを使用して2週間以上前のテーブルのすべてのバージョンを削除し、アナリストは残りのバージョンをクエリできます。

B. RESTOREコマンドを使用してテーブルを2週間前のバージョンに復元し、アナリストに復元されたテーブルをクエリさせます。

C. テーブルを切り捨ててすべてのデータを削除し、その後、2週間前のデータを切り捨てたテーブルに再ロードして、アナリストがクエリを実行できるようにします。

D. Deltaトランザクションログから2週間前のバージョン番号を特定し、そのバージョン番号をアナリストと共有してVERSION AS OF構文を使用してクエリを実行するか、そのバージョンを新しいDeltaテーブルにエクスポートしてアナリストがクエリを実行します。