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Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate合格内容 & Databricks-Certified-Data-
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Databricks Certified Data Analyst Associate Exam 認定 Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate 試験問題 (Q48-Q53):質問 # 48
A data analyst is processing a complex aggregation on a table with zero null values and the query returns the following result:
Which query did the analyst execute in order to get this result?
正解：A
質問 # 49
A data scientist has asked a data analyst to create histograms for every continuous variable in a data set. The data analyst needs to identify which columns are continuous in the data set.
What describes a continuous variable?
- A. A quantitative variable that can take on an uncountable set of values
- B. A quantitative variable Chat can take on a finite or countably infinite set of values
- C. A categorical variable in which the number of categories continues to increase over time
- D. A quantitative variable that never stops changing
正解：A
解説：
A continuous variable is a type of quantitative variable that can assume an infinite number of values within a given range. This means that between any two possible values, there can be an infinite number of other values. For example, variables such as height, weight, and temperature are continuous because they can be measured to any level of precision, and there are no gaps between possible values. This is in contrast to discrete variables, which can only take on specific, distinct values (e.g., the number of children in a family). Understanding the nature of continuous variables is crucial for data analysts, especially when selecting appropriate statistical methods and visualizations, such as histograms, to accurately represent and analyze the data.
質問 # 50
Which of the following describes how Databricks SQL should be used in relation to other business intelligence (BI) tools like Tableau, Power BI, and looker?
- A. As a complementary tool for professional-grade presentations
- B. As a complete replacement with additional functionality
- C. As a substitute with less functionality
- D. As a complementary tool for quick in-platform Bl work
- E. As an exact substitute with the same level of functionality
正解：D
解説：
Databricks SQL is not meant to replace or substitute other BI tools, but rather to complement them by providing a fast and easy way to query, explore, and visualize data on the lakehouse using the built-in SQL editor, visualizations, and dashboards. Databricks SQL also integrates seamlessly with popular BI tools like Tableau, Power BI, and Looker, allowing analysts to use their preferred tools to access data through Databricks clusters and SQL warehouses. Databricks SQL offers low-code and no-code experiences, as well as optimized connectors and serverless compute, to enhance the productivity and performance of BI workloads on the lakehouse. Reference: Databricks SQL, Connecting Applications and BI Tools to Databricks SQL, Databricks integrations overview, Databricks SQL: Delivering a Production SQL Development Experience on the Lakehouse
質問 # 51
Which of the following is an advantage of using a Delta Lake-based data lakehouse over common data lake solutions?
- A. Open-source formats
- B. Flexible schemas
- C. ACID transactions
- D. Scalable storage
- E. Data deletion
正解：C
解説：
A Delta Lake-based data lakehouse is a data platform architecture that combines the scalability and flexibility of a data lake with the reliability and performance of a data warehouse. One of the key advantages of using a Delta Lake-based data lakehouse over common data lake solutions is that it supports ACID transactions, which ensure data integrity and consistency. ACID transactions enable concurrent reads and writes, schema enforcement and evolution, data versioning and rollback, and data quality checks. These features are not available in traditional data lakes, which rely on file-based storage systems that do not support transactions. Reference:
Delta Lake: Lakehouse, warehouse, advantages | Definition
Synapse - Data Lake vs. Delta Lake vs. Data Lakehouse
Data Lake vs. Delta Lake - A Detailed Comparison
Building a Data Lakehouse with Delta Lake Architecture: A Comprehensive Guide
質問 # 52
Where in the Databricks SQL workspace can a data analyst configure a refresh schedule for a query when the query is not attached to a dashboard or alert?
- A. The Query Editor
- B. The Visualization editor
- C. The Dashboard Editor
- D. Data bxplorer
正解：A
解説：
In Databricks SQL, to configure a refresh schedule for a query that is not attached to a dashboard or alert, a data analyst should use the Query Editor. Within the Query Editor, there is an option to set up scheduled executions for queries. This feature enables the query to run at specified intervals, ensuring that the results are updated regularly. By scheduling queries in this manner, analysts can automate data refreshes and maintain up-to-date query results without manual intervention.
質問 # 53
......
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