Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Exam : Databricks Certified Professional Data Engineer Exam (Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Version)

Exam Code: Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer-KR
Exam Name: Databricks Certified Professional Data Engineer Exam (Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Version)
Updated: Oct 18, 2026
Q & A: 217 Questions and Answers

About Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Exam Questions

Databricks Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Exam Syllabus Topics:

Topic	Details
Topic 1	Data Modeling: It focuses on understanding the objectives of data transformations, using Change Data Feed, applying Delta Lake cloning, designing multiplex bronze tables. Lastly it discusses implementing incremental processing and data quality enforcement, implementing lookup tables, and implementing Slowly Changing Dimension tables, and implementing SCD Type 0, 1, and 2 tables.
Topic 2	Testing & Deployment: It discusses adapting notebook dependencies to use Python file dependencies, leveraging Wheels for imports, repairing and rerunning failed jobs, creating jobs based on common use cases, designing systems to control cost and latency SLAs, configuring the Databricks CLI, and using the REST API to clone a job, trigger a run, and export the run output.
Topic 3	Security & Governance: It discusses creating Dynamic views to accomplishing data masking and using dynamic views to control access to rows and columns.
Topic 4	Databricks Tooling: The Databricks Tooling topic encompasses the various features and functionalities of Delta Lake. This includes understanding the transaction log, Optimistic Concurrency Control, Delta clone, indexing optimizations, and strategies for partitioning data for optimal performance in the Databricks SQL service.

Reference: https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional

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Databricks Certified Professional Data Engineer Exam (Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Korean Version) Sample Questions:

Question #1

데이터 엔지니어가 현재 운영 환경에서 사용 중인 여러 Databricks 노트북에 정의된 Python 함수에 대해 일반적인 Python 테스트 프레임워크를 사용하여 단위 테스트를 실행하려고 합니다.
데이터 엔지니어는 실제 운영 환경에서 데이터를 다루는 함수에 대해 어떻게 단위 테스트를 실행할 수 있을까요?

A. 동일한 노트북 내에서 단위 테스트와 함수를 정의합니다.
B. 저장소의 파일을 사용하여 함수를 정의하고 단위 테스트를 수행합니다.
C. 별도의 Databricks 노트북에서 단위 테스트 함수를 정의하고 가져옵니다.
D. 프로덕션 환경과 매우 유사한 비프로덕션 데이터를 사용하여 단위 테스트를 실행합니다.

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Correct Answer: D 🗳️

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Question #2

데이터 엔지니어가 Databricks 간 데이터 전송 시나리오에서 읽기 성능을 최적화하기 위해 델타 공유(Delta Sharing)를 구성하고 있습니다. 수신 측에서는 공유된 판매 데이터에 대해 시간 경과에 따른 쿼리와 스트리밍 읽기를 수행해야 합니다.
어떤 구성이 이러한 기능들을 활성화하면서 최적의 성능을 제공할까요?

A. 기록이 없는 테이블을 공유하고 쿼리 성능 향상을 위해 파티셔닝을 활성화합니다.
B. 이력 정보가 포함된 테이블을 공유하고, 테이블에 파티셔닝이 활성화되어 있지 않은지 확인하고, 공유하기 전에 누적 분포 함수(CDF)를 활성화하십시오.
C. 전체 스키마를 기록 없이 공유하고 수신자 측 캐싱을 활용하여 성능을 향상시킵니다.
D. 성능 향상을 위해 Databricks 간 공유 대신 개방형 공유 프로토콜을 사용하십시오.

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Correct Answer: B 🗳️

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Question #3

비즈니스 인텔리전스 팀은 소매 관련 기사에 대한 다양한 요약 지표를 추적하도록 구성된 대시보드를 보유하고 있습니다.
여기에는 전날 총 매출액과 다양한 기간별 총액 및 평균이 포함됩니다. 이 대시보드를 채우는 데 필요한 필드는 다음과 같은 스키마를 따릅니다.

수요 예측을 위해 레이크하우스는 모든 품목별 판매 내역이 포함된 검증된 테이블을 보유하고 있으며, 이 테이블은 거의 실시간으로 점진적으로 업데이트됩니다. products_per_order라는 이름의 이 테이블에는 다음과 같은 필드가 포함되어 있습니다.

장기 판매 추세 보고는 변동성이 적기 때문에 새로운 대시보드를 사용하는 분석가는 하루에 한 번만 데이터를 새로 고치면 됩니다. 또한, 일반적인 업무 시간 동안 많은 사용자가 대시보드를 대화형으로 조회하므로 결과가 빠르게 표시되고 각 데이터 생성에 필요한 총 컴퓨팅 리소스가 줄어듭니다.
어떤 솔루션이 최종 사용자의 기대를 충족시키면서 동시에 발생 가능한 비용을 통제하고 제한할 수 있을까요?

A. products_per_order 테이블에 대한 뷰를 정의하고, 이 뷰에 대한 대시보드를 정의합니다.
B. 대시보드를 채우기 위해 매일 밤 배치 작업을 구성하여 필요한 데이터를 저장하고 각 쿼리로 대시보드를 신속하게 업데이트합니다.
C. Delta Cache를 사용하여 products_per_order 테이블을 메모리에 저장함으로써 각 쿼리 시 대시보드를 빠르게 표시할 수 있습니다.
D. Databricks 노트북 내의 products_per_order 테이블에 대한 실시간 대시보드를 구성하려면 Structure Streaming을 사용하십시오.

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Correct Answer: B 🗳️

Question #4

컴퓨팅 리소스를 가장 많이 사용하는 사용자를 파악하기 위해 데이터 엔지니어링 팀은 Databricks 워크스페이스 내 사용량을 모니터링하여 리소스 활용도와 비용을 효율적으로 관리해야 합니다. 이를 위해 팀은 Unity Catalog의 시스템 카탈로그에서 제공되는 Databricks 시스템 테이블을 활용하여 워크스페이스 활동에 대한 자세한 정보를 얻기로 했습니다. 이 경우 시스템 카탈로그에서 어떤 SQL 쿼리를 실행해야 할까요?

A. 선택하다
sku_name,
usage_metadata.run_name AS user_email,
사용량 합계를 총 DBUS로 계산
시스템.청구.사용에서
사용자 이메일과 제품 번호(sku)를 기준으로 그룹화합니다.
총 DBS 값을 기준으로 내림차순 정렬
제한 수량 10개
B. 선택하다
sku_name,
identity_metadata.created_by AS user_email,
COUNT(usage_quantity) AS total_dbus
시스템.청구.사용에서
사용자 이메일과 제품 번호(sku)를 기준으로 그룹화합니다.
총 DBS 값을 기준으로 내림차순 정렬
제한 수량 10개
C. 선택하다
identity_metadata.run_as AS user_email,
사용량 합계를 총 DBUS로 계산
시스템.청구.사용에서
사용자 이메일별로 그룹화
총 DBS 값을 기준으로 내림차순 정렬
제한 수량 10개
D. 선택하다
sku_name,
identity_metadata.created_by AS user_email,
SUM(usage_quantity * usage_unit) AS total_dbus
시스템.청구.사용에서
사용자 이메일과 제품 번호(sku)를 기준으로 그룹화합니다.
총 DBS 값을 기준으로 내림차순 정렬
제한 수량 10개

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Correct Answer: C 🗳️

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Question #5

데이터 엔지니어링 팀은 Databricks Lakehouse Monitoring을 사용하여 Delta 테이블의 중요한 열에 대한 percent_null 메트릭을 추적합니다. 프로필 메트릭 테이블(prod_catalog.prod_schema.
`customer_data_profile_metrics` 테이블에는 시간별 `percent_null` 값이 저장됩니다. 팀은 `percent_null`의 일일 평균값이 3일 연속 5%를 초과할 경우 알림을 발생시키되, 지속적인 문제 발생 시 알림이 과도하게 발생하지 않도록 하려고 합니다. 오탐과 중복 알림을 최소화하면서 이러한 목표를 달성하는 SQL 알림 구성은 무엇일까요?

A. SELECT AVG(percent_null) AS daily_avg
FROM prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics
WHERE window.end > = CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL ' 3 ' DAY
Alert Condition: daily_avg > 5
Notification Frequency: Each time alert is evaluated
B. SELECT SUM(CASE WHEN percent_null > 5 THEN 1 ELSE 0 END) AS violation_days FROM prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics WHERE window.end > = CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL ' 3 ' DAY Alert Condition: violation_days > = 3 Notification Frequency: Just once
C. SELECT percent_null
FROM prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics
WHERE window.end > = CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL ' 1 ' DAY
Alert Condition: percent_null > 5
Notification Frequency: At most every 24 hours
D. WITH daily_avg AS (
SELECT
DATE_TRUNC( ' DAY ' , window.end) AS day,
AVG(percent_null) AS avg_null
FROM prod_catalog.prod_schema.customer_data_profile_metrics
GROUP BY DATE_TRUNC( ' DAY ' , window.end)
)
SELECT day, avg_null
FROM daily_avg
ORDER BY day DESC
LIMIT 3
Alert Condition: ALL avg_null > 5 for the latest 3 rows
Notification Frequency: Just once

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Correct Answer: D 🗳️

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