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dbt Labs dbt-Analytics-Engineering 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| モデル | 25% | - スナップショット - ソースと参照 - マテリアライゼーション（table、view、ephemeral、incremental） - シード - SQL モデルの作成と管理 |
| デプロイとオーケストレーション | 15% | - 環境（dev、staging、prod） - dbt Cloud におけるジョブとスケジューリング - Git バージョン管理との統合 - dbt Cloud を用いた CI/CD |
| テストとドキュメント | 20% | - ドキュメント生成 - カスタムデータテスト - dbt docs と DAG の可視化 - スキーマテスト（unique、not_null、accepted_values、relationships） |
| データ変換手法 | 25% | - Jinja テンプレート - リファクタリングと incremental モデル - マクロとパッケージ - 共通テーブル式とサブクエリ |
| dbt の基礎 | 15% | - dbt プロジェクト構造 - dbt のワークフローとベストプラクティス - dbt Core と dbt Cloud の比較 |
dbt Labs dbt Analytics Engineering Certification 認定 dbt-Analytics-Engineering 試験問題：
1. When merging code on a remote repository hosting platform (like GitHub), you notice options like "squash and merge" and "rebase and merge." Which factors would influence your choice between these options?
A) Your team's established conventions and preferences for maintaining the project history.
B) All of the above.
C) The size and complexity of the changes within the pull request.
D) Whether you want to preserve the feature branch commit history in detail.
2. You introduce a new data source for a dbt model. Production policies require review and approval of the source's schema before it can be used for reporting. How could you streamline this within your dbt project?
A) Write dbt tests that explicitly fail if the new source schema does not match the approved definition.
B) Create a pre-hook that automates schema validation and sends the output to the designated team.
C) Run a separate dbt project in production exclusively for source validation, providing access to relevant stakeholders.
D) Use dbfs ephemeral models feature to temporarily load the data for the approval process.
3. Type Mismatch
A) Modify the source table directly in the database to adjust the data type, ensuring backward compatibility.
B) Introduce a staging model specifically to perform the type conversion, creating a clean separation.
C) Use a CAST operation within the affected model's SQL, leaving the underlying source unchanged.
D) Handle the type conversion with a custom macro and apply it selectively within your dbt project.
4. (Multiple Select)
A) A small percentage of records have null values introduced in a field.
B) The column ordering within the table is changed.
C) Additional records are appended with new data.
D) A column is renamed
5. You need to create a model that combines data from a large fact table with smaller dimension tables. Performance is paramount, and the data in the fact table updates incrementally but frequently. Which materialization strategy is likely to provide the optimal balance of efficiency and freshness?
A) Materialize all tables (fact and dimensions) as tables.
B) Materialize the fact table as an incremental model and the dimension tables as views.
C) Materialize all tables (fact and dimensions) as views.
D) Materialize the fact table as a table and the dimension tables as incremental models.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： B | 質問 # 2 正解： B、C、D | 質問 # 3 正解： B | 質問 # 4 正解： A、D | 質問 # 5 正解： B |
