1457 Kundenrezensionen Prüfungsinhalte ändern sich – unsere Materialien ändern sich mit. Im Jahr 2026 erhalten Sie bei EchteFrage zur Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung 365 Tage lang kostenlose Aktualisierungen, damit Ihre Vorbereitung auf die Databricks Certified Data Engineer Professional stets auf dem neuesten Stand bleibt.
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsübersicht:
| Zertifizierungsanbieter: | Databricks |
|---|---|
| Prüfungsname: | Databricks Certified Data Engineer Professional Prüfung |
| Prüfungsnummer: | Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional |
| Prüfungsgebühr: | 200 USD |
| Mindestpunktzahl: | Wird nicht öffentlich bekanntgegeben |
| Anzahl der Fragen: | 59–60 |
| Prüfungsformat: | Mehrfachauswahl |
| Verfügbare Sprachen: | Englisch, Portugiesisch (Brasilien), Japanisch, Koreanisch |
| Prüfungsdauer: | 120 Minuten |
| Gültigkeitsdauer des Zertifikats: | 2 Jahre |
| Verwandte Zertifizierungen: | Databricks Certified Data Engineer Associate |
| Empfohlenes Training: | Fortgeschrittene Datenverarbeitung mit Databricks Databricks Streaming und Lakeflow Spark Declarative Pipelines |
| Prüfungsanmeldung: | Anmeldung zur Databricks-Zertifizierungsprüfung |
| Beispielfragen: |  |
| Prüfungsmethode: | Online-Prüfung mit Aufsicht oder Durchführung in einem zugelassenen Prüfungszentrum |
| Voraussetzungen: | Keine verbindlichen Teilnahmevoraussetzungen; mindestens ein Jahr praktische Erfahrung im Bereich Datenverarbeitung sowie zugehörige Schulungen werden dringend empfohlen |
| Offizielle Syllabus-URL: | https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional |
Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Gewährleistung von Datensicherheit und Einhaltung von Vorschriften | 10% | - Gewährleistung des Datenschutzes und der Einhaltung rechtlicher Vorgaben - Umsetzung von Zugriffskontrollen und Berechtigungen - Sicherung ruhender und übertragener Daten |
| Datentransformation, Bereinigung und Qualitätssicherung | 10% | - Einhaltung von Standards zur Datenqualität - Umsetzung von Schemaentwicklung und -verwaltung - Anwenden von Regeln zur Datenbereinigung und -validierung |
| Kosten- und Leistungsoptimierung | 13% | - Anwendung bewährter Verfahren zur Kostensteuerung - Verbesserung der Leistung von Abfragen und Pipelines - Optimierung von Rechen- und Speicherressourcen |
| Datenmodellierung | 6% | - Gestaltung der Medallion-Architektur - Optimierung des Tabellenaufbaus und der Partitionierung - Umsetzung dimensionaler und relationaler Modelle |
| Datenaufnahme und -erfassung | 7% | - Verarbeitung von inkrementellen und stapelweisen Datenladungen - Verwendung von Auto Loader und strukturiertem Streaming - Aufnahme von Daten aus unterschiedlichen Quellen |
| Datenverwaltung und Governance | 7% | - Verwaltung von Datenobjekten und Metadaten - Verwendung von Unity Catalog für die Datenverwaltung - Umsetzung von Richtlinien und Standards im Datenbereich |
| Datenfreigabe und föderierter Datenzugriff | 5% | - Sichere Datenfreigabe mithilfe von Delta Sharing - Umsetzung von Lakehouse Federation - Verwaltung des plattformübergreifenden Datenzugriffs |
| Überwachung und Warnmeldungen | 10% | - Einrichtung von Warnmeldungen und Benachrichtigungen - Nachverfolgung von Datenherkunft und Messwerten - Überwachung der Leistung und Betriebsfähigkeit von Pipelines |
| Fehleranalyse und Bereitstellung | 10% | - Anwendung von CI/CD- und DevOps-Verfahren - Bereitstellung mithilfe von Asset Bundles, CLI und APIs - Fehlerbehebung und Analyse von Pipelines |
| Entwicklung von Code zur Datenverarbeitung mit Python und SQL | 22% | - Umsetzung komplexer Datenverarbeitungslogiken - Verwendung von Databricks-spezifischen Bibliotheken und APIs - Schreiben von effizientem und wartbarem Code |
Alles Wissenswerte zur Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung im Überblick
Die Databricks Certified Data Engineer Professional (Prüfungscode Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional) ist eine offizielle Zertifizierungsprüfung von Databricks. Nach erfolgreichem Ablegen erhalten Sie die Zertifizierung Databricks Certified Data Engineer Professional auf der Stufe Professional. Die Prüfung ist darüber hinaus mit folgenden Zertifizierungen verbunden: Databricks Certified Data Engineer Associate. Mit den 250 Übungsfragen von EchteFrage bereiten Sie sich gezielt auf alle Anforderungen dieser Prüfung vor.
In der Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung bearbeiten Sie 59–60 Fragen innerhalb von 120 Minuten. Pro Frage stehen Ihnen damit nur wenige Minuten zur Verfügung – ein gleichmäßiges Antworttempo ist entscheidend. Markieren Sie unsichere Aufgaben und kehren Sie am Ende zu ihnen zurück, statt wertvolle Zeit an einer einzelnen Frage zu verlieren. Trainieren Sie dieses Zeitmanagement vorab mit der Testengine von EchteFrage, indem Sie die 250 Übungsfragen mehrfach unter realen Zeitbedingungen durchlaufen.
Die Bestehensgrenze der Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung liegt bei Wird nicht öffentlich bekanntgegeben; die offizielle Anmeldegebühr beträgt 200 USD. Bedenken Sie: Bei einem Nichtbestehen wird die Prüfungsgebühr für jeden Wiederholungsversuch erneut in voller Höhe fällig. Prüfen Sie Ihren Wissensstand deshalb vor der Anmeldung mit den Übungstests von EchteFrage – erst wenn Sie die 250 Praxisfragen sicher beherrschen, lohnt sich der Gang zur Prüfung.
Für die Anmeldung zur Databricks Certified Data Engineer Professional gilt Folgendes: Keine verbindlichen Teilnahmevoraussetzungen; mindestens ein Jahr praktische Erfahrung im Bereich Datenverarbeitung sowie zugehörige Schulungen werden dringend empfohlen Da sich die Anforderungen von Zeit zu Zeit ändern können, empfehlen wir Ihnen, die aktuellen Details vor der Anmeldung auf der offiziellen Seite von Databricks zu prüfen: https://www.databricks.com/learn/certification/data-engineer-professional.
Die Anmeldung zur Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung erfolgt über folgende offizielle Kanäle:
Die Prüfung wird dabei auf folgende Weise abgelegt: Online-Prüfung mit Aufsicht oder Durchführung in einem zugelassenen Prüfungszentrum. Bereiten Sie sich vorab mit den 250 Übungsfragen von EchteFrage vor, damit Sie am Prüfungstag keine Überraschungen erleben.
Databricks empfiehlt zur Vorbereitung auf die Databricks Certified Data Engineer Professional unter anderem folgende Trainings:
- Fortgeschrittene Datenverarbeitung mit Databricks
- Databricks Streaming und Lakeflow Spark Declarative Pipelines
Ergänzend zu diesen Schulungen bietet Ihnen EchteFrage 250 Übungsfragen, mit denen Sie das Gelernte unmittelbar anwenden und den Prüfungsalltag realistisch simulieren.
Ja. Bei EchteFrage laden Sie eine kostenlose PDF-Demo der Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Übungsfragen herunter und prüfen in Ruhe Aufbau, Schwierigkeitsgrad und Qualität der Inhalte, bevor Sie sich entscheiden. Nach dem Kauf erhalten Sie ab Kaufdatum 365 Tage lang kostenlose Aktualisierungen; nach Ablauf dieses Zeitraums verlängern Sie den Update-Service mit 50 % Rabatt.
Sollten Sie die zur Databricks Certified Data Engineer Professional gehörende Prüfung innerhalb von 60 Tagen nach dem Kauf nicht bestehen, erstatten wir Ihnen den vollständigen Kaufpreis. Voraussetzung ist, dass Sie innerhalb von 2 Tagen nach dem Prüfungstermin eine Kopie Ihrer Anmeldebestätigung (Enrollment Slip) sowie das offizielle Ergebnisprotokoll (Score Report) als PDF einreichen; der Name des Prüflings muss dabei mit dem Namen des Zahlenden übereinstimmen. Nach Eingang Ihrer Unterlagen ist die Bearbeitung innerhalb von 7 Tagen abgeschlossen. Nicht erstattungsfähig sind ein Nichtbestehen innerhalb der ersten 3 Tage nach dem Kauf, ein reiner Download ohne tatsächliche Prüfungsteilnahme sowie kostenlose Materialien und bereits abgelaufene Bestellungen. Alternativ zur Rückerstattung können Sie kostenlos zwei gleichwertige Prüfungsprodukte Ihrer Wahl erhalten und behalten dabei den Update-Service für Ihr ursprünglich gekauftes Produkt. Die Lieferung erfolgt digital: Nach der Zahlung steht Ihnen der Download sofort zur Verfügung, zusätzlich erreichen Sie die Dateien innerhalb einer Minute per E-Mail – sollte nach 2 Stunden nichts angekommen sein, wenden Sie sich bitte an unseren Kundenservice. Eine Begrenzung der Anzahl der Installationen gibt es nicht.
Die Databricks Certified Data Engineer Professional gliedert sich in 10 Themengebiete. Zu den wichtigsten Bereichen zählen Datenverwaltung und Governance (7%), Datenaufnahme und -erfassung (7%) und Entwicklung von Code zur Datenverarbeitung mit Python und SQL (22%). Die vollständige Übersicht aller Bereiche samt Unterthemen und Gewichtungen finden Sie weiter oben auf dieser Seite im Abschnitt mit dem offiziellen Prüfungslehrplan.
Databricks Certified Data Engineer Professional Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfungsfragen mit Lösungen
Each configuration below is identical to the extent that each cluster has 400 GB total of RAM, 160 total cores and only one Executor per VM.
Given a job with at least one wide transformation, which of the following cluster configurations will result in maximum performance?
- A. Total VMs: 4
100 GB per Executor
40 Cores/Executor - B. Total VMs: 8
50 GB per Executor
20 Cores / Executor - C. Total VMs: 2
200 GB per Executor
80 Cores / Executor - D. Total VMs: 1
400 GB per Executor
160 Cores / Executor
Antwort: D 🗳️
Erklärung: (Nur für EchteFrage-Mitglieder sichtbar)
Predictive Optimization is an automated Databricks service enabled by default for Unity Catalog Managed tables. It helps maintain Delta tables by continuously optimizing them to ensure optimal performance and costs. Which two operations does Predictive Optimization run to maintain the Delta tables? (Choose two.)
- A. COMPACT
- B. ANALYZE
- C. PARTITION BY
- D. BUCKETING
- E. OPTIMIZE
Antwort: B,E 🗳️
Erklärung: (Nur für EchteFrage-Mitglieder sichtbar)
The data architect has mandated that all tables in the Lakehouse should be configured as external Delta Lake tables.
Which approach will ensure that this requirement is met?
- A. Whenever a database is being created, make sure that the location keyword is used
- B. When tables are created, make sure that the external keyword is used in the create table statement.
- C. When the workspace is being configured, make sure that external cloud object storage has been mounted.
- D. When configuring an external data warehouse for all table storage. leverage Databricks for all ELT.
- E. Whenever a table is being created, make sure that the location keyword is used.
Antwort: E 🗳️
Erklärung: (Nur für EchteFrage-Mitglieder sichtbar)
A data engineering team is setting up a Git project to automate integration tests using Databricks Asset Bundles and the Git provider's CI/CD functionalities. When a pull containing changes to their pipleline is sent, they need to run a Job to test their data pipeline. What is the correct databricks bundle command sequence to be executed from the Git provider's CI/CD automation for this task?
- A. deploy, run, validate
- B. init, deploy, run, validate
- C. validate, deploy, run
- D. init, validate, deploy, run
Antwort: C 🗳️
Erklärung: (Nur für EchteFrage-Mitglieder sichtbar)
A data ingestion task requires a one-TB JSON dataset to be written out to Parquet with a target part-file size of 512 MB. Because Parquet is being used instead of Delta Lake, built-in file-sizing features such as Auto-Optimize & Auto-Compaction cannot be used.
Which strategy will yield the best performance without shuffling data?
- A. Set spark.sql.shuffle.partitions to 512, ingest the data, execute the narrow transformations, and then write to parquet.
- B. Ingest the data, execute the narrow transformations, repartition to 2,048 partitions (1TB*
1024*1024/512), and then write to parquet. - C. Set spark.sql.files.maxPartitionBytes to 512 MB, ingest the data, execute the narrow transformations, and then write to parquet.
- D. Set spark.sql.shuffle.partitions to 2,048 partitions (1TB*1024*1024/512), ingest the data, execute the narrow transformations, optimize the data by sorting it (which automatically repartitions the data), and then write to parquet.
- E. Set spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes to 512 MB bytes, ingest the data, execute the narrow transformations, coalesce to 2,048 partitions (1TB*1024*1024/512), and then write to parquet.
Antwort: D 🗳️
Erklärung: (Nur für EchteFrage-Mitglieder sichtbar)
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Münster -
Ich habe heute meine Databricks-Certified-Data-Engineer-Professional Prüfung mit hohen Noten bestanden. Es war sehr gut! Vielen Dank.