Databricks Certified Data Engineer Associate 受験記録
この記事について
Databricksの認定資格であるDatabricks Certified Data Engineer Associate合格までに行った学習や当日の出題内容について共有します。（受験日：2025/8/30）
試験概要
Databricks Lakehouse Platformを使った基本的なデータエンジニアリングタスクのスキルを評価する試験です。
- 試験形式：オンラインまたは試験会場
- 問題数：45問（多肢選択）
- 試験時間：90分
- 合格基準：公表されていませんが、70%以上が目安とされています
- 出題範囲と比率：
- Databricks Intelligence Platform：10%
- 開発と取り込み：30%
- データ処理 & 変換：31%
- データパイプラインの製品化：18%
- データガバナンス＆品質：11%
- 試験の特徴：
- Apache Spark SQLやPySparkを使ったETLタスク
- Delta Lakeのトランザクション管理
- Databricksワークフローによるジョブの設定・スケジューリング
受験の動機
普段の業務でデータ分析基盤の構築に関わっているため、関連する知識やスキルの習得を進めていこうと思ったからです。
また、会社からDatabricksの資格取得が推奨されており、トレーニングへの参加などのサポートが受けられたこともあります。
勉強方法と準備
事前知識
- 業務ではMicrosoft FabricやAzureを主に使用
- Databricksを業務で扱った経験はなし
- SQLやPythonでの基本的なデータ加工は経験あり
学習期間
試験対策として本格的に学習したのは 試験直前の約2週間。普段からApache SparkやDelta Lakeについては業務で触れていたため、基礎知識はありましたが、試験範囲を網羅するために短期集中で取り組みました。
使用した教材・リソース
- 公式トレーニング（会社経由で受講）
- Qiita、Zennで公開されている練習問題（日本語訳、合計1回分）
- Udemyの模擬試験（英語版、3回分）
学習スケジュール
- 試験直前の2週間で 毎日1〜2時間
勉強法のポイント
- 試験対策を始めたのが直前の2週間ないくらいだったので、とにかく問題を解きました。
- 問題を解いて、わからなかった点は生成AIに解説してもらう、という流れですすめました。
- 理解をあいまいなままにせず、わかるまでAIに聞きまくることを意識しました。
- 自分はあまりしませんでしたが、ラボや無料版で実際にサービスの画面を見てみるのも効果的だと思います。
- 模擬試験（ブログ1回分＋Udemy3回分）を 9割以上取れるまで繰り返しました（計2~3週）
日本語の資料が少ないことは、人によっては苦労するかもしれません。
公式のトレーニングコースは英語音声のみ（スライドは日本語+字幕）で、Delta Lakeのドキュメントは一部しか日本語のページがありませんでした。
Udemyの模擬試験も日本語のものはすくないです。（問題数が多く、評価が高かったため自分は英語の問題を購入しました）
しかし、これらも生成AIを活用することでカバーできると思います。
試験当日の流れ
受験方法
オンライン受験も可能ですが、今回は 会場受験を選択しました。理由は、オンライン試験ではカメラチェックや本人確認、セキュリティソフトとの兼ね合いなどが面倒だったためです。
会場受験の注意点
- 希望の会場や日時がある場合は 早めに申し込みを推奨
- 身分証明書 2枚（うち1枚は顔写真付き）が必要
- 試験申し込み時に発行される 認証コードも提示が必要
→ 会社メールで登録している場合は、会場で確認できるように控えておきましょう
試験の印象
出題傾向：模擬試験とほぼ同じでした。練習問題と同じ問題も出題されることがあり、購入したUdemy模擬試験のクオリティは非常に高いと感じました
難易度：模擬試験と同程度でしたが、本番の方が難易度の振れ幅が広く感じました。
その他、練習にはなかった複数選択式の問題や、翻訳の都合で問題文の意図がわかりづらいものが数問出題されました。
まとめ
- 試験対策は 模擬試験の繰り返し＋生成AIでの理解補強が効果的
- 日本語情報が少ないため、英語資料やAI活用を前提に準備することを推奨
- 実際のサービス操作や（触ったことない方は）SQL/PySparkの基本も押さえておくと安心
- Databricks資格は、データエンジニアリングの基礎を体系的に学べる良い機会
Databricksのサービス概要や使い方を学べるだけでなく、データ分析基盤の概念やそれを支える技術はFabricやその他のサービスにも共通なので、データエンジニアリングを学びたい多くの方におすすめできる試験だと感じました。
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