Comment passer l'examen blanc ANALYTICS-ENG ?

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Puis-je refaire l'examen plusieurs fois ?

Oui, autant de fois que vous le souhaitez.

Les corrections sont-elles fournies ?

Oui, chaque réponse est expliquée en détail.

Examen ANALYTICS-ENG — ANALYTICS-ENG — dbt Certified Analytics Engineer | Questions d'entraînement

À propos de l'examen ANALYTICS-ENG

L'examen ANALYTICS-ENG — ANALYTICS-ENG — dbt Certified Analytics Engineer — est proposé par dbt Labs et fait partie des certifications IT les plus reconnues au niveau international. Cette épreuve évalue vos compétences pratiques et théoriques dans le domaine de dbt certified analytics engineer. L'entraînement Certifexpress comprend 60 questions au format officiel pour une durée de 90 minutes. Le score minimum requis pour réussir est de 65%. Sur cette page, découvrez 5 exemples de questions représentatives pour évaluer votre niveau avant de commencer l'entraînement complet.

Comment se préparer à l'examen ANALYTICS-ENG ?

Révisez les concepts clés couverts dans le guide officiel de l'examen ANALYTICS-ENG.

Entraînez-vous régulièrement avec des questions au format réel pour vous familiariser avec la structure de l'épreuve.

Identifiez vos points faibles grâce aux explications détaillées fournies après chaque réponse.

Gérez votre temps : simulez les conditions réelles de l'examen en vous chronométrant.

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5 exemples de questions — ANALYTICS-ENG

Ces questions sont extraites aléatoirement de la banque de questions officielle. Les réponses correctes ne sont pas indiquées ici — elles sont révélées lors de l'examen complet.

Dans un pipeline dbt de production, vous avez un modèle 'fact_transactions' avec un test not_null sur la colonne 'transaction_id'. L'équipe souhaite que le test accepte jusqu'à 10 lignes en violation avec un simple avertissement, mais échoue en erreur à partir de 11 lignes. Quelle configuration appliquez-vous au test ?

A A. severity: warn avec limit: 10 B B. warn_if: '>10' et error_if: '>10' C C. warn_if: '>0' et error_if: '>10' D D. threshold: 10 et severity: adaptive

Dans un projet dbt de grande envergure comportant plus de 300 modèles, votre équipe souhaite documenter les colonnes de manière réutilisable pour éviter la duplication des descriptions. Par exemple, la colonne 'customer_id' apparaît dans 45 modèles différents avec la même signification métier. Quelle approche dbt est recommandée pour centraliser ces descriptions de colonnes ?

A A. Créer une macro Jinja generate_column_docs() qui retourne les descriptions dans chaque fichier .yml B B. Utiliser la directive doc() dans un fichier .md dédié et la référencer via la fonction {{ doc() }} dans les fichiers .yml C C. Définir les descriptions dans le fichier dbt_project.yml sous une clé globale 'column_descriptions' D D. Créer un modèle SQL dédié contenant les descriptions dans des commentaires et le référencer comme source

Dans un projet dbt multi-packages, vous utilisez un package externe nommé 'dbt_utils' et un package interne nommé 'shared_models' qui expose un modèle dim_date. Votre projet principal contient également un modèle dim_date dans models/marts/. Comment devez-vous référencer spécifiquement le modèle dim_date du package shared_models dans vos modèles ?

A A. {{ ref('dim_date', package='shared_models') }} B B. {{ ref('shared_models', 'dim_date') }} C C. {{ ref('shared_models.dim_date') }} D D. {{ source('shared_models', 'dim_date') }}

Dans un projet dbt, un ingénieur analytics remarque que le fichier dbt_project.yml contient la configuration suivante sous la clé models : +materialized: view pour le dossier staging et +materialized: table pour le dossier marts. Un modèle spécifique dans le dossier staging déclare {{ config(materialized='table') }} dans son bloc config. Quelle matérialisation sera appliquée à ce modèle ?

A A. view, car la configuration du fichier dbt_project.yml est toujours prioritaire sur le bloc config() du modèle. B B. table, car le bloc config() déclaré dans le modèle lui-même a la priorité la plus élevée dans la hiérarchie de résolution des configurations. C C. Le build échouera avec une erreur de conflit de configuration entre le fichier dbt_project.yml et le bloc config(). D D. La matérialisation par défaut de dbt (view) sera utilisée car les deux configurations s'annulent mutuellement.

Vous êtes responsable de la gouvernance des données dans une entreprise de e-commerce. Votre directeur data exige que chaque modèle exposé dans la couche 'marts' soit documenté avec une description au niveau du modèle ET de chaque colonne avant d'être mis en production. Quelle configuration dbt permet d'appliquer automatiquement cette règle lors de l'exécution du pipeline CI/CD ?

A A. Ajouter 'require-docs: true' dans le bloc config de chaque modèle mart B B. Configurer 'on-run-start' avec un hook SQL vérifiant la présence des descriptions C C. Utiliser le package dbt-meta-testing ou dbt_project_evaluator avec des tests personnalisés vérifiant la complétude de la documentation D D. Activer 'enforce_documentation: strict' dans dbt_project.yml au niveau global

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