dbt Labs Analytics Engineers dbt-Analytics-Engineering

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dbt Labs dbt Analytics Engineering Certification 認定 dbt-Analytics-Engineering 試験問題:

1. You encounter a runtime error: "Column 'order_date' not found in the target relation". You examine your model and see:SQL

A) Review the fct_orders model's SQL logic to see if it unintentionally removes or renames the 'order_date' column.
B) Check if the fct_orders model or source actually includes an 'order_date' column.
C) Verify that your Jinja templating in other models isn't interfering with column names.
D) Ensure there are no downstream models that could be altering the 'fct_orders' table.

2. (Multiple Select)

A) Anomaly detection platforms.
B) Data integration testing frameworks (e.g., Great Expectations)
C) Continuous Integration (Cl) tools.
D) Tools specializing in schema change detection.

3. A project stakeholder requests access to an intermediate stage of a dbt transformation pipeline to validate specific calculations.
You need to weigh this request carefully because:

A) Granting access to intermediate data may confuse stakeholders who are not familiar with the full transformation process-
B) Raw data, development data, and production data often have different levels of data quality, completeness, and timeliness.
C) Exposing intermediate results can lead to premature analysis based on incomplete data.
D) All of the above-

4. You need to give read-only access to a specific dataset in your production data warehouse to a data analyst on your team. How might you approach this using dbt environments?

A) Create a dedicated dbt target for the analyst and utilize grants within your models to control access.
B) Use row-level security features in your data warehouse and dynamically filter data in models using environment variables.
C) A combination of the above, depending on the capabilities of your data warehouse.
D) Modify the data warehouse permissions directly to grant access to the required dataset.

5. You need to regularly run performance tests to benchmark a time-sensitive incremental model. These tests involve more complex setup than standard dbt tests. How could you efficiently integrate them into your workflow?

A) Define the performance tests as their own dbt project, triggered separately-
B) Convert them into dbt seeds to easily execute them alongside model runs-
C) Write the tests as generic tests and use dbt's built-in warning thresholds.
D) Create a dbt operation (macro) to encapsulate the test logic and invoke it as needed.

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