dbt Labs dbt Analytics Engineering Certification : dbt-Analytics-Engineering

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dbt Labs dbt Analytics Engineering Certification dbt-Analytics-Engineering Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. While onboarding new data sources to your dbt project, you discover some have unexpectedly high null rates in key columns. How would you integrate tests for this into your dbt workflow?

A) Write tests within the initial staging models that calculate and check the null percentage.
B) Include a data quality monitoring step in your upstream ETL process before data reaches dbt
C) Create not_null tests on the raw source tables in a separate dbt project dedicated to source validation.
D) Designate some nulls as acceptable by extending the not_null test with the OR condition.

2. You run a dbt job that heavily utilizes CT Es (Common Table Expressions). In your development environment, it works flawlessly. However, in production (a different database technology), it throws errors. Which potential causes should you investigate?

A) The production database has limitations or different syntax conventions related to CTEs.
B) CTE performance optimizations are automatically applied in development, but not in production.
C) This indicates a bug in dbt's cross-database compatibility layer.
D) Your production environment has resource constraints that impact the execution of complex queries.

3. You discover a model sorting large amounts of data using an ORDER BY clause with several columns. Performance needs to be increased. What's the FIRST step in your optimization process?

A) Change the materialization from a 'table' to a 'view'.
B) Remove unnecessary columns from the ORDER BY clause.
C) Examine query execution plans to identify bottlenecks and potential index usage.
D) Add a LIMIT clause to restrict the number of records sorted.

4. You need a model to track weekly cohort retention, with the ability to slice data across multiple dimensions. The underlying data is voluminous. Which approach lays a good foundation for scalability?

A) Introduce a JSON column to store dimensions dynamically, reducing the number of columns.
B) Pre-calculate all possible cohort and dimension combinations as an incremental model.
C) Normalize the cohort data and dimensions, using joins for analysis.
D) A wide table with columns for each potential filtering combination (country, product category, acquisition channel, etc.).

5. You get a warning during dbt run:WARNlNG: Found 100 rows in 'stg_customers' that will become duplicates in the 'dim_customers' target.

A) Increase the memory allocated for the database to handle the large number of duplicates.
B) Investigate your dim_customers modeling logic to ensure a unique key is correctly used to prevent duplicates.
C) Update the stg_customers source definition to include filtering logic to remove duplicate rows.
D) It's safe to ignore this warning, as de-duplication is handled automatically by dbt.

Fragen und Antworten: