Databricks認定試験を日本語で対策できる無料練習問題集をお探しですか？ NicheeLabではDatabricks認定試験のうち7資格に対応した6,200問以上の問題を収録し、 日本語・英語の切替が可能な学習プラットフォームを提供しています。 この記事では、問題集の概要・無料で使える範囲・効果的な活用法を詳しく解説します。
Databricksの認定試験は2026年10月時点で8種類あり、NicheeLab問題集はそのうち以下の7資格をカバーしています（2026年7月29日から受験できるContext Engineer Associateは未対応です）。各資格の出題ドメインに基づき、問題を分野別に分類しているため、弱点を特定して集中的に演習することが可能です。
| 資格名 | 問題数 | 出題分野数（公式） |
|---|---|---|
| Data Engineer Associate (DEA) | 850問（練習400・模試450） | 7ドメイン |
| Data Engineer Professional (DEP) | 1,000問（練習400・模試600） | 9ドメイン（2026年10月9日以降） |
| Data Analyst Associate (DAA) | 850問（練習400・模試450） | 9ドメイン |
| Machine Learning Associate (MLA) | 850問（練習400・模試450） | 4ドメイン |
| Machine Learning Professional (MLP) | 1,000問（練習400・模試600） | 3ドメイン |
| Spark Developer Associate | 850問（練習400・模試450） | 7ドメイン |
| GenAI Engineer Associate | 850問（練習400・模試450） | 6ドメイン |
DEPの問題集は、2026年10月8日までの旧版（10ドメイン）の出題範囲で作成したもので、10月9日からの新しい試験（9ドメイン）にはまだ対応していません。また、模擬試験1回あたりの問題数は、MLAが45問（本番は48問）、MLPが60問（本番は59問）で、本番とは異なります。
NicheeLabでは、アカウント登録なしでも問題を閲覧・解答できます。無料プランで利用可能な範囲は以下のとおりです。
NicheeLab問題集は、Databricks試験の出題形式を忠実に再現しています。なお、公式ページの問題形式の表記は「多肢選択（Multiple choice）」で、形式ごとの出題比率は公表されていません。
4つの選択肢から正解を1つ選ぶ、基本の形式です。問題文にはシナリオベースの実務的な状況設定が含まれ、単純な知識の暗記ではなく「最も適切な選択肢」を判断する力が求められます。
「2つ選べ」「3つ選べ」のように正解数が明示される形式です。ML Associate・Generative AI Engineer・Context EngineerのExam Guideには、複数選択の問題も含まれると書かれています。部分点はなく、指定された数をすべて正しく選んだ場合のみ正解です。NicheeLabの問題集では、この形式で特に間違えやすいパターンを重点的に収録しています。
PySpark・Spark SQL・Delta Lakeのコードスニペットが提示され、正しい出力・エラーの原因・修正方法を選ぶ形式です。コード問題の比率は公表されていませんが、公式ページによると、Spark Developer試験のコードはすべてPythonで、DEA試験ではデータ操作のコードが可能な限りSQLで（それ以外はPythonで）提示されます。
Databricksは公式の模擬試験（Practice Exam）を提供していません（公式FAQ）。公式に公開されている問題は、各試験のExam Guideに載っているサンプル問題（DEAは旧版から引退した5問）です。公式サンプル問題とNicheeLab問題集の違いを表にまとめます。
| 比較項目 | 公式サンプル問題（Exam Guide） | NicheeLab問題集 |
|---|---|---|
| 問題数 | 各Exam Guideに数問（DEAは5問） | 7資格合計6,200問以上 |
| 日本語対応 | 試験による（DEAは日本語版Exam Guideあり） | 全問日本語・英語切替可 |
| 解説の詳しさ | 正解のみ表示 | 全選択肢の正誤理由を解説 |
| ドメイン別分析 | なし | ドメイン別正答率レポート |
| 繰り返し受験 | 同じ問題 | セットごとに異なる問題 |
| 出題ウェイト | 出題目標（Objective）ごとの例題 | 公式Exam Guide準拠 |
公式サンプル問題は、出題形式と出題目標の確認に最適です。一方、NicheeLab問題集は弱点の反復克服と本番レベルの演習量の確保に向いています。両方を併用するのが最も効果的な学習戦略です。
NicheeLab問題集を使った3ステップの学習戦略を紹介します。
まず模擬試験セット1を本番の制限時間を自分で計りながら解き、ドメイン別の正答率を確認します。 正答率が60%未満のドメインが弱点です。 例えばDEA試験で「Data Ingestion and Loading」の正答率が低ければ、 Auto Loader・COPY INTO・Lakeflow Connectの知識を補強する必要があります。
練習問題モードで弱点ドメインの問題を繰り返し解きます。各問題の解説で「なぜその選択肢が正しい/誤りなのか」を理解し、関連する公式ドキュメントのページも確認します。正答率が80%を超えるまで繰り返すのが目安です。
弱点を克服したら、別の模擬試験セットで総合力を確認します。本番と同じ制限時間で通しで受験しましょう。Databricksは合格ラインを公表していないため、特定の点数を狙うのではなく、全ドメインで安定して正答できる状態を目標にしてください。時間配分の練習も兼ねて、本番2〜3日前に最終確認として受験するのが理想です。
DEA - Delta Lake
問題 1
Delta LakeテーブルにMERGE INTOを実行する際、ターゲットテーブルとソースデータでマッチしない行について、INSERT操作を行うために必要なWHEN NOT MATCHED句の構文として正しいものはどれですか？
正解: A
MERGE INTO文のWHEN NOT MATCHED句は、ターゲットテーブルにマッチする行が存在しない場合の処理を定義します。正しい構文は「WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (カラム一覧) VALUES (値一覧)」です。INSERT INTO（B）は通常のINSERT文の構文であり、MERGE内では使用しません。ADD ROW（C）はDelta Lakeに存在しない構文です。UPSERT（D）はMERGE操作全体の概念を表す用語であり、WHEN句内で使うキーワードではありません。MERGE INTO文はDelta Lakeでupsertを行う基本の構文です。
NicheeLab問題集は公式の問題と同じですか？
いいえ、NicheeLab問題集は独自作成の問題です。公式Exam Guideの出題ドメインに沿って作成していますが、問題文・選択肢はすべてオリジナルです。なお、Databricksは公式の模擬試験（Practice Exam）を提供しておらず、公式に公開されている問題はExam Guideに載っているサンプル問題（DEAは5問）だけです。NicheeLabでは1資格あたり850〜1,000問を収録しており、幅広いパターンで実力を鍛えることができます。
無料プランではどこまで利用できますか？
無料プランでは各資格の「練習問題セット1〜3」と「模擬試験セット1」が利用できます。練習問題は1セット10問で、解答後に即座に詳細解説が表示されます。模擬試験セット1は1回分（DEPとMLPは60問、そのほかの試験は45問）を通しで解け、終了後にスコアレポートとドメイン別正答率が確認できます。制限時間のタイマーはないため、時間配分の練習は本番の制限時間を自分で計って行ってください。アカウント登録なしでも問題を閲覧できますが、学習履歴の保存にはアカウントが必要です。
日本語と英語の切替はどのように行いますか？
問題画面の右上にある言語トグルボタンで日本語と英語を即座に切り替えできます。切替は問題単位ではなく画面全体に適用され、問題文・選択肢・解説がすべて対象言語に切り替わります。DEAなど一部のDatabricks試験は日本語で受験可能ですが、コード部分は英語のまま出題されるため、英語モードでコード問題に慣れておくことも重要です。なお、言語設定はブラウザに保存されるため、次回アクセス時にも引き継がれます。
出題範囲を体系的に扱う教科書があります。全 16 章、登録なしで全部読めます。
第 0 部・無料
クラウド自体がはじめての方へ
サーバー・ネットワーク・データベースの前提知識なしで読める 8 章。登録不要・無料。
無料
Databricks とレイクハウスの全体像
なぜこの製品が要るのか、何がどこに属するか
無料
データはどこに、どんな形で保存されるか
テーブルの実体と Delta Lake の内部
NicheeLab編集部
データエンジニアリング・クラウド資格の専門家。Databricks・Snowflake等の認定資格を保有し、実務経験に基づいた問題作成・解説を行っています。NicheeLab運営。
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