DatabricksData EngineerAssociatePrépare la certification Databricks Data Engineer Associate
Entraîne-toi avec des questions originales en français, des examens blancs chronométrés et des explications détaillées sur Delta Lake, Auto Loader, l'architecture médaillon, les pipelines déclaratifs Lakeflow, Lakeflow Jobs et la gouvernance Unity Catalog.
C'est la porte d'entrée du data engineering sur Databricks : la certification à viser en premier pour prouver tes fondamentaux lakehouse et te positionner sur les missions Databricks.
25 questions offertes, sans carte bancaire · Examens blancs chronométrés · Contenu vérifié en juillet 2026
Questions corrigées
Domaines officiels couverts
Examen blanc chronométré
Questions et corrections
Détails de l'examen Data Engineer Associate
Les tarifs et la disponibilité peuvent évoluer : vérifie toujours sur la page officielle avant l'inscription.
Examen
Certified Data Engineer Associate
Éditeur
Databricks
Niveau
Associate · Data Engineer
Format
45 questions notées (QCM)
Durée
90 minutes
Score requis
Non publié par Databricks
Databricks ne communique pas de seuil officiel ; nos préparations visent ~70 % pour une marge confortable
Langues
Anglais
Validité
2 ans
Recertification requise tous les 2 ans en repassant l'examen en vigueur
Prérequis
Aucun officiel · ~6 mois de pratique Databricks recommandés
Tarif
200 USD
Tarif officiel Databricks (hors taxes) — vérifier les variations selon la région
Source officielle : databricks.com — Data Engineer Associate
Compétences mesurées par l'examen
Les 5 sections de l'exam guide officiel avec leurs pondérations approximatives. Chaque section est couverte par des questions originales en français.
Plateforme Databricks Data Intelligence
6%Comprendre le lakehouse et choisir le bon compute : Delta Lake comme socle, SQL warehouse, job compute, serverless et modes d'accès compatibles Unity Catalog.
- •Lakehouse et Delta Lake : ACID, versions, time travel sur des fichiers Parquet
- •SQL warehouse vs cluster all-purpose vs job compute : quand choisir quoi
- •Compute serverless : démarrage rapide, zéro provisionnement
- •Modes d'accès de cluster compatibles Unity Catalog
Développement et ingestion
21%Ingérer des données de façon incrémentale et développer efficacement : Auto Loader, COPY INTO, notebooks, widgets, Databricks Connect et évolution de schéma.
- •Auto Loader (cloudFiles) : ingestion incrémentale, inférence et évolution de schéma
- •Auto Loader : listage de répertoire vs notification de fichiers
- •COPY INTO : chargement SQL idempotent
- •Widgets de notebook · Databricks Connect · débogage
Traitement et transformations des données
22%Transformer et modéliser : architecture médaillon (Bronze/Silver/Gold), MERGE, CTAS, PySpark (agrégations, when/otherwise, explode, déduplication), OPTIMIZE et Liquid Clustering.
- •Architecture médaillon : Bronze / Silver / Gold
- •MERGE INTO (upsert) · INSERT INTO · CREATE OR REPLACE · CTAS
- •PySpark : groupBy/agg, count_distinct, when/otherwise, explode, dropDuplicates
- •OPTIMIZE (compaction) vs partitionnement vs Liquid Clustering
Industrialisation des pipelines
36%Mettre en production : Lakeflow Jobs (tâches, dépendances, retries, triggers, repair run), pipelines déclaratifs Lakeflow (streaming tables, materialized views, expectations), Asset Bundles et Spark UI.
- •Lakeflow Jobs : dépendances de tâches, retries, déclencheurs, repair run
- •Déclencheurs : planifié, à l'arrivée de fichiers, continu
- •Pipelines déclaratifs (DLT) : streaming tables, materialized views, expectations
- •Databricks Asset Bundles (CI/CD) · serverless · Spark UI
Gouvernance et qualité des données
15%Gouverner avec Unity Catalog : espace de noms à trois niveaux, tables managées vs externes, privilèges et traversée, lineage, volumes, external locations et Delta Sharing.
- •Unity Catalog : catalog.schema.table, USE CATALOG / USE SCHEMA, GRANT
- •Tables managées vs externes : effet de DROP TABLE sur les fichiers
- •Lineage · volumes · storage credentials et external locations
- •Delta Sharing : partage ouvert vers des destinataires externes
Databricks publie 5 sections dans son exam guide et un détail pondéré sur sa page web. Les pondérations affichées ici réconcilient les deux (l'industrialisation regroupe Lakeflow Jobs, CI/CD et le monitoring).
Teste ton niveau Databricks Data Engineer Associate en 6 minutes
Un petit test chronométré pour te situer : 10 questions couvrant les 5 domaines officiels, correction complète à la fin. Ton bilan détaille ton score par domaine et la correction de chaque question.
Un petit test pour te situer : 10 questions, 6 minutes
- ·Aucune correction pendant le test : tu réponds, tu avances.
- ·Le chrono tourne : à zéro, le test se termine tout seul.
- ·À la fin : ton score, ton niveau par domaine officiel et la correction détaillée des 10 questions.
Sans compte, sans carte bancaire · Le test ne compte pas dans ton quota gratuit
Sans carte bancaire · Le test ne compte pas dans ton quota gratuit
Pourquoi préparer l'Associate avec DataCertification ?
Questions scénarisées
Questions originales en français dans le style de l'examen : cas concrets, distracteurs plausibles, une seule bonne réponse par question.
Examens blancs chronométrés
Reproduction des conditions Databricks : QCM, temps limité et bilan par domaine officiel.
5 sections officielles couvertes
Plateforme, développement et ingestion, transformations, industrialisation des pipelines et gouvernance.
Entraînement pratique complémentaire
Renforce SQL, Python data et analytics engineering pour ancrer Delta, PySpark et le médaillon.
Complète ta préparation avec de la pratique
Databricks, au quotidien, c'est du SQL, du PySpark et de la modélisation en couches. Ces 3 labs renforcent les fondations de l'examen.
Renforcer SQL
Agrégations, jointures, window functions — le cœur de Databricks SQL et des transformations Silver/Gold.
S'entraîner en SQLProgresser en Python data
Pandas et manipulation de données — la logique se transpose directement à PySpark sur Databricks.
S'entraîner en PythonPratiquer l'analytics engineering
Modélisation en couches, SCD, qualité, incrémental — l'esprit exact de l'architecture médaillon.
Découvrir le Lab Analytics EngineeringCe que tu dois maîtriser avant l'examen
Les concepts qui reviennent le plus dans la Data Engineer Associate.
- ✓Delta Lake : ACID, time travel, MERGE, OPTIMIZE, VACUUM, Change Data Feed
- ✓Auto Loader : cloudFiles, évolution de schéma, listage vs notification
- ✓COPY INTO : chargement SQL idempotent
- ✓Architecture médaillon : Bronze / Silver / Gold
- ✓PySpark : groupBy/agg, count_distinct, when/otherwise, explode, dropDuplicates
- ✓DDL/DML : CREATE OR REPLACE, CTAS, INSERT INTO, enforcement de schéma
- ✓Lakeflow Jobs : dépendances, retries, triggers, repair run
- ✓Pipelines déclaratifs (DLT) : streaming tables, materialized views, expectations
- ✓Unity Catalog : catalog.schema.table, GRANT, managed vs external, lineage
- ✓Delta Sharing · volumes · external locations et storage credentials
- ✓Databricks Asset Bundles (CI/CD) · serverless
- ✓Databricks SQL : warehouses, alertes, tableaux de bord
Questions fréquentes
Qu'est-ce que la certification Databricks Data Engineer Associate ?
Quels sujets sont couverts par l'examen ?
Quelle différence avec la Data Engineer Professional (DEP) ?
Combien de temps faut-il pour préparer l'examen ?
Les questions DataCertification sont-elles les vraies questions de l'examen ?
L'examen est-il disponible en français ?
Quel salaire pour un data engineer certifié Databricks en France ?
Quels entraînements pratiques sont recommandés ?
DataCertification est-il affilié à Databricks ?
Prêt à décrocher ta certification Data Engineer Associate ?
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