DatabricksDEPProfessionalÀ jour · vérifié juillet 2026Prépare la certification Databricks Data Engineer Professional
Entraîne-toi avec 240+ questions originales en français, des examens blancs chronométrés et des explications détaillées sur Lakehouse avancé, Delta Live Tables, Unity Catalog, optimisation Spark/Photon, CI/CD avec Asset Bundles et orchestration multi-environnements.
Déjà 850+ professionnels de la data préparent leur certification ici.
Questions corrigées
Domaines couverts
Examen blanc chronométré
Questions et corrections
Détails de l’examen Databricks DEP
Les tarifs et la disponibilité peuvent évoluer : vérifie toujours sur la page officielle avant l’inscription.
Code examen
Databricks DEP
Éditeur
Databricks
Niveau
Professional · Data Engineer
Format
60 questions (59 scorées + 1 unscored)
Durée
120 minutes
Score requis
Non publié officiellement (≈ 70 %)
Langues
Anglais · JP · PT-BR · KR
Validité
2 ans
Prérequis
Aucun officiel · DEA Associate fortement recommandée
Tarif
200 USD
Tarif officiel Databricks, à vérifier selon la région
Source officielle : databricks.com (Data Engineer Professional)
Compétences mesurées par Databricks DEP
Les 10 domaines officiels avec leurs pondérations à jour. Chaque domaine est couvert par des questions originales en français.
Développement de code (Python & SQL)
22%PySpark, Spark SQL, UDF/UDAF, scripting Python sur Databricks.
- •PySpark DataFrame API · transformations / actions
- •Spark SQL avancé · CTEs · window functions
- •UDFs · vectorized UDFs · UDAFs
- •Modules Python · imports · dependencies
- •Notebooks · widgets · paramétrage
Optimisation des coûts et performances
13%Tuning des clusters Photon / Jobs, AQE, broadcast, skew, OPTIMIZE, partitioning, bucketing.
- •All-Purpose vs Job clusters · Photon
- •Adaptive Query Execution (AQE)
- •Broadcast joins · skew handling
- •OPTIMIZE · ZORDER · VACUUM
- •Partitioning vs bucketing stratégiques
Transformation, nettoyage et qualité
10%Delta Lake (MERGE, UPSERT, DELETE), DLT expectations, Change Data Feed, déduplication.
- •MERGE · UPSERT · DELETE Delta
- •DLT · expectations · EXPECT, FAIL, DROP
- •Change Data Feed · CDC
- •Déduplication · gestion des nulls
- •Schema evolution · enforcement
Surveillance et alerting
10%Monitoring Jobs / DLT, Lakehouse Monitoring, SLA, audit logs, observabilité.
- •Jobs UI · DLT pipelines monitoring
- •Lakehouse Monitoring · profiles · alerts
- •SLA · refresh metrics · success rate
- •Audit logs · system tables
- •Observabilité end-to-end
Sécurité et conformité
10%Service principals, PAT, Unity Catalog (GRANT/REVOKE, row filters, column masks), chiffrement.
- •Service principals · PAT · OAuth
- •Unity Catalog · GRANT / REVOKE · ownership
- •Row filters · column masks
- •Chiffrement · credentials vault
- •RGPD · audit · classification
Débogage et déploiement
10%Debug Spark, déploiement avec CLI, REST API, Asset Bundles, Terraform, Repos / Git.
- •Spark UI · Query Plan · DAG
- •Databricks CLI · REST API
- •Asset Bundles · Terraform
- •Repos · Git · CI/CD
- •Environnements dev · staging · prod
Ingestion et acquisition
7%Auto Loader, COPY INTO, Structured Streaming (Kafka, Kinesis, Event Hubs).
- •Auto Loader · cloudFiles · schema evolution
- •COPY INTO · idempotence
- •Structured Streaming · Kafka · Kinesis
- •Dead-letter patterns · retries
- •JDBC · ODBC · external sources
Gouvernance des données
7%Unity Catalog : catalogs, schemas, managed vs external, lineage, tags, Marketplace.
- •Catalogs · schemas · managed / external tables
- •Data lineage · column-level
- •Tags · classification · discovery
- •Databricks Marketplace · Delta Sharing
- •Cross-workspace governance
Modélisation des données
6%Medallion (Bronze/Silver/Gold), star schema, Data Vault, SCD type 1/2/3.
- •Bronze · Silver · Gold layers
- •Star schema vs Data Vault
- •SCD type 1 · 2 · 3
- •Surrogate keys · grain
- •Physical design pour analytics
Partage et fédération
5%Delta Sharing inter-organisations, Lakehouse Federation, accès cross-workspace.
- •Delta Sharing · open / Databricks-to-Databricks
- •Lakehouse Federation · external sources
- •Snowflake · Postgres · MySQL · Redshift
- •Cross-workspace permissions
- •Reader accounts · recipients
À quoi ressemble l'entraînement
Ces domaines, tu les travailles en conditions réelles : examens blancs chronométrés, corrections qui expliquent, score détaillé par domaine. Voilà ce que tu retrouves une fois connecté.
Examen blanc chronométré
46:32Vous faites un MERGE complet depuis une source de référence vers une table cible. Les lignes présentes dans la cible mais absentes de la source doivent être supprimées (full sync). Quelle clause Delta utiliser ?
Correction détaillée
Explication
Delta supporte `WHEN NOT MATCHED BY SOURCE` pour cibler les lignes de la cible qui n'ont plus de correspondance dans la source. C'est la clause à utiliser pour un full sync. `WHEN NOT MATCHED` sans `BY SOURCE` sert aux inserts.
Score par domaine
Objectif 70%Le Mode Focus cible ensuite ton domaine le plus faible.
Teste ton niveau Databricks Data Engineer Professional 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 DEP avec DataCertification ?
Questions scénarisées
Questions originales en français qui reproduisent le style DEP : étude de cas, multi-choix piégeurs, raisonnement métier.
Examens blancs chronométrés
Reproduction des conditions Databricks : 60 questions, 120 minutes et bilan par domaine.
10 domaines couverts
Code, performance, transformations, monitoring, sécurité, deploy, ingestion, governance, modeling, sharing.
Entraînement pratique complémentaire
Renforce Python, SQL et l’analytics engineering pour ancrer les concepts en mission Lakehouse.
Forums, cours vidéo ou entraînement dédié ?
Les questions qui circulent sur les forums viennent des vrais examens, mais sans correction fiable. Les cours vidéo t'apprennent la techno, pas le format de l'examen.
| Forumsquestions d’examens qui circulent en ligne (« dumps ») | Cours vidéoUdemy, YouTube, e-learning | DataCertificationentraînement dédié à l’examen | |
|---|---|---|---|
| D’où viennent les questions | Des vrais examens, qui ont fuité en ligne | Quelques quiz écrits par le formateur en fin de chapitre | 4 400+ questions originales, écrites pour coller au programme officiel |
| Fiabilité des réponses | Pas de correction officielle, la bonne réponse se débat en commentaires | Correctes mais trop peu nombreuses pour s’entraîner | Vérifiées question par question, avec date de vérification affichée |
| Corrections expliquées | Des fils de commentaires qui se contredisent | La théorie du chapitre, pas le piège de la question | Chaque question explique pourquoi la bonne réponse est la bonne |
| En français | Anglais uniquement | Selon le formateur | Questions et corrections en français |
| Conditions réelles d’examen | Une liste de questions, sans chrono ni score | Pas de simulation d’examen | Examens blancs chronométrés, score par domaine, Mode Focus |
| Le jour de l’examen | Niveau réel jamais mesuré avant de payer l’examen | Tu découvres le format des questions le jour J | Tu as déjà passé l’examen plusieurs fois en conditions réelles |
| Prix | Gratuit, avec publicités | 15 à 90 € par cours, par certification | Dès 8,33 €/mois pour les 16 certifications, 25 questions offertes |
Complète ta préparation avec de la pratique
DEP valide la maîtrise avancée du Lakehouse. En mission, tu écris du Python, du SQL et tu modélises. Ces 3 labs renforcent les fondations.
Progresser en Python data
Pandas, NumPy, APIs, automation : utile pour PySpark, les UDFs et l’écosystème Databricks.
S’entraîner en PythonRenforcer SQL
Window functions, CTEs, MERGE, requêtes analytiques : la base de Spark SQL et des transformations Delta.
S’entraîner en SQLPratiquer l’analytics engineering
Medallion, SCD, qualité, incrémental : ce que tu mets en place sur un Lakehouse en mission.
Découvrir le Lab Analytics EngineeringCe que tu dois maîtriser avant l’examen
Concepts qui apparaissent le plus dans DEP et qui causent le plus d’erreurs en mission Databricks.
- ✓PySpark DataFrame API · transformations / actions / lazy
- ✓Spark SQL avancé : window functions, CTEs, MERGE
- ✓Auto Loader (`cloudFiles`) · schema evolution · checkpointing
- ✓Structured Streaming · stateful operations · watermarks
- ✓Delta Lake : MERGE, OPTIMIZE, VACUUM, time travel
- ✓Delta Live Tables : expectations, modes, refresh
- ✓Optimisation Spark : Photon, AQE, broadcast, skew
- ✓Partitioning · bucketing · ZORDER
- ✓Unity Catalog : catalogs, schemas, managed / external
- ✓Row filters · column masks · GRANT / REVOKE
- ✓Asset Bundles · Terraform · CI/CD avec Repos
- ✓Lakehouse Monitoring · system tables · audit logs
Questions fréquentes sur Databricks DEP
Qu’est-ce que la certification Databricks Data Engineer Professional ?
Quels sujets sont couverts par l’examen ?
Combien de temps faut-il pour préparer l’examen ?
Faut-il avoir passé la DEA Associate avant ?
Les questions DataCertification sont-elles les vraies questions de l’examen ?
L’examen est-il disponible en français ?
Faut-il de la pratique réelle sur Databricks ?
Quels entraînements pratiques sont recommandés ?
Quel salaire pour un data engineer certifié Databricks en France ?
DataCertification est-il affilié à Databricks ?
Prêt à décrocher ta certification Databricks DEP ?
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Explore aussi
DataCertification est une plateforme éducative indépendante, non affiliée à Databricks. Databricks® et Delta Lake® sont des marques de Databricks, Inc. Les questions sont créées à des fins pédagogiques et ne proviennent pas de l’examen officiel.