不合格の記録
試験：dbt Analytics Engineering Certification Exam
受験日：2026-06-20 19:00
スコア：57/65
結果：不合格
弱点の分析
全体的に表面的な部分しか理解してないなーということがわかりました。
実際の試験では結構細かく聞かれることが判明したので、試験を通して理解が乏しいと感じた部分をメモ
Materialization
- table, view, ephemeral, incremental model の特徴や使い分け、メリットデメリット
- increamental model におけるstrategyの種類と用途、メリットデメリット
- microbatchとか
- lookback
エラーログからの対処
- エラーメッセージとその対応は対になっているのでむしろ稼ぎポイント
- 自分のチェックが甘かった
- ドキュメントをしっかりチェックしていればある程度は対応できそう
コントラクト
- 設定内容をもっと細かく掘り下げる
- テストとの違いをもっと細かく理解する
- チェックできること
- 実行タイミング
freshness
- warnやerrorの書き方から一歩すすんで、直近データだけでチェックするための方法など結構細かい部分が聞かれた
- 直近データだけチェック対象にしたい場合どうするか
- filter設定の書き方
dbt run のコマンドオプション
- 「+」の使い方
- フラグ
- state
- defer
- --fail-fast
- --empty
- ユースケース、何の意図で実施するか
- 合わせてdbt compikeも
基本的な部分
- dbt_project.yml
- dbt buildを実行した時に何がどういう順番で実行されるか（モデル、runやtestなどの具体的作業）
テスト
- テスト内容ごとにどのタイプのテストを実施するべきか
- dry-run(--empty)
- dbt compile
勉強の優先度下げてたがしっかり聞かれた
- flags
- grant
- version
- dbt state, defer
- python model
- dry-run
- dbt run-operation
勘弁して欲しいこと
自分の勉強不足以外で困ったことを書いとく
日本語で試験予約したのにめっちゃ英語で問題がでる
- 2026-05-20あたりで試験の内容がかわったみたいなのでその影響と考えられる
- 今時すぐに翻訳かけれるので日本語で出題してほしい
- 問題読むだけで結構神経つかってつかれた
文字が小さい
- これも自分の目が悪いだけなのだが、別でモニターつけることも許されない状況で、文字ちっさいとこれもめっちゃ目を凝らすのでつかれる
- 次回からはもうちょっとだけ大きいPCで受験することを決意
まとめ
なにはともあれひとまずお疲れさまでした
一回受けて試験の感覚が掴めたので近いうちに再受験したい
不合格したけどチャレンジした自分はいったん褒めてあげたい