Databricks Certified Data Engineer Associate: データのクレンジングとバリデーション

データ空海です。本記事では、Databricks Certified Data Engineer Associate認定試験に向けてのデータのクレンジングとバリデーションに焦点を当てます。データのクレンジングとは、データの質を高めるプロセスであり、バリデーションはそのデータが正しいかどうかを確認するプロセスです。これらのスキルは、実務でのデータエンジニアリング作業においても非常に重要です。

データクレンジングの基本

データクレンジングは、データセットから不正確または不完全なデータを特定し、修正または削除するプロセスです。Databricksを使用すると、このプロセスを効率化し、自動化することができます。

from pyspark.sql.functions import col

# 無効なデータをフィルタリング
lecleaned_data = 
raw_data.filter(col("value").isNotNull())

この例では、`value`カラムの値がnullでないデータのみをフィルタリングしています。

データバリデーションの基本

データバリデーションは、データが正しい形式であり、期待される範囲内であることを確認するプロセスです。

# 値が正しい範囲内にあることを確認
validated_data = 
cleaned_data.filter(col("value") > 0)

この例では、`value`カラムの値が0より大きいデータのみをフィルタリングしています。

模擬試験問題

以下の質問は、データのクレンジングとバリデーションに関連する模擬試験問題です。

質問: Databricksを使用して、指定したカラムの値が正しい範囲内にあることを確認するための適切な関数はどれですか？

1. `col("value").isNotNull()`

2. `col("value") > 0`

3. `col("value").isInRange(0, 10)`

4. `col("value").validate()`

正解: 2. `col("value") > 0`

解説: この問題では、指定したカラムの値が正しい範囲内にあることを確認するための適切な関数を尋ねています。正解は選択肢2の`col("value") > 0`です。この表現は、Apache Spark SQL関数を使用して、`value`カラムの値が0より大きいことを確認します。

- 選択肢1: `col("value").isNotNull()`は、`value`カラムの値がnullでないことを確認する表現です。しかし、これは値の範囲を確認するものではないため、この問題の正解ではありません。

- 選択肢3: `col("value").isInRange(0, 10)`は、`value`カラムの値が0から10の範囲内にあることを確認するように見えますが、`isInRange`は実際にはApache Spark SQLの関数ではないため、この表現は無効です。

- 選択肢4: `col("value").validate()`も、Apache Spark SQLの関数ではないため、この表現は無効です。

このように、選択肢2の`col("value") > 0`が、指定されたカラムの値が正しい範囲内にあることを確認するための正しい方法であることがわかります。これにより、データのクレンジングとバリデーションのプロセスを理解し、適切な関数を選択する能力が試験においても求められることが伺えます。

この記事を通じて、Databricks Certified Data Engineer Associate認定試験に向けてのデータのクレンジングとバリデーションに関する理解が深まることを期待しています。