Databricks · DB-MLA · Associate

Databricks Machine Learning Associate — Übungsfragen und Probeprüfung

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Bereite dich mit eigens erstellten Übungsfragen und verständlichen Antworterklärungen auf DB-MLA vor. Frage Alex, deinen KI-Tutor, wenn du mehr Details brauchst. Deine Ergebnisse zeigen dir, welche Themen du wiederholen solltest, und zeitlich begrenzte Probeprüfungen helfen dir, deine Zeiteinteilung zu üben.

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48Fragen der Probeprüfung

90minZeitlimit

Mit Angaben von Databricks abgeglichen · August 2026 · Aktuelle Prüfungsversion

Überblick

Über die Prüfung

Die Prüfung Databricks Certified Machine Learning Associate weist nach, dass du Machine-Learning-Modelle auf der Databricks-Plattform bauen, trainieren und deployen kannst. Sie deckt die Databricks-eigenen ML-Werkzeuge ab: MLflow für Experiment Tracking und die Model Registry, den Feature Store für die Verwaltung von Features und AutoML für schnelles Prototyping. Dazu kommen Datenverarbeitung, Modellentwicklung und Model Deployment. Du musst zeigen, dass du ML-Modelle im Databricks Machine Learning Workspace zuverlässig in den produktiven Betrieb bringst.

Die Zertifizierung richtet sich an Data Scientists und ML Engineers, die Databricks seit mindestens sechs Monaten für Machine-Learning-Aufgaben nutzen. Sie belegt grundlegende Kompetenz im Databricks-ML-Lifecycle, von der Datenverarbeitung bis zum Deployment.

Übungsfragen ausprobieren

Fünf Fragen zu DB-MLA ausprobieren

Übe mit fünf Fragen aus dem aktuellen Fragenpool für Databricks Certified Machine Learning Associate in der App, jeweils mit Antwort und Erklärung.

Databricks Machine Learning1 / 5

Wie löst AutoML in Databricks das Problem, den passenden ML-Algorithmus auszuwählen?

AlexGanze Erklärung von Alex

AutoML-Workflow: 1) Festlegen: Datensatz, Zielspalte, Problemtyp (Klassifikation/Regression/Forecasting) und Evaluationsmetrik. 2) AutoML untersucht: Datenvorverarbeitung (Encoding, Imputation), Feature-Auswahl, Algorithmenauswahl, Hyperparametersuche. 3) Ergebnisse: eine nach Metriken sortierte Liste von Modellen sowie generierte Notebooks, die den exakten Code für jeden Ansatz zeigen. 4) Best Practice: Nutze AutoML als Ausgangspunkt und passe anschließend das Notebook mit der besten Performance an. Die generierten Notebooks verwenden Standardbibliotheken (scikit-learn, XGBoost, LightGBM), sind also vollständig portabel und editierbar.

Quelledocs.databricks.com

Model Deployment3 / 5

Ein Machine Learning Engineer möchte ein Model Deployment auf Databricks zurückrollen, nachdem Probleme in Production entdeckt wurden. Was ist der schnellste Ansatz?

AlexGanze Erklärung von Alex

Model Aliases sind in Deployment-Workflows nützlich, weil sie das menschlich lesbare Deployment-Label von einer unveränderlichen Modellversion entkoppeln. Batch Inference kann Modelle direkt per Alias laden, aber Databricks dokumentiert Model Serving Endpoint-Workflows so, dass der Alias zu einer Modellversion aufgelöst und die Endpoint-Konfiguration aktualisiert wird, um diese Version bereitzustellen. Ein Rollback aktualisiert daher die served entity des Endpoints auf die vorherige Modellversion, während die Endpoint-URL erhalten bleibt.

Quelledocs.databricks.com

Modellentwicklung5 / 5

Was ist der Fluch der Dimensionalität und wie wirkt er sich auf Machine-Learning-Modelle aus?

AlexGanze Erklärung von Alex

Praktische Konsequenzen: In hohen Dimensionen ist der nächste Nachbar eines Punktes fast genauso weit entfernt wie der am weitesten entfernte Punkt, wodurch KNN unwirksam wird. Distanzbasiertes Clustering verschlechtert sich. Lineare Modelle brauchen unter Umständen exponentiell mehr Daten. Gegenmaßnahmen sind unter anderem: Feature-Auswahl (irrelevante Features entfernen), Dimensionsreduktion (PCA, Autoencoder), Regularisierung (L1/L2-Strafterme) und der Einsatz von Algorithmen, die weniger empfindlich auf Dimensionalität reagieren (baumbasierte Modelle kommen mit hohen Dimensionen relativ gut zurecht, weil sie bei jedem Split informative Features auswählen).

Quellescikit-learn.org

Kostenloses Konto erstellen

Die Fragen in der App sind derzeit auf Englisch. Übersetzungen in dieser Vorschau gelten nur für die Vorschau. Welche Sprachen für die offizielle Prüfung verfügbar sind, erfährst du beim Prüfungsanbieter.

Fragenpool

362 Übungsfragen

Nutze den Pass-IT-Fragenpool, um für DB-MLA zu üben. Die Probeprüfungen sind auf 48 Fragen in 90 Minuten eingestellt.

Angaben zum Fragenpool: DB-MLA

Prüfungsziele im Leitfaden48 im offiziellen Leitfaden aufgeführte Prüfungsziele

verteilt auf 4 Bereiche im offiziellen Prüfungsleitfaden

Größe des Fragenpools362 Fragen

= Der Umfang des Fragenpools entspricht rechnerisch 7 Zusammenstellungen mit je 48 Fragen. Daraus folgt nicht, dass jede Probeprüfung andere Fragen verwendet.

Als mit Quellen abgeglichen erfasst362 von 362

Fragen, deren Antwort, Antwortoptionen und Erklärung als mit der offiziellen Dokumentation von Databricks abgeglichen erfasst sind

So entstehen die Fragen →

Prüfungsbereiche

Inhalte der Prüfung

Databricks Machine Learning ist mit 38 % die am stärksten gewichtete Domäne. Es geht um Experiment-Tracking mit MLflow, die Model Registry im Unity Catalog, Feature-Store-Tabellen und AutoML, also um Databricks-eigenes Tooling statt um allgemeine ML-Theorie. Danach folgt Model Development mit 31 %: Auswahl von Algorithmen, Hyperparameter-Tuning mit Hyperopt oder Cross-Validation und die Metriken für Klassifikation und Regression, die unabhängig von der Plattform gelten.

Data Processing (19 %) und Model Deployment (12 %) runden die Prüfung ab: Feature Engineering auf Spark DataFrames inklusive Imputation, Encoding und Umgang mit Ausreißern sowie der Vergleich von Batch, Streaming und Real-time Serving für einen gegebenen Endpoint. Zusammen machen Databricks Machine Learning und Model Development 69 % der Prüfung aus. Sicherheit auf der Plattform zählt also genauso viel wie allgemeines ML-Wissen.

Prüfungsplan: DB-MLA

Databricks Machine Learning38%

MLflow-Tracking und Model Registry, Feature Store, AutoML, Unity Catalog für ML-Assets und die Databricks Runtime for ML.

≈ 30 h

Data Processing14%

Summary-Statistiken auf Spark-DataFrames, Ausreißer entfernen, Visualisierung kategorialer und kontinuierlicher Merkmale, fehlende Werte imputieren, One-Hot-Encoding und Log-Transformationen.

≈ 11 h

Model Development35%

ML-Algorithmen, Evaluationsmetriken, Feature Engineering, Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und Cross-Validation auf Databricks.

≈ 28 h

Model Deployment13%

Model-Serving-Endpoints, Batch-Inferenz, Echtzeit-Serving, Modellregistrierung und Deployment-Strategien.

≈ 10 h

Die folgenden Anteile zeigen, wie sich die Fragen im Pass-IT-Fragenpool auf die Bereiche verteilen. Den offiziellen Prüfungsplan findest du bei Databricks.

Format

Prüfungsformat und Fragetypen

Die Prüfung besteht aus 48 gewerteten Fragen in einem Zeitfenster von 90 Minuten, gemischt aus Multiple-Choice- und Multiple-Select-Formaten; dazu können ungewertete Pilotfragen kommen. Rechne mit Databricks-spezifischen Szenarien: einen Run über die MLflow Client API loggen, ein Modell in der Unity-Catalog-Registry registrieren oder für einen gegebenen Use Case eine Online-Feature-Tabelle von einer Offline-Tabelle unterscheiden.

Fragetypen: DB-MLA

Multiple Choice100%

Wähle die einzelne Antwort aus, die die Anforderungen der Frage am besten erfüllt.

Offizielle Informationen zu den Frageformaten findest du bei Databricks. Die dargestellten Anteile beziehen sich auf den Pass-IT-Fragenpool und geben keine Verteilung für die offizielle Prüfung vor.

Planung

Vorbereitung auf DB-MLA

Die Prüfung läuft online mit Remote-Proctor oder in einem Testcenter und wird auf Englisch, Japanisch, Portugiesisch (BR) und Koreanisch angeboten. Das Zertifikat gilt zwei Jahre; für die Rezertifizierung legst du die aktuelle Version der Prüfung ab.

Vorbereitung und Organisation: DB-MLA

Vorbereitung

Beispielhafter Lernaufwand50–120 h

Beispiel für die Planung: von 50 h mit einschlägiger Erfahrung bis 120 h beim Einstieg; dein Bedarf kann außerhalb dieser Spanne liegen

NiveauAssociate

Empfohlene VorkenntnisseKeine Voraussetzungen. Empfohlen werden mindestens 6 Monate praktische Erfahrung mit Machine Learning auf Databricks.

Prüfung und Erhalt der Zertifizierung

DurchführungOnline beaufsichtigt oder Prüfungszentrum

WiederholungsregelnKeine verpflichtende Wartezeit. Es fällt eine Wiederholungsgebühr an.

Gültigkeit der Zertifizierung2 Jahre

Alle 2 Jahre ist eine Rezertifizierung nötig, dafür legst du die jeweils aktuelle Version der Prüfung ab.

Offizieller LeitfadenAuf der Website des Anbieters ansehen

Lernhinweise

Häufige Fehlerquellen

Themen zum Wiederholen: DB-MLA

01Code vs Model Promotion
Wenn du reflexhaft ein fertig trainiertes Modell über die Umgebungen hinweg promotest, obwohl das Szenario verlangt, den Code zu promoten und dort neu zu trainieren (oder genau umgekehrt), landest du bei Fragen zur MLOps-Strategie bei der falschen Antwort.
02Estimators vs Transformers
Ein Estimator lernt per fit aus den Daten, ein Transformer wendet nur eine feste Transformation an. Verwechselst du die beiden beim Aufbau einer Spark-ML-Pipeline, antwortest du bei Pipeline-Fragen falsch.
03Cross-Validation Trade-offs
Unterschätzt du, wie viele Modelle eine Grid Search in Kombination mit Cross-Validation tatsächlich trainiert, und übersiehst du, wann ein simpler Train/Validation-Split der bessere Kompromiss ist, gehen dir Punkte bei Tuning-Fragen verloren.
04Endpoint Traffic Split
Wenn du nicht weißt, wie du den Traffic zwischen Model-Serving-Endpoints aufteilst, um ein stufenweises Rollout oder einen A/B-Test zu fahren, beantwortest du Deployment-Fragen zur Realtime-Inferenz falsch.
05Imbalance Mitigation
Greifst du bei schiefen Trainingsdaten allein zur Accuracy, statt eine Technik oder Metrik zu wählen, die mit Imbalance umgehen kann, liegst du bei Fragen zur Modellentwicklung rund um Class Imbalance daneben.

Mit Fragen und Erklärungen in Pass-IT üben →

Fragen

Häufig gestellte Fragen

Wie lange dauert die Prüfung Databricks Certified Machine Learning Associate?

Die Prüfung Databricks Certified Machine Learning Associate umfasst 48 Fragen und hat ein Zeitlimit von 90 Minuten.

Welche Fehlerquellen sollte ich bei der Vorbereitung auf Databricks Certified Machine Learning Associate beachten?

Zu den Themen, die du wiederholen solltest, gehören Code vs Model Promotion, Estimators vs Transformers, Cross-Validation Trade-offs, Endpoint Traffic Split, Imbalance Mitigation. Prüfe anhand von Beispielen, ob du die Unterschiede verstehst und deine Antwort begründen kannst.

Wie ist die Prüfung Machine Learning Associate gewichtet?

Databricks Machine Learning ist mit 38% der dominierende Bereich, dahinter folgen die Modellentwicklung mit 31% und die Datenverarbeitung mit 19%. Das Modell-Deployment schließt mit 12% ab. Sieben von zehn Fragen drehen sich also um das Tooling der Plattform und darum, darin Modelle zu bauen.

Welche Erfahrung setzt der Machine Learning Associate voraus?

Databricks empfiehlt mindestens sechs Monate praktische Machine-Learning-Arbeit auf der Plattform und verlangt für die Buchung keine Zertifizierung. Im Katalog sind rund 80 Stunden veranschlagt. Weil das Tooling der Plattform am stärksten gewichtet ist, zählt Zeit im Workspace hier mehr als allgemeine Modellierungstheorie.

Läuft die Zertifizierung Machine Learning Associate ab?

Ja, zwei Jahre nach dem Bestehen. Die Rezertifizierung läuft ausschließlich über die Prüfung, und zwar in der Version, die dann aktuell ist. Einen Weg über Credits gibt es bei Databricks nicht.

Was kommt nach dem Machine Learning Associate?

Die Prüfung Machine Learning Professional ist der Schritt nach oben, und sie ist anders zugeschnitten: Modellentwicklung und MLOps machen je 44% aus, damit wird der Betrieb zur halben Prüfung. Der Generative AI Engineer Associate ist der Schritt zur Seite, wenn sich deine Arbeit in Richtung Foundation Models verschiebt. Für beide brauchst du die Associate-Zertifizierung nicht vorab.

Eine Zertifizierung, 12 Monate

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