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Databricks Machine Learning Associate — Questões de prática e simulado

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Prepare-se para DB-MLA com questões de prática originais e respostas explicadas com clareza. Peça mais detalhes a Alex, seu tutor de IA, use seus resultados para identificar os temas que precisam de revisão e pratique a gestão do tempo com simulados cronometrados.

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48Questões do simulado

90minLimite de tempo

Conferido com informações de Databricks · agosto de 2026 · Versão atual do exame

Visão geral

Sobre o exame

O exame Databricks Certified Machine Learning Associate valida sua capacidade de construir, treinar e implantar modelos de machine learning na plataforma Databricks. Ele cobre as ferramentas de ML específicas do Databricks, incluindo MLflow para rastreamento de experimentos e o model registry, Feature Store para gestão de features e AutoML para prototipagem rápida, além de processamento de dados, desenvolvimento de modelos e deploy. Você precisa demonstrar domínio na operacionalização de modelos de ML dentro do workspace Databricks Machine Learning.

Essa certificação foi pensada para cientistas de dados e engenheiros de ML com seis meses ou mais de experiência usando o Databricks em tarefas de machine learning. Ela comprova proficiência básica no ciclo de vida de ML do Databricks, do processamento de dados até o deploy.

Experimente as questões de prática

Experimente cinco questões de DB-MLA

Pratique com cinco questões do banco atual de Databricks Certified Machine Learning Associate no app, com respostas e explicações.

Databricks Machine Learning1 / 5

Como o AutoML no Databricks resolve o problema de escolher o algoritmo de ML certo?

AlexExplicação completa do Alex

Fluxo do AutoML: 1) Você especifica: conjunto de dados, coluna alvo, tipo de problema (classificação/regressão/forecasting) e métrica de avaliação. 2) O AutoML explora: pré-processamento dos dados (encoding, imputação), seleção de features, seleção de algoritmos, busca de hiperparâmetros. 3) Resultados: uma lista de modelos ordenada pelas métricas e notebooks gerados mostrando o código exato de cada abordagem. 4) Boa prática: use o AutoML como ponto de partida e depois personalize o notebook de melhor desempenho. Os notebooks gerados usam bibliotecas padrão (scikit-learn, XGBoost, LightGBM), então são totalmente portáveis e editáveis.

Fontedocs.databricks.com

Model Deployment3 / 5

Um engenheiro de machine learning quer fazer rollback de uma implantação de modelo no Databricks depois de descobrir problemas em produção. Qual é a abordagem mais rápida?

AlexExplicação completa do Alex

Aliases de modelo são úteis em workflows de implantação porque desacoplam o rótulo humano de implantação de uma versão imutável do modelo. Batch inference pode carregar modelos diretamente por alias, mas a Databricks documenta workflows de Model Serving endpoint como resolvendo o alias para uma versão do modelo e atualizando a configuração do endpoint para servir essa versão. Portanto, um rollback atualiza a entidade servida pelo endpoint para a versão anterior do modelo, preservando o URL do endpoint.

Fontedocs.databricks.com

Desenvolvimento de modelos5 / 5

O que é a maldição da dimensionalidade e como ela afeta modelos de machine learning?

AlexExplicação completa do Alex

Implicações práticas: em altas dimensões, o vizinho mais próximo de qualquer ponto está quase tão distante quanto o ponto mais distante, o que torna o KNN ineficaz. O clustering baseado em distância se deteriora. Modelos lineares podem precisar de exponencialmente mais dados. Entre as mitigações estão: seleção de features (remover features irrelevantes), redução de dimensionalidade (PCA, autoencoders), regularização (penalidades L1/L2) e usar algoritmos menos sensíveis à dimensionalidade (modelos baseados em árvores lidam relativamente bem com altas dimensões porque selecionam features informativas em cada split).

Fontescikit-learn.org

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As questões do app estão atualmente em inglês. As traduções desta prévia se aplicam apenas à prévia. Consulte a entidade certificadora para saber quais idiomas estão disponíveis para o exame oficial.

Banco de questões

362 questões de prática

Use o banco de questões do Pass-IT para praticar para DB-MLA. Os simulados estão configurados com 48 questões em 90 minutos.

Dados do banco de questões: DB-MLA

Objetivos do guia48 objetivos listados no guia oficial

distribuídos por 4 domínios no guia oficial do exame

Tamanho do banco362 questões

= O tamanho do banco equivale a 7 conjuntos de 48 questões. Isso não significa que cada simulado use um conjunto diferente.

Registradas como conferidas com fontes362 de 362

questões cuja resposta, alternativas e explicação constam como conferidas com a documentação oficial de Databricks

Como as questões são criadas →

Domínios do exame

Conteúdo do exame

Databricks Machine Learning é o domínio mais pesado, com 38%: ele cobre o rastreamento de experimentos no MLflow, o model registry do Unity Catalog, tabelas do Feature Store e o AutoML, ou seja, ferramentas específicas do Databricks, não teoria geral de ML. Em seguida vem Model Development, com 31%, que cobra seleção de algoritmos, ajuste de hiperparâmetros com Hyperopt ou cross-validation e as métricas de classificação e regressão que valem em qualquer plataforma.

Data processing (19%) e model deployment (12%) fecham a prova: feature engineering em Spark DataFrames, incluindo imputação, encoding e tratamento de outliers, além da comparação entre abordagens de serving em batch, streaming e tempo real para um determinado endpoint. Juntos, Databricks Machine Learning e Model Development somam 69% da prova, então fluência na plataforma pesa tanto quanto conhecimento geral de ML.

Conteúdo programático: DB-MLA

Databricks Machine Learning38%

Rastreamento do MLflow e registro de modelos, Feature Store, AutoML, Unity Catalog para ativos de ML e Databricks Runtime for ML.

≈ 30 h

Data Processing14%

Estatísticas descritivas em DataFrames do Spark, remoção de outliers, visualização de variáveis categóricas e contínuas, imputação de valores ausentes, codificação one-hot e transformações logarítmicas.

≈ 11 h

Model Development35%

Algoritmos de ML, métricas de avaliação, engenharia de features, treinamento de modelos, ajuste de hiperparâmetros e validação cruzada no Databricks.

≈ 28 h

Model Deployment13%

Endpoints de serviço de modelos, inferência em batch, serviço em tempo real, registro de modelos e estratégias de implantação.

≈ 10 h

As proporções abaixo descrevem a distribuição das questões do banco de prática do Pass-IT entre os domínios. Consulte Databricks para ver o conteúdo programático oficial do exame.

Formato

Formato do exame e tipos de questões

A prova tem 48 questões pontuadas, misturando múltipla escolha e múltipla seleção, dentro de uma janela de 90 minutos; itens-piloto sem pontuação também podem aparecer. Espere cenários específicos do Databricks: registrar uma run com a MLflow Client API, publicar um modelo no registry do Unity Catalog ou diferenciar uma online feature table de uma offline para um determinado caso de uso.

Tipos de questões: DB-MLA

Múltipla escolha100%

Selecione a única resposta que melhor atende aos requisitos da questão.

Consulte Databricks para obter as informações oficiais sobre os formatos de questões. As proporções exibidas descrevem o banco de prática do Pass-IT e não determinam as proporções do exame oficial.

Planejamento

Preparação para DB-MLA

A prova é aplicada online, com proctor remoto, ou em centro de testes, e está disponível em inglês, japonês, português (BR) e coreano. A certificação vale dois anos, e recertificar significa passar na versão atual da prova.

Preparação e informações práticas: DB-MLA

Preparação

Exemplo de tempo de estudo50–120 h

faixa ilustrativa para o planejamento: de 50 h com experiência relevante a 120 h para quem está começando; suas necessidades podem ficar fora dessa faixa

NívelAssociado

Conhecimentos recomendadosNenhum pré-requisito obrigatório. Recomenda-se ter pelo menos 6 meses de experiência prática com ML no Databricks.

Realização do exame e manutenção da certificação

ModalidadeSupervisionado online ou centro de testes

Política de novas tentativasSem período de espera obrigatório. Aplica-se uma taxa de repetição.

Validade da certificação2 anos

A recertificação é necessária a cada 2 anos, fazendo a versão atual do exame.

Guia oficialVer no site do fornecedor

Orientações de estudo

Erros comuns

Temas para revisar: DB-MLA

01Code vs Model Promotion
Promover por padrão um modelo já treinado entre os ambientes quando o cenário na verdade pede promover o código e retreinar, ou o contrário, leva a respostas erradas nas questões de estratégia de MLOps.
02Estimators vs Transformers
Confundir um estimator, que aprende com os dados pelo fit, com um transformer, que só aplica uma transformação fixa, dentro de um pipeline do Spark ML leva a respostas erradas nas questões sobre construção de pipelines.
03Cross-Validation Trade-offs
Subestimar quantos modelos um grid search combinado com cross-validation realmente treina, e em que situações uma divisão simples de treino/validação compensa mais, leva a respostas erradas nas questões de tuning.
04Endpoint Traffic Split
Não saber como dividir o tráfego entre endpoints de model serving para um rollout gradual ou um teste A/B leva a respostas erradas nas questões sobre deploy de inferência em tempo real.
05Imbalance Mitigation
Recorrer só à accuracy em vez de uma técnica ou métrica que leve o desbalanceamento em conta, quando os dados de treino são enviesados, leva a respostas erradas nas questões de desenvolvimento de modelos sobre class imbalance.

Praticar com questões e explicações no Pass-IT →

Dúvidas

Perguntas frequentes

Quanto tempo dura o exame Databricks Certified Machine Learning Associate?

O exame Databricks Certified Machine Learning Associate tem 48 questões e um limite de tempo de 90 minutos.

Quais erros merecem atenção na preparação para Databricks Certified Machine Learning Associate?

Entre os temas que merecem revisão estão Code vs Model Promotion, Estimators vs Transformers, Cross-Validation Trade-offs, Endpoint Traffic Split, Imbalance Mitigation. Trabalhe com exemplos para verificar se você entende as diferenças e consegue justificar sua resposta.

Como é o peso das áreas na prova Machine Learning Associate?

Databricks Machine Learning é a área dominante, com 38%, seguida do desenvolvimento de modelos com 31% e do processamento de dados com 19%. O deploy de modelos fecha a conta com 12%. Sete de cada dez questões, portanto, são sobre as ferramentas da plataforma e sobre construir modelos dentro dela.

Que experiência a prova Machine Learning Associate pressupõe?

A Databricks recomenda seis meses ou mais de trabalho prático com machine learning na plataforma e não exige nenhuma certificação para você se inscrever. O catálogo prevê cerca de 80 horas. Como as ferramentas da plataforma têm o maior peso, aqui o tempo dentro do workspace vale mais do que teoria geral de modelagem.

A certificação Machine Learning Associate expira?

Sim, dois anos depois de você passar. A recertificação é só por prova, na versão que estiver valendo na época. Não existe caminho de renovação por créditos na Databricks.

O que vem depois do Machine Learning Associate?

A prova Machine Learning Professional é o passo acima, e o formato é outro: desenvolvimento de modelos e MLOps valem 44% cada um, então a operação vira metade da prova. O Generative AI Engineer Associate é o movimento lateral, caso seu trabalho esteja migrando para modelos de fundação. Nenhuma das duas exige a certificação associate antes.

Uma certificação, 12 meses

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