Databricksの認定資格は全部で8種類あります（2026年10月時点）。Associate（初級）が6つ、Professional（上級）が2つの構成です。初めて受験する方はData Engineer Associateから始めるのがおすすめです。この記事では、2026年10月時点の公式情報に基づき、全8試験の内容・費用・日本語対応と、難易度・最短合格ルートを完全解説します。
以下がDatabricks認定資格の全試験一覧です。受験費用は全試験共通で$200（約3万円）です。なお合格ラインは公表されていません（ネット上の「70%」はコミュニティの推測値）。
2026年10月時点の公式情報に基づく（難易度はNicheeLabの評価）
| 試験名 | レベル | 難易度 | 日本語 | 問題数 | 時間 | 費用 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Data Engineer Associate | Associate | ★★ | 対応 | 45問 | 90分 | $200 |
| Data Engineer Professional | Professional | ★★★★ | 英語 | 60問 | 120分 | $200 |
| Data Analyst Associate | Associate | ★★ | 英語 | 45問 | 90分 | $200 |
| Machine Learning Associate | Associate | ★★★ | 対応 | 48問 | 90分 | $200 |
| Machine Learning Professional | Professional | ★★★★★ | 英語 | 59問 | 120分 | $200 |
| Apache Spark Developer Associate | Associate | ★★★ | 英語 | 45問 | 90分 | $200 |
| Generative AI Engineer Associate | Associate | ★★★ | 対応 | 45問 | 90分 | $200 |
表の7試験のほかに、2026年7月29日からContext Engineer Associateが受験できます（Associate・英語のみ・採点対象45問・90分・$200）。AIエージェントが推論時に受け取る情報（コンテキスト）の設計・組み立て・管理を問う試験です。NicheeLabの問題集はまだ対応しておらず、難易度の評価もしていないため、表と難易度ランキングには含めていません。
3つの試験（DEA・MLA・GenAI Engineer）は公式に日本語で受験可能です。DEPは2026年10月9日からの新試験が英語のみで、DAA・MLP・Spark Developer・Context Engineerも現時点では英語のみでの受験となります。
Databricks最も人気の資格。Spark SQL・PySpark・Delta Lake・ETLパイプラインが出題範囲。2026年5月4日改訂の現行版は7セクション構成で、Databricks Intelligence Platform（6%）、Data Ingestion and Loading（21%）、Data Transformation and Modeling（22%）、Working with Lakeflow Jobs（16%）、Implementing CI/CD（10%）、Troubleshooting, Monitoring, and Optimization（10%）、Governance and Security（15%）です。
上級データエンジニア向け。2026年10月9日に切り替わった新試験は60問・120分・9セクションで、アーキテクチャ設計やパフォーマンスチューニングの実践力が問われます。AUTO CDC API（旧APPLY CHANGES）、Liquid Clustering、System Tables、OpenSharing（旧Delta Sharing）、VARIANT型、ai_queryなど高度なトピックが含まれます。NicheeLabのDEP問題集は、2026年10月8日までの旧版（10セクション）の出題範囲で作成したものです。
Databricks SQLとダッシュボード・可視化が中心。結合や集計などのSQL、Photon、Query Profile、クエリ履歴とキャッシュ、AI/BIダッシュボード、Genie spaces（現在の名称はGenie Agents）など、分析業務に直結するスキルが問われます。SQL経験者には最も取りやすい資格です。
MLflow・AutoML・Feature Engineering in Unity Catalog・Spark ML Pipelineが出題範囲。Databricks ML（38%）とModel Development（31%）の2領域で全体の約7割を占めます。
本記事の難易度ランキングで最難関。出題区分はModel Development（44%）・ML Ops（44%）・Model Deployment（12%）で、Spark MLのパイプライン、分散学習とハイパーパラメータ調整（Ray・Optuna）、Lakehouse Monitoring（現在のドキュメントでの名称はdata profiling）によるドリフト検知、Blue-Green/Canaryデプロイなど、実務レベルの高度な知識が要求されます。
Spark DataFrame API（30%）・アーキテクチャ（20%）・Spark SQL（20%）が中心。AQE（Adaptive Query Execution）、broadcast、repartition/coalesce、Spark Connect、Pandas API on SparkなどSparkの内部動作理解が問われます。試験に出るコードはPythonです。
2024年1月に発表された生成AIの試験で、現行の試験ガイドは2026年3月18日時点の版です。RAG・Vector Search（現在の名称はAI Search）・Foundation Model APIs・LangChain・Agent Framework・Agent Bricks・MCPサーバー・評価・ガードレールなど、LLMアプリ開発の実践知識が問われます。
2026年7月29日から受験できる新しい試験で、AIエージェントが推論時に受け取る情報（コンテキスト）の設計・組み立て・管理を問います。試験ガイドの区分はFoundations of Context Engineering（16%）、System Prompt and Instruction Design（9%）、Knowledge Retrieval and Genie Configuration（20%）、Memory Architecture with Lakebase and MLflow（18%）、Tool Design, MCP, and Agent Context（13%）、Context Compression and Compaction（11%）、Multi-Agent and Long-Horizon Task Design（13%）です。英語のみで、試験に出るコードはPython（データ操作のコードはSQLの場合あり）です。NicheeLabの問題集は未対応です。
Databricks試験の出題形式は以下の通りです。形式ごとの出題比率は公表されていません：
合格ラインは公表されていません。Databricks公式FAQには「合格スコアは統計的分析によって設定され、試験に新しい問題が追加されると変更されることがある」と記載されており、ネット上の「70%」はコミュニティの推測値です。Associate試験は45問（ML Associateは48問）・90分、Professional試験は59〜60問・120分で、どちらも1問あたり約2分が目安です。ドラッグ&ドロップや実技試験はありません。
NicheeLabが問題集を用意している7試験を、難易度順にランキングしました（Context Engineer Associateは含めていません）：
ML Professional
最難関・本番MLパイプライン設計
Data Engineer Professional
大規模パイプライン・高度な設計力
ML Associate
MLflow・AutoML・Feature Store
Spark Developer
DataFrame API・Spark内部構造
GenAI Engineer
RAG・LLM・エージェント開発
Data Engineer Associate
入門に最適・合格率高め
Data Analyst Associate
SQL中心・最も取りやすい
初心者はData Engineer AssociateまたはData Analyst Associateから始めるのが王道です。ML Professionalはこのランキングで最難関で、実務経験なしでの合格は非常に困難です。
Step 1: 公式Exam Guideを読む
1日
まず出題範囲と各ドメインの比率を把握。公式サイトからPDFをダウンロード。
Step 2: 公式ドキュメントで基礎固め
1〜2週間
Databricks公式ドキュメントで出題ドメインの主要トピックを学習。
Step 3: サンプル問題で形式を確認
1日
Databricksは公式の模擬試験（Practice Exam）を提供していません。Exam Guideに載っているサンプル問題（DEAは5問）で出題形式に慣れる。
Step 4: 問題集で反復練習
2〜4週間
NicheeLab等の問題集で大量の問題を解き、弱点を可視化して集中対策。
Step 5: 模擬試験で仕上げ
2〜3日
本番と同じ問題数・制限時間で模擬試験を実施。全ドメインで安定して正答できる状態が目標。
実際の試験で出題される形式のサンプル問題です：
Data Engineer Associate
問題 1
Delta LakeテーブルのTime Travelの構文として、誤っているものはどれですか？
正解: D
Delta LakeのTime Travelでは、VERSION AS OF句でバージョン番号を、TIMESTAMP AS OF句でタイムスタンプを指定します。Databricksでは「テーブル名@v3」のように@vの後にバージョン番号を書く構文も使えます（タイムスタンプの場合はyyyyMMddHHmmssSSS形式で@の後に書きます）。A・B・Cはどれも正しい構文で、TRAVEL TOという構文はないため、誤っているのはDです。
Machine Learning Associate
問題 2
MLflowでモデルをModel Registryに登録する際、正しい方法はどれですか？
正解: A
mlflow.register_model()はmodel_uriとmodel名を指定してModel Registryに登録する標準的な方法です。選択肢Bのlog_modelのregistered_model_nameパラメータも有効ですが、最も直接的な方法はAです。
キャリアパス別のおすすめ受験順序です：
DEA (Associate) → DEP (Professional) → Spark Developer
MLA (Associate) → MLP (Professional) → GenAI Engineer
DAA (Associate) → DEA (Associate) → MLA (Associate)
Databricks資格は何種類ありますか？
Databricksの認定資格（認定試験）は、2026年10月時点で全部で8種類あります。Associate（初級）が6つ（Data Engineer Associate、Data Analyst Associate、ML Associate、Spark Developer、GenAI Engineer、Context Engineer）、Professional（上級）が2つ（Data Engineer Professional、ML Professional）の構成です。このほかにData Engineer Associateの更新用の試験（Renewal Exam）と、無料のバッジやアクレディテーションがありますが、認定試験の数には含めていません。
Databricks試験は日本語で受験できますか？
8試験中3試験（Data Engineer Associate、ML Associate、GenAI Engineer）は公式に日本語で受験可能です。Data Engineer Professionalは2026年10月9日に切り替わった新試験が英語のみで、Data Analyst Associate、ML Professional、Spark Developer、Context Engineerも2026年10月時点では英語のみの提供です。
Databricks試験の合格ラインは何%ですか？
Databricksは合格ラインを公表していません。公式FAQには「合格スコアは統計的分析によって設定され、試験に新しい問題が追加されると変更されることがある」と明記されています。ネット上で見かける「70%」「45問中32問」といった数字はコミュニティの推測値であり、公式の基準ではありません。
Databricks試験の受験費用はいくらですか？
全試験共通で1回$200（約3万円）です。不合格の場合は再受験が可能ですが、再受験にも同額の費用がかかります。
Databricks資格で最初に取るべきおすすめは？
データエンジニアならData Engineer Associate、データアナリストならData Analyst Associate（SQL中心で最も取りやすい）から始めるのがおすすめです。実務経験が浅い方でも、1〜2ヶ月の学習で合格を目指せます。
出題範囲を体系的に扱う教科書があります。全 16 章、登録なしで全部読めます。
第 0 部・無料
クラウド自体がはじめての方へ
サーバー・ネットワーク・データベースの前提知識なしで読める 8 章。登録不要・無料。
無料
Databricks とレイクハウスの全体像
なぜこの製品が要るのか、何がどこに属するか
無料
データはどこに、どんな形で保存されるか
テーブルの実体と Delta Lake の内部
NicheeLab編集部
データエンジニアリング・クラウド資格の専門家。Databricks・Snowflake等の認定資格を保有し、実務経験に基づいた問題作成・解説を行っています。NicheeLab運営。
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