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1. Your dbt project contains sensitive dat
a. You need to load seed data (e.g., lookup tables) while ensuring it's not accidentally committed to version control. How can you best achieve this?

A) Create separate seed files and add them to your .gitignore or equivalent.
B) Write the seed data into log files, excluding them from version control.
C) Utilize environment variables to store seed data values.
D) Employ a secrets management tool and integrate it with your dbt deployment.

2. You implement dbt tests to monitor data quality over time. Which of the following scenarios could these tests potentially help you detect?

A) Gradual degradation in source data completeness due to an API rate limit being reached
B) An unexpected spike in web traffic leading to invalid data entries in your source system-
C) Performance issues in your data warehouse impacting the speed of dbt model updates.
D) An accidental schema change by someone working outside of your dbt project-

3. Your team follows a convention where commit messages include a relevant issue tracker reference (e.g., JIRA- 123). You've been working on multiple features and fixes. Which of the following best promotes clean commits?

A) Break down your changes into smaller, atomic commits, each referencing the issue it addresses.
B) Don't worry about commit messages, as the pull request title and description are more important.
C) Include all relevant issue references in a single commit message when you're ready to create a pull request.
D) Commit all your changes at once with a generic message like "Project updates."

4. (Multiple Select)

A) Use CTEs or views in the source definition to pre-filter columns or apply initial transformations.
B) Apply an incremental materialization strategy to subsequent models if appropriate.
C) Introduce a source snapshot to create a point-in-time copy of the data.
D) Increase the query_comment timeout setting in your dbt_project. yml

5. (Multiple Select)

A) Schema tests to confirm the existence of tables and columns.
B) not_null and unique tests on primary key columns.
C) Tests checking for row count discrepancies between source systems and target tables.
D) Tests comparing the latest data against historical baselines.

질문과 대답: