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Google Professional-Data-Engineer日本語 問題集

Professional-Data-Engineer日本語
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試験コード:Professional-Data-Engineer-JPN

試験名称:Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版)

最近更新時間:2025-02-20

問題と解答:全379問

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無料問題集Professional-Data-Engineer日本語 資格取得

質問 1:
時系列メトリックを集約して Bigtable に書き込む Dataflow ジョブを含むデータ パイプラインがあります。Bigtable でデータの更新が遅いことに気付きました。このデータは、組織全体で何千人ものユーザーが使用するダッシュボードに送られます。追加の同時ユーザーをサポートし、データの書き込みに必要な時間を短縮する必要があります。どうすればよいですか?
2つの回答を選択してください
A. ローカル実行を使用するように Dataflow パイプラインを構成します。
B. Bigtable に書き込む前に、CoGrcupByKey 変換を使用するように Dataflow パイプラインを変更します。
C. PipelineOptions で maxNumWorkers を設定して、Dataflow ワーカーの最大数を増やします。
D. Bigtable に書き込む前に、Flatten 変換を使用するように Dataflow パイプラインを変更します。
E. Bigtable クラスター内のノードの数を増やします。
正解:C,E
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
あなたの会社は、オンプレミスのデータ ウェアハウス ソリューションを BigQuery に移行しています。既存のデータ ウェアハウスでは、トリガー ベースの変更データ キャプチャ (CDC) を使用して、トランザクション データベース ソースからの毎日の更新を適用しています。あなたの会社は、BigQuery を使用して CDC の処理を​​改善し、データ ウェアハウスのパフォーマンスを最適化したいと考えています。ソース システムの変更は、tog ベースの CDC ストリームを使用してほぼリアルタイムでクエリに使用できる必要があります。BigQuery レポート テーブルの変更が、最小限のレイテンシと削減されたオーバーヘッドで利用できるようにする必要があります。何をすべきでしょうか。2 つの回答を選択してください。
A. DML INSERT、UPDATE、または DELETE を実行して、レポート テーブル内の各 CDC レコードをリアルタイムで複製します。
B. 新しいCDCレコードと対応する操作タイプをステージングテーブルにリアルタイムで挿入します。
C. レポートテーブルから古いレコードを定期的に削除する
定期的にDML MERGEを使用して、レポートテーブルでDML INSERT、UPDATE、およびDELETE操作を同時に実行します。
D. 新しい CDC レコードと対応する操作タイプをレポート テーブルにリアルタイムで挿入し、マテリアライズド ビューを使用して各一意のレコードの現在のバージョンのみを公開します。
正解:C,D

質問 3:
組織で GCP の利用が拡大するにつれて、多くのチームが独自のプロジェクトを作成し始めました。プロジェクトは、さまざまな導入段階や対象ユーザーに対応するためにさらに増加し​​ます。各プロジェクトには、固有のアクセス制御構成が必要です。中央 IT チームは、すべてのプロジェクトにアクセスできる必要があります。さらに、Cloud Storage バケットと BigQuery データセットのデータは、アドホックな方法で他のプロジェクトで使用できるように共有する必要があります。ポリシーの数を最小限に抑えて、アクセス制御管理を簡素化したいと考えています。実行する必要がある 2 つの手順はどれですか。2 つの回答を選択してください。
A. Cloud Storage バケットまたは BigQuery データセットごとに、アクセスが必要なプロジェクトを決定します。これらのプロジェクトにアクセスできるすべてのアクティブ メンバーを検索し、これらすべてのユーザーにアクセス権を付与する Cloud IAM ポリシーを作成します。
B. アクセス制御ポリシーの継承を活用するためにリソース階層を導入します。
C. Cloud Storage バケットと BigQuery データセットのデータを共有する場合にのみサービス アカウントを使用します。
D. さまざまなチームごとに個別のグループを作成し、Cloud IAM ポリシーでグループを指定します。
E. Cloud Deployment Manager を使用してアクセスのプロビジョニングを自動化します。
正解:D,E

質問 4:
ACID 準拠のデータベースを必要とするシステムを設計しています。障害が発生した場合にシステムに必要な人的介入を最小限に抑える必要があります。どうすればよいでしょうか。
A. 高可用性を有効にして Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスを構成します。
B. ポイントインタイムリカバリを有効にして Cloud SQL for MySQL インスタンスを構成します。
C. 複数のクラスタを持つ Bigtable インスタンスを構成します。
D. マルチリージョン構成で BJgQuery テーブルを構成します。
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5:
あなたは、オンライン販売機能を Google Home などのさまざまな家庭内アシスタントと統合したいと考えている小売業者です。顧客の音声コマンドを解釈し、バックエンド システムに注文を発行する必要があります。どのソリューションを選択すべきでしょうか?
A. クラウド音声テキスト変換 API
B. クラウド自然言語 API
C. Cloud AutoML 自然言語
D. Dialogflow エンタープライズ エディション
正解:D

質問 6:
Flowlogistic の CEO は、顧客ベースに関する洞察を迅速に得て、営業チームが現場でよりよい情報を入手できるようにしたいと考えています。このチームは技術にあまり詳しくないため、BigQuery レポートの作成を簡素化するために視覚化ツールを購入しました。しかし、テーブル内のデータ量に圧倒され、必要なデータを見つけるためのクエリに多額の費用がかかっています。あなたは、最もコスト効率の良い方法で彼らの問題を解決したいと考えています。どうすればよいでしょうか。
A. 必要な列のみを含む追加のテーブルを作成します。
B. 仮想化のためにデータを Google スプレッドシートにエクスポートします。
C. 仮想化ツールに提示するテーブルにビューを作成します。
D. 適切な列に ID およびアクセス管理 (IAM) ロールを作成し、それらのロールのみがクエリに表示されるようにします。
正解:C

質問 7:
あなたは大手不動産会社に勤務しており、機械学習に使用する 6 TB の住宅販売データを準備しています。SOL を使用してデータを変換し、BigQuery ML を使用して機械学習モデルを作成します。変換されていない生のデータセットに対する予測にモデルを使用する予定です。予測時に偏りが生じないようにするには、ワークフローをどのように設定すればよいでしょうか。
A. モデルを作成するときは、BigQuery の TRANSFORM 句を使用して前処理の停止を定義します。予測時には、生の入力データに対する変換を指定せずに、BigQuery の ML. EVALUATE 句を使用します。
B. BigQuery を使用して前処理ロジックを定義します。モデルを作成するときは、ビューをモデルのトレーニング データとして使用します。予測時には、生の入力データに対する変換を指定せずに、BigQuery の ML EVALUATE 句を使用します。
C. Dataflow を使用してすべてのデータを前処理します。予測時に、入力データに対してそれ以上の変換を指定せずに、BigOuery の ML. EVALUATE 句を使用します。
D. モデルを作成するときは、BigQuery の TRANSFORM 句を使用して前処理手順を定義します。予測をリクエストする前に、保存したクエリを使用して生の入力データを変換してから、ML を使用します。評価
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 8:
次のソースのうち、BigQuery にデータをロードできないのはどれですか。
A. Google ドライブ
B. Google Cloud SQL
C. ファイルのアップロード
D. Google クラウド ストレージ
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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Google Professional-Data-Engineer日本語 認定試験の出題範囲:

トピック出題範囲
トピック 1
  • Preparing and using data for analysis: Questions about data for visualization, data sharing, and assessment of data may appear.
トピック 2
  • Ingesting and processing the data: The topic discusses planning of the data pipelines, building the pipelines, acquisition and import of data, and deploying and operationalizing the pipelines.
トピック 3
  • Storing the data: This topic explains how to select storage systems and how to plan using a data warehouse. Additionally, it discusses how to design for a data mesh.
トピック 4
  • Maintaining and automating data workloads: It discusses optimizing resources, automation and repeatability design, and organization of workloads as per business requirements. Lastly, the topic explains monitoring and troubleshooting processes and maintaining awareness of failures.
トピック 5
  • Designing data processing systems: It delves into designing for security and compliance, reliability and fidelity, flexibility and portability, and data migrations.

参照:https://cloud.google.com/certification/data-engineer

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