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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:2025-01-21

問題と解答:全375問

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質問 1:
HadoopジョブをオンプレミスクラスターからdataprocおよびGCSに移行しました。 Sparkジョブは、多くのシャッフィング操作で構成される複雑な分析ワークロードであり、初期データは寄木細工のファイルです(平均して
それぞれ200〜400 MBのサイズ)。 Dataprocへの移行後にパフォーマンスがいくらか低下するので、それを最適化する必要があります。組織は非常にコストに敏感であることに留意する必要があるため、このワークロードのプリエンプティブ(2つのプリエンプティブでないワーカーのみ)でDataprocを引き続き使用する必要があります。
あなたは何をするべきか?
A. 寄木細工のファイルではなく、TFRecords形式(ファイルあたり約200MB)に切り替えます。
B. 寄木細工のファイルのサイズを大きくして、最小1GBになるようにします。
C. HDDからSSDに切り替え、プリエンプティブVM構成をオーバーライドして、ブートディスクサイズを増やします。
D. HDDからSSDに切り替え、初期データをGCSからHDFSにコピーし、Sparkジョブを実行して、結果をGCSにコピーします。
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
運用システムのトランザクションデータをオンプレミスデータベースからGCPに移動する必要がある中規模の企業で働いています。データベースのサイズは約20TBです。どのデータベースを選択する必要がありますか?
A. Cloud Bigtable
B. Cloud Spanner
C. Cloud Datastore
D. Cloud SQL
正解:D

質問 3:
特定のテーブルの BigQuery データを 1 日に複数回確認する必要があります。クエリを実行している基になるテーブルのサイズは数ペタバイトですが、データをフィルタリングして、ダウンストリーム ユーザーに単純な集計を提供したいと考えています。クエリをより迅速に実行し、最新の分析情報をより迅速に取得したいと考えています。あなたは何をするべきか?
A. 実行中のクエリに基づいてマテリアライズド ビューを作成します。
B. スケジュールされたクエリを実行して、毎日特定の間隔で必要なデータを取得します。
C. 最終結果で取得されるクエリ列を制限します。
D. キャッシュされたクエリを使用して、結果が得られるまでの時間を短縮します。
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4:
ワークフローを使用して、1 KB の JSON レスポンスを返す API を呼び出し、このレスポンスに複雑なビジネス ロジックを適用し、ロジックが完了するまで待機してから、Cloud Storage ファイルから BigQuery への読み込みを実行します。ワークフローの標準ライブラリには、複雑なロジックを実行するのに十分な機能がないため、代わりに Python の標準ライブラリを使用します。ワークフローを最適化して、シンプルさと実行速度を実現したいと考えています。どうすればよいでしょうか。
A. Dataproc クラスタを作成し、PySpark を使用して JSON ファイルにロジックを適用します。
B. Python を使用して JSON ファイルにロジックを適用する Cloud Function インスタンスを呼び出します。
C. Cloud Composer 環境を作成し、Cloud Composer でロジックを実行します。
D. ワークフローでサブワークフローを呼び出して、JSON ファイルにロジックを適用します。
正解:B

質問 5:
Bigtableクラスター内の特定のノードで不均衡な数の読み取りや書き込みを引き起こす可能性が高い行キーはどれですか(2つの回答を選択してください)。
A. 非順次数値ID
B. 連続した数値ID
C. 銘柄記号とそれに続くタイムスタンプ
D. タイムスタンプとそれに続く銘柄記号
正解:B,D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6:
あなたの会社は、多数のニューロンとレイヤーを備えたTensorFlowニューラルネットワークモデルを構築しました。モデルはトレーニングデータによく適合します。ただし、新しいデータに対してテストすると、パフォーマンスが低下します。これに対処するためにどのような方法を採用できますか?
A. ドロップアウトメソッド
B. スレッド
C. 次元削減
D. シリアル化
正解:A

質問 7:
ニューラルネットワークモデルのトレーニングには数日かかります。トレーニング速度を上げたい。あなたは何ができますか?
A. モデルへの入力フィーチャの数を増やします。
B. ニューラルネットワークのレイヤー数を増やします。
C. テストデータセットをサブサンプリングします。
D. トレーニングデータセットをサブサンプリングします。
正解:B

質問 8:
Cloud Bigtableスキーマの行キーを設計する際の一般的な推奨事項は何ですか?
A. フィールドで許可されている限り、行キーを保持します
B. 行を8ビット整数として保持します
C. 行キー内に複数の時系列値を含める
D. 行キーを適度に短くします
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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
  • Designing data processing systems: It delves into designing for security and compliance, reliability and fidelity, flexibility and portability, and data migrations.
トピック 2
  • Preparing and using data for analysis: Questions about data for visualization, data sharing, and assessment of data may appear.
トピック 3
  • 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 4
  • 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 5
  • 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.

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

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