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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 |
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| トピック 1 |
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| トピック 2 |
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| トピック 3 |
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| トピック 4 |
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| トピック 5 |
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参照：https://cloud.google.com/certification/data-engineer
良い学習のための信頼できるProfessional-Data-Engineer日本語練習問題
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Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) 認定 Professional-Data-Engineer日本語 試験問題：
ビジネス ユーザーは、データを分析に使用する前に、データをクリーンアップして準備する方法が必要です。ビジネス ユーザーは技術にあまり詳しくなく、グラフィカル ユーザー インターフェイスを使用して変換を定義することを好みます。データが変換された後、ビジネス ユーザーはスプレッドシートで直接分析を実行したいと考えています。ビジネス ユーザーが使用できるソリューションを推奨する必要があります。何をすべきでしょうか。
- A. Dataflow を使用してデータをクリーンアップし、結果を BigQuery に書き込みます。Connected Sheets を使用してデータを分析します。
- B. Dataprep を使用してデータをクリーンアップし、結果を BigQuery に書き込みます。Connected Sheets を使用してデータを分析します。
- C. Dataprep を使用してデータをクリーンアップし、結果を BigQuery に書き込みます。Looker Studio を使用してデータを分析します。
- D. Dataflow を使用してデータをクリーンアップし、結果を BigQuery に書き込みます。Looker Studio を使用してデータを分析します。
正解：B 🗳️
現在、BigQueryに保存されているデータを可視化するためにSQLベースのツールを使用しています。データ可視化には外部結合と分析関数が必要です。可視化は、少なくとも4時間前のデータに基づいて行う必要があります。ビジネスユーザーからは、可視化の生成が遅すぎるとの苦情が出ています。データ準備パイプラインのメンテナンスオーバーヘッドを最小限に抑えつつ、可視化クエリのパフォーマンスを向上させたいと考えています。どのような対策を講じるべきでしょうか？
- A. 可視化クエリに対して、allow_non_incremental_definition オプションを true に設定したマテリアライズド ビューを作成します。max_staleness パラメータを 4 時間、enable_refresh パラメータを true に指定します。データ可視化ツールでマテリアライズド ビューを参照します。
- B. 可視化クエリ用のマテリアライズドビューを作成します。BigQueryのマテリアライズドビューの増分更新機能を使用して、変更されたデータを自動的に処理します。データ可視化ツールでマテリアライズドビューを参照します。
- C. 可視化クエリの結果をParquetファイルとしてCloud StorageバケットにエクスポートするCloud Functionsインスタンスを作成します。Cloud Schedulerを使用して、4時間ごとにCloud Functionsをトリガーします。
データ可視化ツールでparquetファイルを参照します。 - D. 可視化クエリ用のビューを作成します。データ可視化ツールでビューを参照します。
正解：A 🗳️
あなたは最近、Cloud Composer 2環境に複数のデータ処理ジョブをデプロイしました。
Apache Airflowで一部のタスクが失敗していることに気づきました。監視ダッシュボードを見ると、ワーカーのメモリ使用量が増加しており、ワーカーポッドが強制終了されています。これらのエラーを解決する必要があります。どうすればよいですか？(2つ選択してください。)
- A. Cloud Composer 2 環境のサイズを中から大に増やします。
- B. Airflowワーカーに利用可能なメモリを増やします。
- C. Airflowトリガーに使用可能なメモリを増やします。
- D. 有向非巡回グラフ (DAG) ファイルの解析間隔を長くします。
- E. ワーカーの最大数を増やし、ワーカーの同時実行数を減らします。
正解：B、E 🗳️
組織では、マルチクラウド データ ストレージ戦略を採用しており、Cloud Storage にデータを保存し、Amazon Web Services (AWS) の S3 ストレージ バケットにデータを保存しています。すべてのデータは米国リージョンにあります。データがどのクラウドに保存されているかに関係なく、BigQuery を使用して最新のデータをクエリしたいと考えています。ストレージ バケット内のデータに直接アクセスすることなく、ユーザーが BigQuery からテーブルをクエリできるようにする必要があります。どうすればよいでしょうか。
- A. AWS S3 バケット データへの BigQuery Omni 接続を設定し、Cloud Storage および S3 データ上に BigLake テーブルを作成し、BigQuery を使用して直接データをクエリします。
- B. AWS S3 バケット データへの BigQuery Omni 接続を設定します。Cloud Storage および S3 データ上に外部テーブルを作成し、BigQuery を使用して直接データをクエリします。
- C. Storage Transfer Service を使用して、AWS S3 バケットから Cloud Storage バケットにデータをコピーします。Cloud Storage データ上に BigLake テーブルを作成し、BigQuery を使用して直接データをクエリします。
- D. Storage Transfer Service を使用して、AWS S3 バケットから Cloud Storage バケットにデータをコピーします。Cloud Storage データに対して外部テーブルを作成し、BigQuery を使用して直接データをクエリします。
正解：A 🗳️
あなたは大手eコマース企業に勤務しています。顧客の注文データはBigtableに保存されています。ガベージコレクションポリシーは、30日後にデータを削除するように設定されており、バージョン数は1に設定されています。データアナリストが顧客の総支出額を報告するクエリを実行すると、30日以上前の顧客データが表示されることがあります。コストとオーバーヘッドを最小限に抑えつつ、アナリストが30日以上前の顧客データを見ないようにする必要があります。どうすればよいでしょうか？
- A. 列ファミリーの有効期限を29日に設定し、バージョン数を1に維持します。
- B. クエリでタイムスタンプ範囲フィルターを使用して、特定の範囲の顧客データを取得します。
- C. 列ファミリーの有効期限を30日に設定し、バージョン数を2に設定します。
- D. テーブル内のデータを毎日スキャンし、30日以上前のデータを削除するジョブをスケジュールします。
正解：B 🗳️
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