ADP Lerntipps, ADP Zertifikatsdemo

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Google ADP Exam Syllabus Topics:

Section	Weight	Objectives
Data Preparation and Ingestion	30%	- Data ingestion into Google Cloud services 1. Cloud Storage ingestion patterns 2. Streaming ingestion with Pub/Sub concepts
Data Analysis and Presentation	27%	- Querying and analyzing data 1. Data aggregation and transformation 2. BigQuery SQL usage - Data visualization 1. Looker / Looker Studio reporting
Data Management	25%	- Data governance and security 1. Data lifecycle management 2. IAM and access control - Storage and data organization 1. BigQuery datasets and tables management 2. Cloud Storage lifecycle policies
Data Pipeline Orchestration	18%	- Pipeline design and automation 1. Dataflow pipelines 2. Workflow orchestration concepts (e.g., Cloud Composer)

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Google Associate Data Practitioner ADP Prüfungsfragen mit Lösungen (Q20-Q25):

20. Frage
Your company stores historical data in Cloud Storage. You need to ensure that all data is saved in a bucket for at least three years. What should you do?

A. Set a bucket retention policy.
B. Enable Object Versioning.
C. Change the bucket storage class to Archive.
D. Set temporary object holds.

Antwort: A

21. Frage
You are working with a large dataset of customer reviews stored in Cloud Storage. The dataset contains several inconsistencies, such as missing values, incorrect data types, and duplicate entries. You need toclean the data to ensure that it is accurate and consistent before using it for analysis. What should you do?

A. Use the PythonOperator in Cloud Composer to clean the data and load it into BigQuery. Use SQL for analysis.
B. Use BigQuery to batch load the data into BigQuery. Use SQL for cleaning and analysis.
C. Use Cloud Run functions to clean the data and load it into BigQuery. Use SQL for analysis.
D. Use Storage Transfer Service to move the data to a different Cloud Storage bucket. Use event triggers to invoke Cloud Run functions to load the data into BigQuery. Use SQL for analysis.

Antwort: B

22. Frage
Your organization has a petabyte of application logs stored as Parquet files in Cloud Storage. You need to quickly perform a one- time SQL-based analysis of the files and join them to data that already resides in BigQuery. What should you do?

A. Use the bq load command to load the Parquet files into BigQuery, and perform SQL joins to analyze the data.
B. Create a Dataproc cluster, and write a PySpark job to join the data from BigQuery to the files in Cloud Storage.
C. Create external tables over the files in Cloud Storage, and perform SQL joins to tables in BigQuery to analyze the data.
D. Launch a Cloud Data Fusion environment, use plugins to connect to BigQuery and Cloud Storage, and use the SQL join operation to analyze the data.

Antwort: C

23. Frage
Your retail company wants to predict customer churn using historical purchase data stored in BigQuery. The dataset includes customer demographics, purchase history, and a label indicating whether the customer churned or not. You want to build a machine learning model to identify customers at risk of churning. You need to create and train a logistic regression model for predicting customer churn, using the customer_data table with the churned column as the target label. Which BigQuery ML query should you use?

A. CREATE OR REPLACE MODEL churn_prediction_model OPTIONS(model_uype='logisric_reg') AS SELECT * from cusromer_data;
B. CREATE OR REPLACE MODEL churn_prediction_model OPTIONS (rr.odel_type=' logisric_reg *) AS select * except(churned), churned AS label FROM customer_data;
C. CREATE OR REPLACE MODEL churn_prediction_model options (model type='logistic_reg') AS select churned as label FROM customer_data;
D. CREATE OR REPLACE MODEL churn_prediction_model options(model_type='logistic_reg*) as select ' except(churned) FROM customer data;

Antwort: B

24. Frage
You are developing a data ingestion pipeline to load small CSV files into BigQuery from Cloud Storage. You want to load these files upon arrival to minimize data latency. You want to accomplish this with minimal cost and maintenance. What should you do?

A. Create a Cloud Composer pipeline to load new files from Cloud Storage to BigQuery and schedule it to run every 10 minutes.
B. Create a Dataproc cluster to pull CSV files from Cloud Storage, process them using Spark, and write the results to BigQuery.
C. Create a Cloud Run function to load the data into BigQuery that is triggered when data arrives in Cloud Storage.
D. Use the bq command-line tool within a Cloud Shell instance to load the data into BigQuery.

Antwort: C

25. Frage
......

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