ADP Unterlagen mit echte Prüfungsfragen der Google Zertifizierung

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Google ADP Exam Syllabus Topics:

Section	Weight	Objectives
Topic 1: Data Preparation and Ingestion	30%	- Data ingestion into Google Cloud services 1. Cloud Storage ingestion patterns 2. Streaming ingestion with Pub/Sub concepts
Topic 2: Data Analysis and Presentation	27%	- Querying and analyzing data 1. BigQuery SQL usage 2. Data aggregation and transformation - Data visualization 1. Looker / Looker Studio reporting
Topic 3: Data Pipeline Orchestration	18%	- Pipeline design and automation 1. Dataflow pipelines 2. Workflow orchestration concepts (e.g., Cloud Composer)
Topic 4: Data Management	25%	- Storage and data organization 1. BigQuery datasets and tables management 2. Cloud Storage lifecycle policies - Data governance and security 1. IAM and access control 2. Data lifecycle management

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ADP Prüfung - ADP Trainingsunterlagen

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Google Associate Data Practitioner ADP Prüfungsfragen mit Lösungen (Q40-Q45):

40. Frage
Your company's customer support audio files are stored in a Cloud Storage bucket. You plan to analyze the audio files' metadata and file content within BigQuery to create inference by using BigQuery ML. You need to create a corresponding table in BigQuery that represents the bucket containing the audio files. What should you do?

A. Create an object table.
B. Create a native table.
C. Create a temporary table.
D. Create an external table.

Antwort: A

41. 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 Cloud Run functions to clean the data and load it into BigQuery. Use SQL for analysis.
B. 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.
C. Use BigQuery to batch load the data into BigQuery. Use SQL for cleaning and analysis.
D. Use the PythonOperator in Cloud Composer to clean the data and load it into BigQuery. Use SQL for analysis.

Antwort: C

42. Frage
Your retail company wants to analyze customer reviews to understand sentiment and identify areas for improvement. Your company has a large dataset of customer feedback text stored in BigQuery that includes diverse language patterns, emojis, and slang. You want to build a solution to classify customer sentiment from the feedback text. What should you do?

A. Export the raw data from BigQuery. Use AutoML Natural Language to train a custom sentiment analysis model.
B. Preprocess the text data in BigQuery using SQL functions. Export the processed data to AutoML Natural Language for model training and deployment.
C. Use Dataproc to create a Spark cluster, perform text preprocessing using Spark NLP, and build a sentiment analysis model with Spark MLlib.
D. Develop a custom sentiment analysis model using TensorFlow. Deploy it on a Compute Engine instance.

Antwort: A

43. Frage
You need to create a data pipeline that streams event information from applications in multiple Google Cloud regions into BigQuery for near real-time analysis. The data requires transformation before loading. You want to create the pipeline using a visual interface. What should you do?

A. Push event information to Cloud Storage, and create an external table in BigQuery. Create a BigQuery scheduled job that executes once each day to apply transformations.
B. Push event information to a Pub/Sub topic. Create a Dataflow job using the Dataflow job builder.
C. Push event information to a Pub/Sub topic. Create a Cloud Run function to subscribe to the Pub/Sub topic, apply transformations, and insert the data into BigQuery.
D. Push event information to a Pub/Sub topic. Create a BigQuery subscription in Pub/Sub.

Antwort: B

44. 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

45. Frage
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