Professional-Data-Engineer学習範囲、Professional-Data-Engineerテストサンプル問題

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Google Professional-Data-Engineer試験は、データエンジニアリングの専門家にとって必要不可欠な認定資格です。この資格を取得することで、Google Cloud Platformのテクノロジーを使用してデータソリューションを設計、開発、実装する能力を証明することができます。この認定資格は世界的に認知されており、データエンジニアリングのキャリアアップには優れた手段です。

Google Professional-Data-Engineer試験は、選択式および複数選択式の問題、およびシナリオベースの問題から構成され、候補者が問題解決スキルを示す必要がある。試験時間は3時間で、合格には少なくとも70％のスコアが必要です。試験料は200ドルで、英語、日本語、スペイン語で利用可能です。

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Professional-Data-Engineerテストサンプル問題、Professional-Data-Engineer最新試験

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Google Professional-Data-Engineer試験は、データエンジニアリングの分野における個人の知識と専門知識をテストするように設計されています。これは、Googleクラウドプラットフォームでデータ処理システムを設計、構築、および維持する能力を実証した専門家を認識しているGoogleが提供する認定です。この試験では、データの摂取と処理、ストレージとデータ分析、機械学習、データの視覚化など、幅広いトピックをカバーしています。

Google Certified Professional Data Engineer Exam 認定 Professional-Data-Engineer 試験問題 (Q40-Q45):

質問 # 40
Your organization has been collecting and analyzing data in Google BigQuery for 6 months. The majority
of the data analyzed is placed in a time-partitioned table named events_partitioned. To reduce the
cost of queries, your organization created a view called events, which queries only the last 14 days of
data. The view is described in legacy SQL. Next month, existing applications will be connecting to
BigQuery to read the eventsdata via an ODBC connection. You need to ensure the applications can
connect. Which two actions should you take? (Choose two.)

A. Create a new view over events_partitioned using standard SQL
B. Create a new view over events using standard SQL
C. Create a new partitioned table using a standard SQL query
D. Create a Google Cloud Identity and Access Management (Cloud IAM) role for the ODBC connection
and shared "events"
E. Create a service account for the ODBC connection to use for authentication

正解：B、D

質問 # 41
You are designing a cloud-native historical data processing system to meet the following conditions:
* The data being analyzed is in CSV, Avro, and PDF formats and will be accessed by multiple analysis tools including Cloud Dataproc, BigQuery, and Compute Engine.
* A streaming data pipeline stores new data daily.
* Peformance is not a factor in the solution.
* The solution design should maximize availability.
How should you design data storage for this solution?

A. Create a Cloud Dataproc cluster with high availability. Store the data in HDFS, and peform analysis as needed.
B. Store the data in a multi-regional Cloud Storage bucket. Access the data directly using Cloud Dataproc, BigQuery, and Compute Engine.
C. Store the data in a regional Cloud Storage bucket. Access the bucket directly using Cloud Dataproc, BigQuery, and Compute Engine.
D. Store the data in BigQuery. Access the data using the BigQuery Connector on Cloud Dataproc and Compute Engine.

正解：C

解説：
Explanation/Reference:

質問 # 42
You operate a logistics company, and you want to improve event delivery reliability for vehicle-based sensors. You operate small data centers around the world to capture these events, but leased lines that provide connectivity from your event collection infrastructure to your event processing infrastructure are unreliable, with unpredictable latency. You want to address this issue in the most cost-effective way. What should you do?

A. Write a Cloud Dataflow pipeline that aggregates all data in session windows.
B. Have the data acquisition devices publish data to Cloud Pub/Sub.
C. Deploy small Kafka clusters in your data centers to buffer events.
D. Establish a Cloud Interconnect between all remote data centers and Google.

正解：B

解説：
Pubsub is global service with high message delivery capacity.

質問 # 43
Which Cloud Dataflow / Beam feature should you use to aggregate data in an unbounded data source every hour based on the time when the data entered the pipeline?

A. A processing time trigger
B. An hourly watermark
C. The with Allowed Lateness method
D. An event time trigger

正解：A

解説：
When collecting and grouping data into windows, Beam uses triggers to determine when to emit the aggregated results of each window.
Processing time triggers. These triggers operate on the processing time ?the time when the data element is processed at any given stage in the pipeline. Event time triggers. These triggers operate on the event time, as indicated by the timestamp on each data element. Beam's default trigger is event time-based.
Reference:
https://beam.apache.org/documentation/programming-guide/#triggers

質問 # 44
You have a petabyte of analytics data and need to design a storage and processing platform for it. You must be able to perform data warehouse-style analytics on the data in Google Cloud and expose the dataset as files for batch analysis tools in other cloud providers. What should you do?

A. Store the full dataset in BigQuery, and store a compressed copy of the data in a Cloud Storage bucket.
B. Store and process the entire dataset in Cloud Bigtable.
C. Store the warm data as files in Cloud Storage, and store the active data in BigQuery. Keep this ratio as 80% warm and 20% active.
D. Store and process the entire dataset in BigQuery.

正解：A

質問 # 45
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