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Google Professional-Data-Engineer認定を取得することは、データエンジニアリング業界のプロフェッショナルに競争上の優位性を提供することができます。これは、GCPデータエンジニアリングサービスの熟練度と効率的なデータ処理システムの設計、構築、および維持能力を証明するものです。さらに、認定は、求人機会の増加や高い給与につながる可能性があります。

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Google Certified Professional Data Engineer 試験は、Google Cloud Platform上でデータ処理システムを設計および構築する知識を持つ個人を対象として、Googleから提供されている認定試験です。この試験は、Google Cloud Platform上のデータ処理システム、機械学習、データ分析ツールに関する候補者の知識を試験するように作られています。

Googleの専門的なData-Engineer認定試験に備えるには、候補者はデータエンジニアリングの概念と技術を確実に理解している必要があります。また、Google Cloudプラットフォームとの協力の経験があり、Googleが提供するツールとサービスに精通している必要があります。オンラインコース、学習ガイド、練習試験、実践的なトレーニングなど、候補者が試験の準備を支援するために利用可能な多くのリソースがあります。

Google Certified Professional Data Engineer Exam 認定 Professional-Data-Engineer 試験問題 (Q428-Q433):

質問 # 428
One of your encryption keys stored in Cloud Key Management Service (Cloud KMS) was exposed. You need to re- encrypt all of your CMEK-protected Cloud Storage data that used that key, and then delete the compromised key. You also want to reduce the risk of objects getting written without customer-managed encryption key (CMEK) protection in the future. What should you do?

A. Rotate the Cloud KMS key version. Continue to use the same Cloud Storage bucket.
B. Create a new Cloud KMS key. Create a new Cloud Storage bucket configured to use the new key as the default CMEK key. Copy all objects from the old bucket to the new bucket without specifying a key.
C. Create a new Cloud KMS key. Create a new Cloud Storage bucket. Copy all objects from the old bucket to the new one bucket while specifying the new Cloud KMS key in the copy command.
D. Create a new Cloud KMS key. Set the default CMEK key on the existing Cloud Storage bucket to the new one.

正解：B

質問 # 429
You need to choose a database for a new project that has the following requirements:
- Fully managed
- Able to automatically scale up
- Transactionally consistent
- Able to scale up to 6 TB
- Able to be queried using SQL
Which database do you choose?

A. Cloud SQL
B. Cloud Bigtable
C. Cloud Datastore
D. Cloud Spanner

正解：A

解説：
It asks for scaling up which can be done in cloud sql, horizontal scaling is not possible in cloud sql Automatic storage increase If you enable this setting, Cloud SQL checks your available storage every 30 seconds. If the available storage falls below a threshold size, Cloud SQL automatically adds additional storage capacity. If the available storage repeatedly falls below the threshold size, Cloud SQL continues to add storage until it reaches the maximum of 30 TB.

質問 # 430
You use BigQuery as your centralized analytics platform. New data is loaded every day, and an ETL pipeline modifies the original data and prepares it for the final users. This ETL pipeline is regularly modified and can generate errors, but sometimes the errors are detected only after 2 weeks. You need to provide a method to recover from these errors, and your backups should be optimized for storage costs. How should you organize your data in BigQuery and store your backups?

A. Organize your data in separate tables for each month, and export, compress, and store the data in Cloud Storage.
B. Organize your data in separate tables for each month, and duplicate your data on a separate dataset in BigQuery.
C. Organize your data in separate tables for each month, and use snapshot decorators to restore the table to a time prior to the corruption.
D. Organize your data in a single table, export, and compress and store the BigQuery data in Cloud Storage.

正解：C

質問 # 431
You want to use a BigQuery table as a data sink. In which writing mode(s) can you use BigQuery as a sink?

A. Only streaming
B. BigQuery cannot be used as a sink
C. Only batch
D. Both batch and streaming

正解：D

解説：
When you apply a BigQueryIO.Write transform in batch mode to write to a single table, Dataflow invokes a BigQuery load job. When you apply a BigQueryIO.Write transform in streaming mode or in batch mode using a function to specify the destination table, Dataflow uses BigQuery's streaming inserts Reference: https://cloud.google.com/dataflow/model/bigquery-io

質問 # 432
Which of the following is not possible using primitive roles?

A. Give a user access to view all datasets in a project, but not run queries on them.
B. Give UserA owner access and UserB editor access for all datasets in a project.
C. Give GroupA owner access and GroupB editor access for all datasets in a project.
D. Give a user viewer access to BigQuery and owner access to Google Compute Engine instances.

正解：A

解説：
Explanation
Primitive roles can be used to give owner, editor, or viewer access to a user or group, but they can't be used to separate data access permissions from job-running permissions.
Reference: https://cloud.google.com/bigquery/docs/access-control#primitive_iam_roles

質問 # 433
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