Professional-Data-Engineer Online Prüfung, Professional-Data-Engineer Deutsche

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Die Google Professional-Data-Engineer-Zertifizierungsprüfung ist eine strenge Prüfung, mit der die Fähigkeiten eines Kandidaten bei der Gestaltung und Implementierung von Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud-Plattform getestet wurden. Die Prüfung deckt eine breite Palette von Themen ab, einschließlich Datenverarbeitung, Datenanalyse, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen. Die Prüfung enthält auch Fragen zu Datensicherheit, Compliance und Privatsphäre. Das Prüfungsformat umfasst Multiple-Choice- und Szenario-basierte Fragen, die die Fähigkeit eines Kandidaten testen, ihr Wissen in realen Situationen anzuwenden.

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Die Google Professional-Data-Engineer (Google Certified Professional Data Engineer Exam) Zertifizierungsprüfung ist eine Prüfung, die Fachkenntnisse und Fertigkeiten eines Menschen testet. Wenn Sie einen Job in der IT-Branche suchen, werden Sie viele Personalmanager nach den relevanten Google Professional-Data-Engineer IT-Zertifikaten fragen. Wenn Sie das Google Professional-Data-Engineer (Google Certified Professional Data Engineer Exam) Zertifikat haben, können Sie sicher Ihre Wettbewerbsfähigkeit verstärken.

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Die Google Professional-Data-Engineer-Zertifizierung ist ein weltweit anerkannter Anmeldeinformationen, der Ihre Fähigkeit zum Entwerfen, Erstellen und Aufrechterhalten von effizienten Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud-Plattform zeigt. Die Zertifizierungsprüfung deckt eine breite Palette von Themen ab, z. B. das Entwerfen von Datenverarbeitungssystemen, das Erstellen und Wartung von Datenstrukturen und Datenbanken, die Analyse von Daten und die Optimierung von Datenverarbeitungssystemen für Leistung und Kosteneffizienz.

Google Certified Professional Data Engineer Exam Professional-Data-Engineer Prüfungsfragen mit Lösungen (Q315-Q320):

315. Frage
You are running a pipeline in Cloud Dataflow that receives messages from a Cloud Pub/Sub topic and writes the results to a BigQuery dataset in the EU. Currently, your pipeline is located in europe-west4 and has a maximum of 3 workers, instance type n1-standard-1. You notice that during peak periods, your pipeline is struggling to process records in a timely fashion, when all 3 workers are at maximum CPU utilization. Which two actions can you take to increase performance of your pipeline? (Choose two.)

A. Create a temporary table in Cloud Bigtable that will act as a buffer for new data. Create a new step in your pipeline to write to this table first, and then create a new pipeline to write from Cloud Bigtable to BigQuery
B. Increase the number of max workers
C. Change the zone of your Cloud Dataflow pipeline to run in us-central1
D. Use a larger instance type for your Cloud Dataflow workers
E. Create a temporary table in Cloud Spanner that will act as a buffer for new data. Create a new step in your pipeline to write to this table first, and then create a new pipeline to write from Cloud Spanner to BigQuery

Antwort: B,D

316. Frage
You work for an airline and you need to store weather data in a BigQuery table Weather data will be used as input to a machine learning model. The model only uses the last 30 days of weather dat a. You want to avoid storing unnecessary data and minimize costs. What should you do?

A. Create a BigQuery table partitioned by datetime value of the weather date Set up partition expiration to 30 days.
B. Create a BigQuery table partitioned by ingestion time Set up partition expiration to 30 days.
C. Create a BigQuery table with a datetime column for the day the weather data refers to. Run a scheduled query to delete rows with a datetime value older than 30 days.
D. Create a BigQuery table where each record has an ingestion timestamp Run a scheduled query to delete all the rows with an ingestion timestamp older than 30 days.

Antwort: B

Begründung:
Partitioning a table by ingestion time means that the data is divided into partitions based on the time when the data was loaded into the table. This allows you to delete or archive old data by setting a partition expiration policy. You can specify the number of days to keep the data in each partition, and BigQuery automatically deletes the data when it expires. This way, you can avoid storing unnecessary data and minimize costs.

317. Frage
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 Spanner
B. Cloud SQL
C. Cloud Bigtable
D. Cloud Datastore

Antwort: A

Begründung:
https://cloud.google.com/products/databases

318. Frage
You work for a manufacturing plant that batches application log files together into a single log file once a day at
2:00 AM. You have written a Google Cloud Dataflow job to process that log file. You need to make sure the log file in processed once per day as inexpensively as possible. What should you do?

A. Manually start the Cloud Dataflow job each morning when you get into the office.
B. Configure the Cloud Dataflow job as a streaming job so that it processes the log data immediately.
C. Create a cron job with Google App Engine Cron Service to run the Cloud Dataflow job.
D. Change the processing job to use Google Cloud Dataproc instead.

Antwort: C

319. Frage
You are implementing workflow pipeline scheduling using open source-based tools and Google Kubernetes Engine (GKE). You want to use a Google managed service to simplify and automate the task. You also want to accommodate Shared VPC networking considerations. What should you do?

A. Use Dataflow for your workflow pipelines. Use Cloud Run triggers for scheduling.
B. Use Cloud Composer in a Shared VPC configuration. Place the Cloud Composer resources in the service project.
C. Use Dataflow for your workflow pipelines. Use shell scripts to schedule workflows.
D. Use Cloud Composer in a Shared VPC configuration. Place the Cloud Composer resources in the host project.

Antwort: B

Begründung:
Shared VPC requires that you designate a host project to which networks and subnetworks belong and a service project, which is attached to the host project. When Cloud Composer participates in a Shared VPC, the Cloud Composer environment is in the service project. Reference:
https://cloud.google.com/composer/docs/how-to/managing/configuring-shared-vpc

320. Frage
......

Professional-Data-Engineer Deutsche: https://www.zertfragen.com/Professional-Data-Engineer_prufung.html

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