Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) (Professional-Data-Engineer日本語) Free Practice Test

Question 1

Dataflow ストリーミングジョブを使用して、厳密に 1 回配信をサポートしていないメッセージバスからメッセージを読み取ります。その後、ジョブはいくつかの変換を適用し、結果を BigQuery にロードします。BigQuery にデータが厳密に 1 回配信されるセマンティクスでストリーミングされるようにしたいと考えています。BigQuery へのデータ取り込みスループットは約 1.5 GB/秒になると予想されます。どうすればよいですか？

A. BigQuery Storage Write API を使用し、対象の BigQuery テーブルがリージョンであることを確認してください。

B. BigQuery Streaming API を使用し、対象の BigQuery テーブルがリージョンであることを確認してください。

C. BigQuery Streaming API を使用し、対象の BigQuery テーブルがマルチリージョンであることを確認してください。

D. BigQuery Storage Write API を使用し、対象の BigQuery テーブルがマルチリージョンであることを確認してください。

Correct Answer: A

Question 2

Dataproc クラスタには多くの構成ファイルが含まれています。これらのファイルを更新するには、--properties オプションを使用する必要があります。オプションの形式は、file_prefix:property=_____ です。

A. 詳細

B. ヌル

C. 値

D. id

Correct Answer: C

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Question 3

あなたは、不動産物件のデータセットに基づいて住宅価格を予測するモデルをトレーニングしています。全結合ニューラルネットワークをトレーニングする予定で、データセットには物件の緯度と経度が含まれていることがわかりました。不動産専門家によると、物件の立地は価格に大きく影響するため、この物理的な依存関係を組み込んだ特徴量を設計したいと考えています。どうすればよいでしょうか？

A. 緯度と経度の特徴クロスを作成し、分単位でバケット化し、最適化中にL1正則化を使用します。

B. 緯度と経度の特徴クロスを作成し、それを分単位でバケット化し、最適化中にL2正則化を使用します。

C. 緯度と経度をニューラルネットワークへの入力ベクトルとして提供します。

D. 緯度と経度のクロスフィーチャから数値列を作成します。

Correct Answer: A

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Question 4

ニューラルネットワークモデルのトレーニングに数日かかっています。トレーニング速度を上げたいのですが、どうすればよいでしょうか。

A. モデルへの入力機能の数を増やします。

B. テストデータセットをサブサンプリングします。

C. トレーニングデータセットをサブサンプリングします。

D. ニューラルネットワークのレイヤー数を増やします。

Correct Answer: C

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Question 5

貴社は、複数のクラウドストレージバケットと、生データおよび処理済みデータを含むBigQueryデータセットに分散したデータ資産を保有しています。要件は、これらの多様なデータストア間で、データの物理的な移動や複製を行うことなく、メタデータの一元的な検出、データ品質の監視、および一貫したセキュリティポリシーの適用を可能にする、統一されたデータガバナンスフレームワークを確立することです。この統合ガバナンスを実現するためのソリューションを実装する必要があります。
あなたはどうすべきですか？

A. 1. メタデータエクスポートジョブを実行して、Dataplex Universal Catalog からメタデータをエクスポートします。
2. テーブルスキーマを管理するためにDataproc Metastoreを実装し、メタデータ検出のためにApache Hiveメタストアを実装します。
3. BigQueryの行レベルセキュリティとCloud Storageポリシーを組み合わせてセキュリティを管理します。

B. 1. カスタムスクリプトを使用して、BigQueryとCloud Storageから抽出したメタデータを保存するための集中型Cloud SQLデータベースをデプロイします。
2. データ探索と可視化のために、データベースをLooker Studioと統合する。
3. IAMポリシーの変更によってトリガーされるCloud Run関数を使用してカスタムポリシーエンジンを実装し、プロジェクト全体で一貫したセキュリティを適用します。

C. 1. Dataplexを使用して、BigQueryデータセットとCloud Storageバケットをレイクとゾーンに整理します。
2. Dataplexを使用して、メタデータの自動検出、セキュリティポリシーの一元管理、データプロファイリング、およびデータ品質タスクを実行します。

D. 1. BigQuery INFORMATION_SCHEMAviews 上に Looker Studio ダッシュボードを作成し、データ品質を視覚化および監視します。
2. プロジェクトレベルでIAMポリシーを使用してセキュリティを管理し、BigQueryの承認済みビューを使用してきめ細かなアクセス制御を行います。

Correct Answer: C

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Question 6

スケジュールに従って実行する必要があるバッチジョブをいくつか実装しています。これらのジョブには、特定の順序で実行する必要がある相互依存のステップが多数あります。ジョブの一部には、シェルスクリプトの実行、Hadoop ジョブの実行、BigQuery でのクエリの実行が含まれます。ジョブは、数分から数時間実行されることが予想されます。ステップが失敗した場合は、一定回数再試行する必要があります。これらのジョブの実行を管理するには、どのサービスを使用する必要がありますか。

A. クラウドコンポーザー

B. クラウドデータフロー

C. クラウド関数

D. クラウドスケジューラ

Correct Answer: A

Question 7

Cloud Bigtable に依存するパフォーマンステストを実行している場合、以下の 1 つを除くすべての選択肢が推奨される手順です。推奨されない手順はどれですか。

A. 少なくとも 300 GB のデータを使用します。

B. テストを行う前に、数分間、負荷の高い事前テストを実行します。

C. テストを少なくとも 10 分間実行します。

D. 本番インスタンスを使用しないでください。

Correct Answer: D

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Question 8

ユーザーのブログ投稿の件名ラベルを自動的に生成するアプリケーションを Google Cloud で開発しています。この機能を迅速に追加しなければならないという競争上のプレッシャーがあり、追加の開発者リソースがありません。チーム内に機械学習の経験者はいません。どうすればよいでしょうか。

A. TensorFlow を使用してテキスト分類モデルを構築およびトレーニングします。Cloud Machine Learning Engine を使用してモデルをデプロイします。アプリケーションからモデルを呼び出し、結果をラベルとして処理します。

B. アプリケーションから Cloud Natural Language API を呼び出します。生成されたエンティティ分析をラベルとして処理します。

C. TensorFlow を使用してテキスト分類モデルを構築およびトレーニングします。Kubernetes Engine クラスタを使用してモデルをデプロイします。アプリケーションからモデルを呼び出し、結果をラベルとして処理します。

D. アプリケーションから Cloud Natural Language API を呼び出します。生成された感情分析をラベルとして処理します。

Correct Answer: B

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Question 9

Cloud StorageからBigQueryへデータを処理するDataflowパイプラインのトラブルシューティングを行っています。Dataflowワーカーノード同士が通信できないことが判明しました。ネットワークチームは、ファイアウォールルールを定義するためにGoogle Cloudネットワークタグを使用しています。Googleが推奨するネットワークセキュリティ対策に従いながら、問題を特定する必要があります。
あなたはどうすべきですか？

A. Dataflow パイプラインが外部 IP アドレスオプションを有効にしてデプロイされているかどうかを確認します。

B. Dataflowネットワークタグに対してTCPポート12345と12346のトラフィックを許可するファイアウォールルールが設定されているかどうかを判断します。

C. Dataflowパイプラインにカスタムネットワークタグが設定されているかどうかを確認します。

D. Dataflowワーカーが使用するサブネット上で、TCPポート12345と12346のトラフィックを許可するファイアウォールルールが設定されているかどうかを判断します。

Correct Answer: B

Question 10

BigQuery で非正規化データ構造を使用する 2 つの利点は何ですか?

A. 処理されるデータの量を減らし、クエリ速度を向上します

B. クエリ速度が向上し、クエリがシンプルになります

C. 必要なストレージ量を削減し、クエリ速度を向上します

D. 処理されるデータの量を減らし、必要なストレージの量を減らします

Correct Answer: B

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Question 11

Cloud Dataproc では、_____ 課金により実際に使用した分だけ料金が請求されます。

A. 時間ごと

B. 週ごと

C. 分単位

D. 月ごと

Correct Answer: C

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