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Google Professional-Data-Engineer日本語 問題集

Professional-Data-Engineer日本語
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試験コード:Professional-Data-Engineer-JPN

試験名称:Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版)

最近更新時間:2026-07-10

問題と解答:全433問

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質問 1:
Cloud Composer で実行されている有向非巡回グラフ (DAG) のコードの CI/CD サイクルを作成しています。チームは Cloud Composer インスタンスを 2 つ所有しています。1 つは開発用、もう 1 つは本番用です。チームは Git リポジトリを使用して DAG のコードを保守および開発しています。特定のタグが Git リポジトリにプッシュされたときに、DAG を Cloud Composer に自動的にデプロイしたいと考えています。どうすればよいですか?
A. 1. Cloud Build を使用して DAG のコードと KubernetesPodOperator を含むコンテナを構築し、テストのために開発インスタンスの Google Kubernetes Engine (GKE) クラスターにコードをデプロイします。
2. テストに合格したら、KubernetesPodOperatorを使用して、コンテナを本番インスタンスのGKEクラスタにデプロイします。
B. 1. Cloud Build を使用して、DAG のコードを DAG テスト用の開発インスタンスの Cloud Storage バケットにコピーします。
2. テストに合格したら、Cloud Build を使用してコードを本番インスタンスのバケットにコピーします。
C. 1. Cloud Build を使用してコンテナを構築し、KubernetesPodOperator を使用して DAG のコードをテスト用の開発インスタンスの Google Kubernetes Engine (GKE) クラスタにデプロイします。
2. テストに合格したら、コードを本番環境インスタンスのクラウドストレージバケットにコピーします。
D. 1. Cloud Build を使用して、DAG のコードを DAG テスト用の開発インスタンスの Cloud Storage バケットにコピーします。
2. テストに合格したら、Cloud Build を使用して DAG のコードを含むコンテナをビルドし、KubernetesPodOperator を使用してそのコンテナを本番インスタンスの Google Kubernetes Engine (GKE) クラスタにデプロイします。
正解:B

質問 2:
組織には、Google Cloud プロジェクト A とプロジェクト B という 2 つのプロジェクトがあります。プロジェクト A には、機密情報ソースからデータを受信する Pub/Sub トピックがあります。プロジェクト A のリソースのみが、そのトピック内のデータにアクセスできる必要があります。プロジェクト B および将来のプロジェクトがプロジェクト A のトピック内のデータにアクセスできないようにしたいと考えています。どうすればよいでしょうか?
A. プロジェクトAのVPCの周囲に境界を設けて、組織内でVPCサービス制御を設定します。
B. IDおよびアクセス管理条件を使用して、プロジェクトAのユーザーとサービスアカウントのみがプロジェクトAのリソースにアクセスできるようにします。
C. プロジェクトAの周囲に境界を設けて、組織内でVPCサービス制御を設定します。
D. プロジェクトAにファイアウォールルールを追加して、プロジェクトAのVPCからのトラフィックのみが許可されるようにします。
正解:C

質問 3:
Google Cloud Platform 上で実行される POS アプリケーションで支払い取引を処理したいと考えています。ユーザー ベースは飛躍的に増加する可能性がありますが、インフラストラクチャのスケーリングを管理する必要はありません。
どの Google データベース サービスを使用すればよいですか?
A. クラウド データストア
B. クラウドSQL
C. ビッグクエリ
D. クラウド ビッグテーブル
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4:
Google Cloud で実行されるマルチステップ データ パイプラインの実行を自動化したいと考えています。パイプラインには、相互に複数の依存関係を持つ Cloud Dataproc ジョブと Cloud Dataflow ジョブが含まれています。可能な場合はマネージド サービスを使用し、パイプラインは毎日実行します。どのツールを使用すればよいでしょうか。
A. Cloud Dataproc のワークフロー テンプレート
B. クローン
C. クラウド コンポーザー
D. クラウド スケジューラ
正解:C

質問 5:
地震データを分析するシステムを設計します
a. 抽出、変換、ロード (ETL) プロセスは、Apache Hadoop クラスター上で一連の MapReduce ジョブとして実行されます。ETL プロセスでは、一部のステップの計算コストが高いため、データ セットの処理に数日かかります。その後、センサーの調整ステップが省略されていることがわかりました。今後、センサーの調整を体系的に実行するために、ETL プロセスをどのように変更すればよいでしょうか。
A. ETL プロセスの出力にセンサー キャリブレーション データを追加し、すべてのユーザーが自分でセンサー キャリブレーションを適用する必要があることを文書化します。
B. transformMapReduce ジョブを変更して、他の操作を実行する前にセンサーのキャリブレーションを適用します。
C. シミュレーションを通じてアルゴリズムを開発し、キャリブレーション係数に基づいて最後の MapReduce ジョブからのデータ出力の分散を予測し、すべてのデータに修正を適用します。
D. センサーのキャリブレーションを生データに適用するための新しい MapReduce ジョブを導入し、その後に他のすべての MapReduce ジョブが連鎖されるようにします。
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6:
本番環境でPub/Subからデータを取り込むストリーミングパイプラインが稼働しています。このストリーミングパイプラインを、改善されたビジネスロジックで更新する必要があります。更新後のパイプラインでは、過去2日間に配信されたPub/Subメッセージを再処理する必要があります。どうすればよいですか?(2つ選択してください。)
A. デプロイの2日前にPub/Subスナップショットキャプチャを使用します。
B. タイムスタンプ付きの Pub/Sub Seek を使用します。
C. Pub/Sub サブスクリプションの retain-acked-messages フラグを使用します。
D. デプロイの2日前に新しいPub/Subサブスクリプションを作成します。
E. Pub/Sub サブスクリプションの clear-retry-policy フラグを使用する
正解:B,C

質問 7:
BigQueryテーブルに100GBのデータが格納されています。このデータは古く、SQLによる分析のために年に1、2回しかアクセスされません。バックアップ目的で、このデータを3年間不変の状態で保存したいと考えています。ストレージコストを最小限に抑えたい場合、どうすればよいでしょうか?
A. 1. BigQueryテーブルのクローンを作成します。
2. 分析を実行する必要があるときは、クローンに対してクエリを実行します。
B. 1. BigQuery をアーカイブストレージクラスの Cloud Storage バケットにエクスポートします。
2. バケットにロック保持ポリシーを設定します。
3. エクスポートしたファイルに対してBigQueryの外部テーブルを作成します。
C. 1. BigQueryテーブルのスナップショットを作成します。
2. 分析を行う必要がある場合は、スナップショットを復元してください。
D. 1. BigQuery をアーカイブストレージクラスの Cloud Storage バケットにエクスポートします。
2. バケットでバージョン管理を有効にします。
3. エクスポートしたファイルに対してBigQueryの外部テーブルを作成します。
正解:B

質問 8:
Cloud Bigtable のパフォーマンスが低下する正当な理由ではないのはどれですか?
A. Cloud Bigtable クラスタのノードが多すぎます。
B. ネットワーク接続に問題があります。
C. ワークロードは Cloud Bigtable に適していません。
D. テーブルのスキーマが正しく設計されていません。
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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Google Professional-Data-Engineer日本語 認定試験の出題範囲:

トピック出題範囲
トピック 1
  • Designing data processing systems: It delves into designing for security and compliance, reliability and fidelity, flexibility and portability, and data migrations.
トピック 2
  • Maintaining and automating data workloads: It discusses optimizing resources, automation and repeatability design, and organization of workloads as per business requirements. Lastly, the topic explains monitoring and troubleshooting processes and maintaining awareness of failures.
トピック 3
  • Preparing and using data for analysis: Questions about data for visualization, data sharing, and assessment of data may appear.
トピック 4
  • Ingesting and processing the data: The topic discusses planning of the data pipelines, building the pipelines, acquisition and import of data, and deploying and operationalizing the pipelines.
トピック 5
  • Storing the data: This topic explains how to select storage systems and how to plan using a data warehouse. Additionally, it discusses how to design for a data mesh.

参照:https://cloud.google.com/certification/data-engineer

Professional-Data-Engineer日本語 関連試験
Professional-Cloud-Architect-JPN - Google Certified Professional - Cloud Architect (GCP) (Professional-Cloud-Architect日本語版)
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