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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:2025-06-30

問題と解答:全380問

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無料問題集Professional-Data-Engineer日本語 資格取得

質問 1:
あなたのスタートアップでは、正式なセキュリティ ポリシーを実装したことがありません。現在、社内の全員が Google BigQuery に保存されているデータセットにアクセスできます。チームはサービスを自由に使用でき、ユース ケースは文書化されていません。データ ウェアハウスのセキュリティ保護を依頼されました。全員が何をしているかを把握する必要があります。まず何をすべきでしょうか。
A. Stackdriver Monitoring を使用して、BigQuery クエリ スロットの使用状況を確認します。
B. 各テーブルのアイデンティティおよびアクセス管理(IIAM)ポリシーを取得します。
C. Google Cloud Billing API を使用して、ウェアハウスの請求先アカウントを確認します。
D. Google Stackdriver 監査ログを使用してデータ アクセスを確認します。
正解:D

質問 2:
あなたの会社では、Google Cloud Dataflow で学習アルゴリズムのデータ前処理を行っています。このステップでは多数のデータログが生成されており、チームはそれを分析したいと考えています。キャンペーンの動的な性質により、データは毎時間指数関数的に増加しています。
データ サイエンティストは、ログ内の新しい主要な特徴のデータを読み取るために次のコードを作成しました。
BigQueryIO.読み取り
.named("ログデータの読み取り")
.from("clouddataflow-readonly:samples.log_data")
このデータ読み取りのパフォーマンスを改善したいのですが、どうすればよいでしょうか?
A. Google BigQuery TableSchema クラスと TableFieldSchema クラスの両方を使用します。
B. TableRow オブジェクトを返す変換を呼び出します。PCollexction 内の各要素はテーブル内の 1 つの行を表します。
C. .fromQuery 操作を使用して、テーブルから特定のフィールドを読み取ります。
D. コード内で TableReference: オブジェクトを指定します。
正解:B

質問 3:
MySQL を使用して Cloud SQL をデプロイする予定です。ゾーン障害が発生した場合に高可用性を確保する必要があります。どうすればよいでしょうか。
A. リージョン内に Cloud SQL インスタンスを作成し、同じリージョン内の Cloud Storage バケットへの自動バックアップを構成します。
B. 1 つのゾーンに Cloud SQL インスタンスを作成し、同じリージョン内の別のゾーンにフェイルオーバー レプリカを作成します。
C. 1 つのゾーンに Cloud SQL インスタンスを作成し、同じリージョン内の別のゾーンに読み取りレプリカを作成します。
D. あるゾーンに Cloud SQL インスタンスを作成し、別のリージョンのゾーンに外部読み取りレプリカを構成します。
正解:D

質問 4:
Cloud Spanner に、製品販売データを保存する新しいトランザクション テーブルを作成する必要があります。主キーとして何を使用するかを決定します。パフォーマンスの観点から、どの戦略を選択する必要がありますか?
A. 現在のエポックタイム
B. 販売システムからの元の注文識別番号。単調に増加する整数です。
C. 製品名と現在のエポックタイムの連結
D. ランダムなユニバーサルユニーク識別子番号 (バージョン 4 UUID)
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5:
50,000 個のセンサーから取得した分単位の解像度のデータを BigQuery テーブルに挿入する必要があります。データ量の大幅な増加が見込まれるため、集約された傾向をリアルタイムで分析するために、取り込み後 1 分以内にデータを利用できるようにする必要があります。どうすればよいでしょうか。
A. Cloud Dataflow パイプラインを使用して、データを BigQuery テーブルにストリーミングします。
B. INSERT ステートメントを使用して、60 秒ごとにデータのバッチを挿入します。
C. bq load を使用して、60 秒ごとにセンサー データのバッチを読み込みます。
D. MERGE ステートメントを使用して、60 秒ごとに更新をバッチで適用します。
正解:A

質問 6:
現在、SQL ベースのツールを使用して、BigQuery に保存されているデータを視覚化しています。データの視覚化には、外部結合と分析関数を使用する必要があります。視覚化は、4 時間以上前のデータに基づいている必要があります。ビジネス ユーザーからは、視覚化の生成が遅すぎるという苦情が寄せられています。データ準備パイプラインのメンテナンス オーバーヘッドを最小限に抑えながら、視覚化クエリのパフォーマンスを改善したいと考えています。どうすればよいでしょうか。
A. 視覚化クエリのビューを作成します。参照: データ視覚化ツールのビュー。
B. 視覚化クエリの allow_non_incremental_definition オプションを true に設定して、マテリアライズド ビューを作成します。max_3taleness パラメータを 4 時間に、enable_refresh パラメータを true に指定します。参照: データ視覚化ツールのマテリアライズド ビュー。
C. Cloud Functions インスタンスを作成し、可視化クエリの結果を parquet ファイルとして Cloud Storage バケットにエクスポートします。Cloud Scheduler を使用して、4 時間ごとに Cloud Functions をトリガーします。参照: データ可視化ツールの parquet ファイル。
D. 視覚化クエリのマテリアライズド ビューを作成します。BigQuery マテリアライズド ビューの増分更新機能を使用して、変更されたデータを自動的に処理します。参照: データ視覚化ツールのマテリアライズド ビュー。
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 7:
バッチ予測ではなくオンライン予測を使用することの特徴を 2 つ挙げてください。
A. 予測は、指定した Cloud Storage の場所にある出力ファイルに書き込まれます。
B. 予測は応答メッセージで返されます。
C. 予測を提供する際の遅延を最小限に抑えるように最適化されています。
D. ジョブ内の大量のデータインスタンスを処理し、より複雑なモデルを実行するように最適化されています。
正解:B,C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 8:
名前や住所などの機密情報を含む顧客データを含む BigQuery テーブルがあります。顧客データをデータ分析チームおよび消費者サポート チームと安全に共有する必要があります。データ分析チームはすべての顧客のデータにアクセスする必要がありますが、機密データにはアクセスできないようにする必要があります。消費者サポート チームはすべてのデータ列にアクセスする必要がありますが、契約が無効になった顧客にはアクセスできないようにする必要があります。承認済みデータセットとポリシー タグを使用して、これらの要件を適用しました。これらの手順を実装した後、データ分析チームから、機密列にまだアクセスできることが報告されました。データ分析チームが制限されたデータにアクセスできないようにする必要があります。どうすればよいですか?
2つの回答を選択してください
A. 承認済みのデータセットを 2 つ別々に作成します。1 つはデータ分析チーム用、もう 1 つはコンシューマー サポート チーム用です。
B. 承認されたデータセットを承認されたビューに置き換えます。行レベルのセキュリティを使用し、filter_ 式を適用してデータ アクセスを制限します。
C. 承認されたデータセットのデータ分析チームから bigquery.dataViewer ロールを削除します。
D. ポリシー タグ分類でアクセス制御を適用します。
E. データ分析チームのメンバーに、ポリシー タグに対する Data Catalog Fine-Grained Reader ロールがないことを確認します。
正解:D,E
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
  • 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 2
  • 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 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
  • 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.
トピック 5
  • Designing data processing systems: It delves into designing for security and compliance, reliability and fidelity, flexibility and portability, and data migrations.

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

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Professional-Data-Engineer日本語 関連試験
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