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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:2024-04-25

問題と解答:全333問

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質問 1:
あなたは40万人以上の従業員を抱える大規模なファーストフードレストランチェーンで働いています。従業員情報は、FirstNameフィールドとLastNameフィールドで構成されるUsersテーブルのGoogleBigQueryに保存します。 ITのメンバーがアプリケーションを構築していて、BigQueryのスキーマとデータを変更して、アプリケーションがスペースと連結されたFirstNameフィールドの値とそれに続くそれぞれのLastNameフィールドの値で構成されるFullNameフィールドをクエリできるようにするように求めています。従業員。コストを最小限に抑えながら、どのようにしてそのデータを利用できるようにすることができますか?
A. ユーザーテーブル全体に対してBigQueryをクエリし、各ユーザーのFirstName値とLastName値を連結し、FirstName、LastName、FullNameの適切な値をBigQueryの新しいテーブルに読み込むGoogle CloudDataflowジョブを作成します。
B. FirstNameフィールドとLastNameフィールドの値を連結してFullNameを生成するビューをBigQueryで作成します。
C. BigQueryを使用して、テーブルのデータをCSVファイルにエクスポートします。 Google Cloud Dataprocジョブを作成してCSVファイルを処理し、FirstName、LastName、FullNameの適切な値を含む新しいCSVファイルを出力します。 BigQueryロードジョブを実行して、新しいCSVファイルをBigQueryにロードします。
D. FullNameという新しい列をUsersテーブルに追加します。 FirstName値とLastName値を連結して、各ユーザーのFullName列を更新するUPDATEステートメントを実行します。
正解:A

質問 2:
あなたは、Cloud Storage から BigQuery へのデータを処理する 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 ノードが相互に通信できないことが判明しました。 ネットワーキング チームは、Google Cloud ネットワーク タグを利用してファイアウォール ルールを定義しています。 Google が推奨するネットワーク セキュリティの実践に従って問題を特定する必要があります。あなたは何をするべきか?
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判断します。
B. Dataflow ネットワーク タグの TCP ポート 12345 および 12346 でのトラフィックを許可するファイアウォール ルール セットがあるかどうかを確認します。
C. Dataflow ワーカーが使用するサブネット上の TCP ポート 12345 および 12346 でのトラフィックを許可するファイアウォール ルール セットがあるかどうかを確認します。
D. Dataflow パイプラインにカスタム ネットワーク タグ セットがあるかどうかを判断します。
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3:
会社のデータ プラットフォームは、予約データとユーザー プロフィール データの CSV ファイル ダンプを上流のソースから Cloud Storage に取り込みます。データ アナリスト チームは、分析を実行するために、両方のデータセットで利用可能な電子メール フィールドでこれらのデータセットを結合したいと考えています。ただし、個人を特定できる情報 (PII) にはアナリストがアクセスできないようにする必要があります。アナリストのために BigQuery にデータセットを読み込む前に、両方のデータセットのメール フィールドを匿名化する必要があります。あなたは何をするべきか?
A. 1. Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP) の RecordTransformations を使用し、匿名化変換タイプとしてマスキングを使用して、メール フィールドを匿名化するパイプラインを作成します。
2. 予約データとユーザー プロフィール データを BigQuery テーブルに読み込みます。
B. 1. Cloud Storage から CSV ファイルを BigQuery テーブルに読み込み、動的データ マスキングを有効にします。
2. データ マスキング ルールとして電子メール マスクを使用してポリシー タグを作成します。
3. 両方のテーブルの電子メールフィールドにポリシーを割り当てます。あ
4. BigQuery テーブルの Identity and Access Management bigquerydatapolicy.maskedReader ロールをアナリストに割り当てます。
C. 1. Cloud Storage から CSV ファイルを BigQuery テーブルに読み込み、動的データ マスキングを有効にします。
2. データ マスキング ルールとしてデフォルトのマスキング値を使用してポリシー タグを作成します。
3. 両方のテーブルの電子メールフィールドにポリシーを割り当てます。
4. BigQuery テーブルの Identity and Access Management bigquerydatapolicy.maskedReader ロールをアナリストに割り当てます。
D. 1. 匿名化変換タイプとして FFX を使用した形式保持暗号化を備えた Cloud DLP の RecordTransformations を使用して、メール フィールドを匿名化するパイプラインを作成します。
2. 予約データとユーザー プロフィール データを BigQuery テーブルに読み込みます。
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4:
あなたはプライベートユーザーデータを含む機密プロジェクトに取り組んでいます。 Google Cloud Platformにプロジェクトを設定して、作業を社内に格納しました。外部コンサルタントが、プロジェクトのGoogle CloudDataflowパイプラインでの複雑な変換のコーディングを支援します。ユーザーのプライバシーをどのように維持する必要がありますか?
A. コンサルタントが別のプロジェクトで作業できるように、データの匿名化されたサンプルを作成します。
B. コンサルタントにプロジェクトの閲覧者の役割を付与します。
C. サービスアカウントを作成し、コンサルタントがそれを使用してログオンできるようにします。
D. コンサルタントにプロジェクトでのCloud DataflowDeveloperの役割を付与します。
正解:C

質問 5:
あなたは、さまざまなストレージ サービスの各データ所有者によってデータが整理および管理されている医療組織の一員です。この分散型エコシステムの結果、データの検出と管理が困難になっています。次の点で組織を支援する、コストが最適化されたソリューションを迅速に特定して実装する必要があります。
* データの管理と検出
* データリネージの追跡
* データ品質の検証
ソリューションをどのように構築すればよいでしょうか?
A. 新しいソースのオンボーディングとデータリネージの追跡に役立つ新しいデータ検出ツールを Google Kubernetes Engine 上に構築します。
B. Dataplex を使用して、データの管理、データ系統の追跡、データ品質検証の実行を行います。
C. BigLake を使用して、現在のソリューションをデータ レイク アーキテクチャに変換します。
D. BigOuery を使用してデータ系統を追跡し、Dataprep を使用してデータを管理し、データ品質検証を実行します。
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6:
現在のオンプレミスのApacheHadoopデプロイメントをクラウドに移行することを計画しています。長時間実行されるバッチジョブでは、展開がフォールトトレラントで費用効果が高いことを確認する必要があります。マネージドサービスを使用したい。あなたは何をするべきか?
A. CloudDataprocクラスターをデプロイします。標準の永続ディスクと50%のプリエンプティブワーカーを使用します。データをCloudStorageに保存し、スクリプトの参照をhdfs://からgs://に変更します
B. CloudDataprocクラスターをデプロイします。 SSD永続ディスクと50%プリエンプティブワーカーを使用します。データをCloudStorageに保存し、スクリプトの参照をhdfs://からgs://に変更します
C. プリエンプティブインスタンスを含む10ノードのComputeEngineインスタンスグループにHadoopとSparkをインストールします。
データをHDFSに保存します。スクリプトの参照をhdfs://からgs://に変更します
D. 標準インスタンスを使用して10ノードのComputeEngineインスタンスグループにHadoopとSparkをインストールします。 Cloud Storageコネクタをインストールし、データをCloudStorageに保存します。スクリプトの参照をhdfs://からgs://に変更します
正解:A

質問 7:
projects.regions.clusters.create操作を使用して新しいCloudDataprocクラスターを作成する場合、プロジェクト、リージョン、名前、および____の4つの値が必要です。
A. ラベル
B. ゾーン
C. タイプ
D. ノード
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 8:
Cloud Dataprocは、_____課金で実際に使用したものに対してのみ課金します。
A. 月ごと
B. 時間ごと
C. 週ごと
D. 分ごと
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) 認定 Professional-Data-Engineer日本語 試験問題:

1. Google StackdriverLoggingを使用してGoogleBigQueryの使用状況を監視するとします。挿入ジョブを使用して特定のテーブルに新しいデータが追加されたときに、監視ツールに即時通知を送信する必要がありますが、他のテーブルの通知を受信したくない場合。あなたは何をするべきか?

A) Stackdriverロギング管理インターフェースで、Google Cloud Pub / Subへのログシンクのエクスポートを有効にし、モニタリングツールからトピックをサブスクライブします。
B) Stackdriver APIを使用して、高度なログフィルターを備えたプロジェクトシンクを作成してPub / Subにエクスポートし、モニタリングツールからトピックをサブスクライブします。
C) Stackdriverロギング管理インターフェースで、BigQueryへのログシンクのエクスポートを有効にします。
D) Stackdriver APIを呼び出してすべてのログを一覧表示し、高度なフィルターを適用します。


2. あなたの会社は、過去のデータをクラウドストレージにアップロードする必要があります。セキュリティルールでは、外部IPからオンプレミスリソースへのアクセスは許可されていません。最初のアップロード後、既存のオンプレミスアプリケーションから毎日新しいデータを追加します。彼らは何をすべきですか?

A) Cloud Dataprocでジョブテンプレートを記述して、データ転送を実行します。
B) オンプレミスサーバーからgsutilrsyncを実行します。
C) FTPサーバーをCompute Engine VMにインストールしてファイルを受信し、クラウドストレージに移動します。
D) Cloud Dataflowを使用して、データをCloudStorageに書き込みます。


3. BigQuery Web UIから実行できる操作は次のうちどれですか?

A) ワイルドカードを使用して複数のファイルをアップロードします。
B) 20MBのファイルをアップロードします。
C) SQL形式でファイルをアップロードします。
D) ネストされた繰り返しフィールドを使用してデータをロードします。


4. データをパーティションテーブルに配置するためにサポートされている方法ではないのはどれですか?

A) パーティションテーブルを作成し、毎日新しいレコードをストリーミングします。
B) 既存のデータが毎日別々のファイルにある場合は、パーティションテーブルを作成し、各ファイルを適切なパーティションにアップロードします。
C) ORDER BYを使用してテーブルの行を時系列に並べてから、テーブルのタイプを次のように変更します。
「パーティション化」。
D) クエリを実行して、既存のテーブルから特定の日のレコードを取得し、宛先テーブルについて、その日で終わるパーティションテーブルを「$ YYYYMMDD」の形式で指定します。


5. GoogleCloudでデータパイプラインを構築しています。機械学習プロセスでは、カジュアルな方法を使用してデータを準備する必要があります。ロジスティック回帰モデルをサポートする必要があります。また、ヌル値を監視および調整する必要があります。ヌル値は実数値のままである必要があり、削除することはできません。あなたは何をするべきか?

A) Cloud Dataprepを使用して、サンプルソースデータのnull値を見つけます。 Cloud Dataprocジョブを使用して、すべてのnullを「none」に変換します。
B) Cloud Dataprepを使用して、サンプルソースデータ内のnull値を検索します。 Cloud Dataprepジョブを使用して、すべてのnullを0に変換します。
C) Cloud Dataflowを使用して、サンプルソースデータのnull値を見つけます。すべてのnullをカスタムスクリプトを使用するように変換します。
D) Cloud Dataflowを使用して、サンプルソースデータ内のnull値を検索します。 Cloud Dataprepジョブを使用して、すべてのnullを「none」に変換します。


質問と回答:

質問 # 1
正解: C
質問 # 2
正解: D
質問 # 3
正解: D
質問 # 4
正解: C
質問 # 5
正解: D

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