質問 1:You have some data, which is shown in the graphic below. The two dimensions are X and Y, and the shade of each dot represents what class it is. You want to classify this data accurately using a linear algorithm.

To do this you need to add a synthetic feature. What should the value of that feature be?
A. X^2
B. cos(X)
C. Y^2
D. X^2+Y^2
正解:B
質問 2:You work on a regression problem in a natural language processing domain, and you have 100M labeled exmaples in your dataset. You have randomly shuffled your data and split your dataset into train and test samples (in a 90/10 ratio). After you trained the neural network and evaluatedyour model on a test set, you discover that the root-mean-squared error (RMSE) of your model is twice as high on the train set as on the test set. How should you improve the performance of your model?
A. Increase the share of the test sample in the train-test split.
B. Try out regularization techniques (e.g., dropout of batch normalization) to avoid overfitting.
C. Increase the complexity of your model by, e.g., introducing an additional layer or increase sizing the size of vocabularies or n-grams used.
D. Try to collect more data and increase the size of your dataset.
正解:C
質問 3:You are testing a Dataflow pipeline to ingest and transform text files. The files are compressed gzip, errors are written to a dead-letter queue, and you are using Sidelnputs to join data You noticed that the pipeline is taking longer to complete than expected, what should you do to expedite the Dataflow job?
A. Use CoGroupByKey instead of the Sidelnput
B. Reduce the batch size
C. Retry records that throw an error
D. Switch to compressed Avro files
正解:B
質問 4:You are using Workflows to call an API that returns a 1 KB JSON response, apply some complex business logic on this response, wait for the logic to complete, and then perform a load from a Cloud Storage file to BigQuery. The Workflows standard library does not have sufficient capabilities to perform your complex logic, and you want to use Python's standard library instead. You want to optimize your workflow for simplicity and speed of execution. What should you do?
A. Invoke a Cloud Function instance that uses Python to apply the logic on your JSON file.
B. Create a Cloud Composer environment and run the logic in Cloud Composer.
C. Invoke a subworkflow in Workflows to apply the logic on your JSON file.
D. Create a Dataproc cluster, and use PySpark to apply the logic on your JSON file.
正解:A
質問 5:You work for a global shipping company. You want to train a model on 40 TB of data to predict which ships in each geographic region are likely to cause delivery delays on any given day. The model will be based on multiple attributes collected from multiple sources. Telemetry data, including location in GeoJSON format, will be pulled from each ship and loaded every hour. You want to have a dashboard that shows how many and which ships are likely to cause delays within a region. You want to use a storage solution that has native functionality for prediction and geospatial processing. Which storage solution should you use?
A. Cloud Bigtable
B. BigQuery
C. Cloud Datastore
D. Cloud SQL for PostgreSQL
正解:B
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Google Professional-Data-Engineer 認定試験の出題範囲:
トピック | 出題範囲 |
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トピック 1 | - Preparing and using data for analysis: Questions about data for visualization, data sharing, and assessment of data may appear.
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トピック 2 | - Designing data processing systems: It delves into designing for security and compliance, reliability and fidelity, flexibility and portability, and data migrations.
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トピック 3 | - 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.
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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.
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トピック 5 | - 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.
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参照:https://cloud.google.com/certification/data-engineer
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