」
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Google Certified Professional Data Engineer 認定 Professional-Data-Engineer 試験問題:
1. You are creating a model to predict housing prices. Due to budget constraints, you must run it on a single resource-constrained virtual machine. Which learning algorithm should you use?
A) Linear regression
B) Feedforward neural network
C) Recurrent neural network
D) Logistic classification
2. You need to choose a database for a new project that has the following requirements:
* Fully managed
* Able to automatically scale up
* Transactionally consistent
* Able to scale up to 6 TB
* Able to be queried using SQL
Which database do you choose?
A) Cloud Bigtable
B) Cloud Spanner
C) Cloud Datastore
D) Cloud SQL
3. You are designing the database schema for a machine learning-based food ordering service that will predict what users want to eat. Here is some of the information you need to store:
* The user profile: What the user likes and doesn't like to eat
* The user account information: Name, address, preferred meal times
* The order information: When orders are made, from where, to whom
The database will be used to store all the transactional data of the product. You want to optimize the data schema. Which Google Cloud Platform product should you use?
A) Cloud Bigtable
B) BigQuery
C) Cloud Datastore
D) Cloud SQL
4. You are implementing workflow pipeline scheduling using open source-based tools and Google Kubernetes Engine (GKE). You want to use a Google managed service to simplify and automate the task. You also want to accommodate Shared VPC networking considerations. What should you do?
A) Use Cloud Composer in a Shared VPC configuration. Place the Cloud Composer resources in the host project.
B) Use Cloud Composer in a Shared VPC configuration. Place the Cloud Composer resources in the service project.
C) Use Dataflow for your workflow pipelines. Use Cloud Run triggers for scheduling.
D) Use Dataflow for your workflow pipelines. Use shell scripts to schedule workflows.
5. An organization maintains a Google BigQuery dataset that contains tables with user-level datA. They want to expose aggregates of this data to other Google Cloud projects, while still controlling access to the user-level data. Additionally, they need to minimize their overall storage cost and ensure the analysis cost for other projects is assigned to those projects. What should they do?
A) Create and share a new dataset and table that contains the aggregate results.
B) Create and share an authorized view that provides the aggregate results.
C) Create dataViewer Identity and Access Management (IAM) roles on the dataset to enable sharing.
D) Create and share a new dataset and view that provides the aggregate results.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： A | 質問 # 2 正解： B | 質問 # 3 正解： B | 質問 # 4 正解： B | 質問 # 5 正解： C |
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