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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. Cloud Composer を使用して ETL パイプラインをオーケストレートします。 Apache Airflow 有向非巡回グラフ (DAG) のタスクの 1 つは、サードパーティ サービスに依存します。タスクが成功しなかった場合に通知を受け取りたいとします。
あなたは何をするべきか？

A) リスクのあるタスクを担当するオペレーターの sla_miss_callback パラメーターに、通知ロジックを備えた関数を割り当てます。
B) リスクにさらされているタスクに関連付けられた sla_missed 指標に対して Cloud Monitoring アラートを構成し、通知をトリガーします。
C) リスクのあるタスクを担当するオペレーターの on_failure_callback パラメーターに、通知ロジックを備えた関数を割り当てます。
D) リスクのあるタスクを担当するオペレーターの on_retry_callback パラメーターに、通知ロジックを備えた関数を割り当てます。

2. Kafkaクラスターを介してRedisクラスターへのストリーミングデータ挿入を設定します。両方のクラスターがComputeEngineインスタンスで実行されています。必要に応じて作成、ローテーション、破棄できる暗号化キーを使用して、保存データを暗号化する必要があります。あなたは何をするべきか？

A) Cloud Key ManagementServiceで暗号化キーを作成します。 Compute Engineクラスタインスタンスのデータにアクセスするときは、APIサービス呼び出しでこれらのキーを参照してください。
B) 専用のサービスアカウントを作成し、保存時に暗号化を使用して、APIサービス呼び出しの一部としてComputeEngineクラスターインスタンスに保存されているデータを参照します。
C) Cloud Key ManagementServiceで暗号化キーを作成します。これらのキーを使用して、すべてのComputeEngineクラスタインスタンスのデータを暗号化します。
D) 暗号化キーをローカルで作成します。暗号化キーをクラウドキー管理サービスにアップロードします。これらのキーを使用して、すべてのComputeEngineクラスタインスタンスのデータを暗号化します。

3. サードパーティから毎月CSV形式のデータファイルを受け取ります。このデータをクレンジングする必要がありますが、3か月ごとにファイルのスキーマが変更されます。これらの変換を実装するための要件は次のとおりです。
*スケジュールに従って変換を実行する
*開発者以外のアナリストが変換を変更できるようにする
*変換を設計するためのグラフィカルツールを提供する
あなたは何をするべきか？

A) アナリストがPythonでCloudDataflowパイプラインを作成して変換を実行できるようにします。 Pythonコードはリビジョン管理システムに保存し、受信データのスキーマが変更されたときに変更する必要があります
B) Apache Spark on Cloud Dataprocを使用して、データフレームを作成する前にCSVファイルのスキーマを推測します。
次に、データをCloud Storageに書き出してBigQueryに読み込む前に、SparkSQLで変換を実装します
C) 毎月のCSVデータをBigQueryに読み込み、SQLクエリを記述してデータを標準スキーマに変換します。変換されたテーブルをSQLクエリとマージします
D) Cloud Dataprepを使用して変換レシピを構築および維持し、スケジュールに基づいて実行します

4. Cloud Storage バケット内に存在する Apache Hive パーティション データ用の外部テーブルを作成しました。このテーブルには多数のファイルが含まれています。このテーブルに対するクエリが遅いことに気づきました。 これらのクエリのパフォーマンスを改善したいと考えています。

A) 外部テーブルを BigLake テーブルにアップグレードします。テーブルのメタデータ キャッシュを有効にします。
B) 共通のテーブル名プレフィックスを使用して、Hive パーティションごとに個別の外部テーブルを作成します。ワイルドカード テーブル クエリを使用して、パーティション データを参照します。
C) Hive パーティション データ オブジェクトのストレージ クラスを Coldline から Standard に変更します。
D) Hive パーティション分割データ オブジェクトをマルチリージョンの Cloud Storage バケットに移行します。

5. 機械学習データセットをトレーニングデータとテストデータに分割する必要があるのはなぜですか？

A) モデルがトレーニングデータだけでなく一般化されていることを確認する
B) 2つの異なる機能セットを試すことができます
C) コードで単体テストを作成できるようにするため
D) つまり、ワイドモデルに1つのデータセットを使用し、ディープモデルに1つのデータセットを使用できます。

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