Name: Professional-Data-Engineer-JPN
Brand: Pass4Test
SKU: Professional-Data-Engineer-JPN
Price: 39 USD
Availability: InStock
Rating: 4.9 (976 reviews)

Professional-Data-Engineer日本語 actual test

976 お客様のコメント

ヒント：Professional-Data-Engineer日本語問題集をご購入になったら英語版問題集をおまけにさしあげます。

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

質問 1：
Cloud Composer で実行されている有向非巡回グラフ (DAG) のコード用の CI'CD サイクルを作成しています。チームには 2 つの Cloud Composer インスタンスがあります。1 つは開発用、もう 1 つは本番環境用です。チームは Git リポジトリを使用して DAG のコードを保守および開発しています。特定のタグが Git リポジトリにプッシュされたときに、DAG を Cloud Composer に自動的にデプロイしたいと考えています。どうすればよいでしょうか。
A. 1 Cloud Build を使用して、DAG のコードを開発インスタンスの Cloud Storage バケットにコピーし、DAG テストを行います。
2. テストに合格したら、Cloud Build を使用して DAG のコードを含むコンテナをビルドし、KubernetesPodOperator を使用してコンテナを本番環境インスタンスの Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタにデプロイします。
B. 1 Cloud Build を使用して、DAG のコードを開発インスタンスの Cloud Storage バケットにコピーし、DAG テストを行います。
2. テストに合格したら、Cloud Build を使用してコードを本番環境インスタンスのバケットにコピーします。
C. 1. Cloud Build を使用してコンテナを構築し、Kubemetes Pod Operator を使用して DAG のコードを開発インスタンスの Google Kubernetes Engine (GKE) クラスタにデプロイしてテストします。
2. テストに合格したら、コードを本番環境インスタンスの Cloud Storage バケットにコピーします。
D. 1 Cloud Build を使用して、DAG のコードと KubernetesPodOperator を含むコンテナを構築し、開発インスタンスの Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタにコードをデプロイしてテストします。
2. テストに合格したら、KubernetesPodOperator を使用してコンテナを本番インスタンスの GKE クラスターにデプロイします。
正解：D

質問 2：
米国リージョンにあるすべてのデータを使用して、Google Cloud 上の BigQuery でリレーショナルデータを保存して分析しています。また、米国リージョンにある Microsoft Azure と Amazon Web Services (AWS) にもさまざまなオブジェクトストアがあります。データの移動をできるだけ少なくして、BigQuery のすべてのデータを毎日クエリしたいと考えています。どうすればよいでしょうか。
A. Azure と AWS から BigQuery にファイルを取り込むための Dataflow パイプラインを作成します。
B. BigQuery Omni 機能と BigLake テーブルを使用して、Azure および AWS 内のファイルをクエリします。
C. BigQuery Data Transfer Service を使用して、Azure および AWS から BigQuery にファイルを読み込みます。
D. Cloud Shell gautil rsync 引数を使用して、AWS および Azure から Cloud Storage にファイルを読み込みます。
正解：A
解説: (Pass4Test メンバーにのみ表示されます)

質問 3：
BigQuery オンデマンド環境を管理しています。ビジネスインテリジェンスツールは、日レベルと月レベルで大規模な (50 TB) 販売履歴ファクトテーブルを集計するクエリを毎日何百も送信しています。これらのクエリの応答時間は遅く、コストの予想を超えています。応答時間を短縮し、クエリコストを削減し、メンテナンスを最小限に抑える必要があります。どうすればよいでしょうか。
A. スケジュールされたクエリを作成して、売上日と売上月を 1 時間ごとに集計テーブルを作成します。
B. 売上テーブルの上に承認済みビューを構築し、日レベルと月レベルでデータを集計します。
C. 売上テーブルの上にマテリアライズドビューを構築し、日レベルと月レベルでデータを集計します。
D. Bl Engine を有効にし、販売テーブルを優先テーブルとして追加します。
正解：C
解説: (Pass4Test メンバーにのみ表示されます)

質問 4：
組織では、マルチクラウドデータストレージ戦略を採用しており、Cloud Storage にデータを保存し、Amazon Web Services (AWS) の S3 ストレージバケットにデータを保存しています。すべてのデータは米国リージョンにあります。データがどのクラウドに保存されているかに関係なく、BigQuery を使用して最新のデータをクエリしたいと考えています。ストレージバケット内のデータに直接アクセスすることなく、ユーザーが BigQuery からテーブルをクエリ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. Storage Transfer Service を使用して、AWS S3 バケットから Cloud Storage バケットにデータをコピーします。Cloud Storage データ上に BigLake テーブルを作成し、BigQuery を使用して直接データをクエリします。
B. Storage Transfer Service を使用して、AWS S3 バケットから Cloud Storage バケットにデータをコピーします。Cloud Storage データに対して外部テーブルを作成し、BigQuery を使用して直接データをクエリします。
C. AWS S3 バケットデータへの BigQuery Omni 接続を設定し、Cloud Storage および S3 データ上に BigLake テーブルを作成し、BigQuery を使用して直接データをクエリします。
D. AWS S3 バケットデータへの BigQuery Omni 接続を設定します。Cloud Storage および S3 データ上に外部テーブルを作成し、BigQuery を使用して直接データをクエリします。
正解：D
解説: (Pass4Test メンバーにのみ表示されます)

質問 5：
金融サービス会社はクラウドテクノロジーに移行しており、50 TB の金融時系列データをクラウドに保存したいと考えています。このデータは頻繁に更新され、常に新しいデータがストリーミングされます。また、このデータから洞察を得るために、既存の Apache Hadoop ジョブをクラウドに移行したいと考えています。
データを保存するためにどの製品を使用すればよいでしょうか?
A. Google クラウドストレージ
B. クラウドビッグテーブル
C. Google BigQuery
D. Google Cloud データストア
正解：B

質問 6：
「person」という列の中に「city」というネストされた列を含むテーブルがあり、BigQuery で次のクエリを送信しようとするとエラーが発生するとします。
`project1.example.table1` から person を選択し、city = "London" を指定します。
どのようにしてエラーを修正しますか?
A. 「person」を「city.person」に変更します。
B. WHERE 句の前に ", UNNEST(city)" を追加します。
C. WHERE句の前に「, UNNEST(person)」を追加します。
D. 「person」を「person.city」に変更します。
正解：C
解説: (Pass4Test メンバーにのみ表示されます)

質問 7：
外部の顧客が、データベースから毎日データをダンプして提供します。データは、カンマ区切り値 (CSV) ファイルとして Google Cloud Storage GCS に流れ込みます。このデータを Google BigQuery で分析したいのですが、データに形式が誤っている行や破損している行が含まれている可能性があります。このパイプラインをどのように構築すればよいでしょうか。
A. Google Cloud Dataflow バッチパイプラインを実行してデータを BigQuery にインポートし、エラーを別のデッドレターテーブルにプッシュして分析します。
B. gcloud CLI を使用してデータを BigQuery にインポートし、max_bad_records を 0 に設定します。
C. Google Stackdriver で BigQuery モニタリングを有効にし、アラートを作成します。
D. フェデレーションデータソースを使用し、SQL クエリでデータをチェックします。
正解：A

質問 8：
YARN ResourceManager と HDFS NameNode インターフェースは、Cloud Dataproc クラスタで利用できます ____。
A. 条件ノード
B. アプリケーションノード
C. ワーカーノード
D. マスターノード
正解：D
解説: (Pass4Test メンバーにのみ表示されます)

質問 9：
BigOuery の会社の customer_order テーブルには、1,000 万人の顧客の注文履歴が保存されており、テーブルサイズは 10 PB です。サポートチームが注文履歴を表示できるようにダッシュボードを作成する必要があります。ダッシュボードには、countryname と username の 2 つのフィルターがあります。どちらも BigQuery テーブル内の文字列データ型です。フィルターを適用すると、ダッシュボードはテーブルから注文履歴を取得し、クエリ結果を表示します。ただし、次のクエリにフィルターを適用すると、ダッシュボードに結果が表示されるまでに時間がかかります。

より高速なアクセスをサポートするには、BigQuery テーブルをどのように再設計すればよいでしょうか?
A. テーブルを国フィールドでクラスタ化し、ユーザー名フィールドでパーティション化します。
B. 国とユーザー名のフィールドごとにテーブルをクラスタ化する
C. テーブルを _PARTITIONTIME でパーティション分割します。
D. テーブルを国とユーザー名のフィールドでパーティション分割します。
正解：B
解説: (Pass4Test 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	Designing data processing systems: It delves into designing for security and compliance, reliability and fidelity, flexibility and portability, and data migrations.
トピック 2	Preparing and using data for analysis: Questions about data for visualization, data sharing, and assessment of data may appear.
トピック 3	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 4	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 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.

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

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