Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) - Professional-Data-Engineer日本語 FREE EXAM DUMPS QUESTIONS & ANSWERS]

Question 1

顧客の住所を含むBigQueryデータセットが1つあります。このデータセットから、すべての住所の出現箇所を取得したい場合、どうすればよいでしょうか？

A. Cloud Data Loss Preventionで匿名化ジョブを作成し、マスキング変換を使用します。 B. BigQueryで、データセット内のすべてのテーブルに対してREGEXP_CONTAINSを使用して、単語treet?が出現する行を検索するSQLクエリを作成します。 C. Cloud Data Loss Prevention を使用してデータセット内の各テーブルに対して詳細な検査ジョブを作成し、STREET_ADDRESS インフォタイプを含む検査テンプレートを作成します。 D. クラウドデータ損失防止を使用して組織上に検出スキャン構成を作成し、STREET_ADDRESS 情報タイプを含む検査テンプレートを作成します。

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Correct Answer: C Vote an answer

Question 2

データレイクソリューションの一部としてクラウドストレージを利用することを計画しています。クラウドストレージのバケットには、外部システムから取り込まれたオブジェクトが格納されます。各オブジェクトは一度だけ取り込まれ、個々のオブジェクトへのアクセスパターンはランダムです。これらのオブジェクトの保存と取得にかかるコストを最小限に抑えたいと考えています。また、コスト最適化の取り組みがユーザーやアプリケーションにとって透過的であることを保証したいと考えています。どのような対策を講じるべきでしょうか？

A. オブジェクトがアクティブでない場合、オブジェクトを標準ストレージクラスからコールドラインストレージクラスに移行するためのオブジェクトライフサイクル管理ポリシーを持つクラウドストレージバケットを作成します。 B. 自動クラス化が有効になっているクラウドストレージバケットを作成します。 C. クラウドストレージのバケットを2つ作成します。1つ目のバケットにはStandardストレージクラスを、2つ目のバケットにはColdlineストレージクラスを使用します。30日後に、1つ目のバケットから2つ目のバケットへオブジェクトを移行します。 D. オブジェクトライフサイクル管理ポリシーを使用してクラウドストレージバケットを作成し、オブジェクトの経過日数が30日に達した場合に、オブジェクトをStandardストレージクラスからColdlineストレージクラスに移行します。

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Correct Answer: B Vote an answer

Question 3

あなたは、生データゾーンとキュレーション済みゾーンを含む Dataplex 環境を管理しています。データエンジニアリングチームが、キュレーション済みゾーンのバケットアセットに JSON および CSV ファイルをアップロードしていますが、これらのファイルは Dataplex によって自動的に検出されません。Dataplex によってファイルが検出されるようにするには、どうすればよいですか？

A. クラウドストレージ内のCSVファイルとJSONファイルへのオブジェクトレベルのアクセス権を付与します。 B. キュレーションされたゾーンのファイルの自動検出を有効にします。 C. JSONファイルとCSVファイルをrawゾーンに移動します。 D. bgコマンドラインツールを使用して、JSONファイルとCSVファイルをBigQueryテーブルにロードします。

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Correct Answer: C Vote an answer

Question 4

貴社は、現在使用しているデータベース(10TB以上)から大量の医療情報を取得し、新しいテーブルに保存してさらにクエリを実行できるようにしたいと考えています。データベースはメンテナンスの手間が少ないアーキテクチャで、SQL経由でアクセスできる必要があります。また、大量のデータセットのデータ分析をサポートできる、費用対効果の高いソリューションを実装する必要があります。どのような対策を講じるべきでしょうか？

A. BigQueryをデータウェアハウスとして使用します。大規模なクエリをキャッシュするための出力先を設定します。 B. スケーラビリティのために、Compute Engine マネージドインスタンスグループにインストールされた MySQL クラスタを使用します。 C. Cloud Spannerを使用して、リージョン間でデータを複製します。データを一連のテーブルに正規化します。 D. Cloud SQLを使用しますが、まずデータをテーブルに整理します。クエリでJOINを使用してデータを取得します。

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Correct Answer: A Vote an answer

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Question 5

オンプレミス環境に、Webアプリケーションログを含むトピックを持つApache Kafkaクラスタがあります。BigQueryとCloud Storageで分析するために、データをGoogle Cloudにレプリケートする必要があります。Kafka Connectプラグインのデプロイを避けるため、推奨されるレプリケーション方法はミラーリングです。どうすればよいですか？

A. オンプレミスの Kafka クラスターに PubSub Kafka コネクタをデプロイし、PubSub をソースコネクタとして構成します。データフロージョブを使用して、PubSub からデータを読み取り、GCS に書き込みます。 B. オンプレミスの Kafka クラスターに PubSub Kafka コネクタをデプロイし、PubSub をシンクコネクタとして構成します。データフロージョブを使用して、PubSub からデータを読み取り、GCS に書き込みます。 C. GCE VMインスタンス上にKafkaクラスタをデプロイします。オンプレミスのクラスタを構成して、トピックをGCEで実行中のクラスタにミラーリングします。DataprocクラスタまたはDataflowジョブを使用して、Kafkaからデータを読み取り、GCSに書き込みます。 D. PubSub Kafkaコネクタをシンクコネクタとして構成したKafkaクラスタをGCE VMインスタンスにデプロイします。DataprocクラスタまたはDataflowジョブを使用して、Kafkaからデータを読み取り、GCSに書き込みます。

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Correct Answer: C Vote an answer

Question 6

あなたの会社では、Google Cloud Storage と Google Compute Engine の Cassandra クラスタに保存されている非常に大規模なデータセットに対して複雑な分析を実行したいと考えている新しいデータサイエンティストを採用しました。このサイエンティストは主に、機械学習プロジェクト用のラベル付きデータセットと、いくつかの視覚化タスクを作成したいと考えています。彼女によると、自分のノート PC はタスクを実行するには性能が足りず、処理が遅くなっているとのことです。あなたは彼女のタスク実行を手助けしたいと考えています。どうすればよいですか。

A. ユーザーに Google Cloud Shell へのアクセス権を付与します。 B. Google Compute Engine 上の VM 上で可視化ツールをホストします。 C. ラップトップで Jupiter のローカルバージョンを実行します。 D. Google Cloud Datalab を Google Compute Engine 上の仮想マシン (VM) にデプロイします。

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Correct Answer: D Vote an answer

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Question 7

あなたは、それぞれ異なるサプライヤーから最大 750 種類の部品を調達する製造会社で働いています。各部品について平均 1,000 個のサンプルを含むラベル付きデータセットを収集しました。あなたのチームは、部品の写真に基づいて倉庫作業員が入荷した部品を認識できるようにするアプリを実装したいと考えています。このアプリの最初の実用的なバージョン (概念実証として) を数営業日以内に実装したいと考えています。何をすべきでしょうか?

A. 既存のデータセットで Cloud Vision AutoML を使用します。 B. 転移学習技術を活用して独自の画像認識モデルをトレーニングします。 C. 認識のヒントとしてカスタムラベルを指定して Cloud Vision API を使用します。 D. Cloud Vision AutoML を使用しますが、データセットを 2 回削減します。

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Question 8

Google Cloud にデータパイプラインをデプロイする一環として、20 TB のテキストファイル用のストレージを設計しています。入力データは CSV 形式です。複数のエンジンを使用して Cloud Storage のデータをクエリする複数のユーザーに対して集計値をクエリするコストを最小限に抑えたいと考えています。どのストレージサービスとスキーマ設計を使用すればよいでしょうか。

A. ストレージには Cloud Storage を使用します。クエリ用に BigQuery の一時テーブルとしてリンクします。 B. ストレージには Cloud Bigtable を使用します。クエリ用に BigQuery の永続テーブルとしてリンクします。 C. ストレージには Cloud Storage を使用します。クエリ用に BigQuery の永続テーブルとしてリンクします。 D. ストレージには Cloud Bigtable を使用します。Cloud Bigtable データをクエリするには、Compute Engine インスタンスに HBase シェルをインストールします。

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Question 9

Cloud Bigtable は、非常に大量の ____________________________ を保存する場合に推奨されるオプションですか?

A. 非常に高いレイテンシを持つマルチキーデータ B. 非常に低いレイテンシのマルチキーデータ C. 非常に低いレイテンシの単一キーデータ D. 非常に高いレイテンシを持つ単一キーデータ

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Correct Answer: C Vote an answer

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Question 10

オープンソースベースのツールと Google Kubernetes Engine (GKE) を使用して、ワークフローパイプラインのスケジューリングを実装しています。タスクを簡素化および自動化するために、Google マネージドサービスを使用したいと考えています。また、共有 VPC ネットワークの考慮事項にも対応したいと考えています。どうすればよいでしょうか。

A. ワークフローパイプラインには Dataflow を使用します。スケジュール設定には Cloud Run トリガーを使用します。 B. 共有 VPC 構成で Cloud Composer を使用します。Cloud Composer リソースをホストプロジェクトに配置します。 C. ワークフローパイプラインに Dataflow を使用します。シェルスクリプトを使用してワークフローをスケジュールします。 D. 共有 VPC 構成で Cloud Composer を使用します。Cloud Composer リソースをサービスプロジェクトに配置します。

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Correct Answer: D Vote an answer

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Question 11

データサイエンティストチームがオンプレミスのApache Hadoopソリューションに影響を与えることなくデータを探索できるように、Google Cloud上に分析環境を構築しました。オンプレミスのHadoop分散ファイルシステム(HDFS)クラスター内のデータは、Hiveパーティショニングの複数の列を持つ最適化行列(ORC)形式のファイルです。データサイエンティストチームは、オンプレミスのHDFSクラスターでHiveクエリエンジンのSQLを使用していたのと同様の方法でデータを探索できる必要があります。最もコスト効率の高いストレージおよび処理ソリューションを選択する必要があります。
あなたはどうすべきですか？

A. ORC ファイルをクラウドストレージにコピーし、データサイエンティストチーム向けに Dataproc クラスターをデプロイします。 B. データサイエンティストチームのために、ORCファイルをBigtableテーブルにインポートします。 C. ORC ファイルをクラウドストレージにコピーし、データサイエンティストチーム用に外部 BigQuery テーブルを作成します。 D. データサイエンティストチームのために、ORCファイルをBigQueryテーブルにインポートします。

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Correct Answer: C Vote an answer

Question 12

あなたの会社にはハイブリッドクラウドイニシアチブがあります。クラウドプロバイダーサービス間でデータを移動し、各クラウドプロバイダーのサービスを活用する複雑なデータパイプラインがあります。パイプライン全体をオーケストレーションするには、どのクラウドネイティブサービスを使用すればよいでしょうか。

A. クラウドデータフロー B. クラウドコンポーザー C. クラウドデータプロシージャ D. クラウドデータ準備

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Correct Answer: B Vote an answer

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Question 13

あなたは配送会社で働いています。配送センターには、荷物が配送ラインに沿って移動し、適切にルーティングされる場所があります。この会社は、配送ラインにカメラを追加して、輸送中の荷物の目に見える損傷を検出して追跡したいと考えています。損傷した荷物の検出を自動化し、荷物の輸送中にリアルタイムで人間による確認のためにフラグを立てる方法を作成する必要があります。どのソリューションを選択すべきでしょうか。

A. 画像のコーパスで AutoML モデルをトレーニングし、そのモデルを中心に API を構築して、パッケージ追跡アプリケーションと統合します。 B. Cloud Vision API を使用して損傷を検出し、Cloud Functions を通じてアラートを発します。この機能にパッケージ追跡アプリケーションを統合します。 C. BigQuery 機械学習を使用してモデルを大規模にトレーニングし、パッケージをバッチで分析できるようにします。 D. TensorFlow を使用して、画像のコーパスでトレーニングされたモデルを作成します。このモデルを使用する Python ノートブックを Cloud Datalab に作成して、破損したパッケージを分析できるようにします。

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Question 14

ユーザーが何を食べたいかを予測する機械学習ベースの食品注文サービスのデータベーススキーマを設計しています。保存する必要がある情報の一部を以下に示します。
ユーザープロフィール: ユーザーが好んで食べるものと好まないもの
ユーザーアカウント情報: 名前、住所、希望する食事時間
注文情報: 注文がいつ、どこから、誰に行われたか
データベースは、製品のすべてのトランザクションデータを保存するために使用されます。データスキームを最適化したい場合、どの Google Cloud Platform 製品を使用すればよいですか。

A. ビッグクエリ B. クラウドデータストア C. クラウドSQL D. クラウドビッグテーブル

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