Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) (Professional-Data-Engineer日本語) Free Practice Test

Question 1

Pub/Sub サブスクリプションから直接データを取り込む BigQuery テーブルがあります。取り込まれたデータは、Google が管理する暗号鍵で暗号化されます。保存データを暗号化するには、一元化された Cloud Key Management Service（Cloud KMS）プロジェクトの鍵を使用する必要があるという新しい組織ポリシーを満たす必要があります。どうすればよいでしょうか。

A. 顧客管理の暗号化キー (CMEK) を使用して新しい BigOuery テーブルと Pub/Sub トピックを作成し、古い BigOuery テーブルからデータを移行します。

B. Dataflow で Cloud KMS 暗号化キーを使用して、既存の Pub/Sub サブスクリプションを既存の BigQuery テーブルに取り込みます。

C. 顧客管理の暗号鍵 (CMEK) を使用して新しい BigOuory テーブルを作成し、古い BigQuery テーブルからデータを移行します。

D. CMEK を使用して新しい Pub/Sub トピックを作成し、Google が管理する暗号鍵を使用して既存の BigQuery テーブルを使用します。

Correct Answer: C

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Question 2

あなたの会社の経営者から銀行取引のデータベースを渡されました。各行には、ユーザー ID、取引タイプ、取引場所、取引金額が含まれています。彼らは、データに適用できる機械学習の種類を調べるように依頼しています。どの 3 つの機械学習アプリケーションを使用できますか? (3 つ選択してください。)

A. 特徴の類似性に基づいてトランザクションを N 個のカテゴリに分割するクラスタリング。

B. どのトランザクションが不正である可能性が高いかを判断するための教師なし学習。

C. トランザクションの場所を予測するための教師なし学習。

D. トランザクションの場所を予測するための教師あり学習。

E. トランザクションの場所を予測するための強化学習。

F. どのトランザクションが不正である可能性が高いかを判断するための教師あり学習。

Correct Answer: A,B,D

Question 3

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. ワーカーノード

B. 条件ノード

C. アプリケーションノード

D. マスターノード

Correct Answer: D

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Question 4

あなたは、それぞれ優先順位と予算が異なる複数の事業部門を持つ大企業の BI 責任者です。プロジェクトごとに 2,000 の同時オンデマンドスロットの割り当てで、BigQuery のオンデマンド料金を使用しています。組織のユーザーがクエリを実行するためのスロットを取得できないことがあるため、これを修正する必要があります。アカウントに新しいプロジェクトを導入することは避けたいと考えています。
何をすべきでしょうか?

A. Cloud Console の [割り当て] ページで、プロジェクトあたりの同時スロットの数を増やします。

B. 定額料金に切り替えて、プロジェクトの階層的な優先度モデルを確立します。

C. バッチ BQ クエリをインタラクティブ BQ クエリに変換します。

D. プロジェクトあたりのオンデマンド 2K クォータを超えるには、追加のプロジェクトを作成します。

Correct Answer: B

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Question 5

数百万のモノのインターネット (IoT) デバイスから送信されるテレメトリデータを処理するために、NoSQL データベースを選択しています。データ量は年間 100 TB 増加しており、各データエントリには約 100 個の属性があります。データ処理パイプラインには、原子性、一貫性、独立性、耐久性 (ACID) は必要ありません。ただし、高可用性と低レイテンシが必要です。
個々のフィールドに対してクエリを実行してデータを分析する必要があります。要件を満たすデータベースはどれですか? (3 つ選択してください。)

A. Hive を使用した HDFS

B. カサンドラ

C. モンゴDB

D. HBase

E. MySQL

F. レディス

Correct Answer: A,C,D

Question 6

貴社の業界における政府規制では、特定の種類のデータへのアクセスに関する監査可能な記録を保持することが義務付けられています。期限切れのログがすべて適切にアーカイブされると仮定した場合、この義務の対象となるデータはどこに保存すべきでしょうか？

A. ユーザーが指定した暗号化キーを使用して Cloud Storage 上で暗号化されます。承認されたユーザーごとに個別の復号キーが提供されます。

B. 承認された担当者のみが閲覧可能な BigQuery データセットで、データアクセスログを使用して監査機能が提供されます。

C. Cloud Storage 上のバケット内。このバケットには AppEngine サービスからのみアクセスでき、バケットへのリンクを提供する前にユーザー情報を収集してアクセスをログに記録します。

D. Cloud SQL では、ユーザーごとに個別のデータベースユーザー名を使用します。監査機能を提供するため、Cloud SQL 管理アクティビティログが使用されます。

Correct Answer: B

Question 7

BigQuery ML を使用して機械学習モデルを作成し、Vertex AI を使用してモデルをホストするためのエンドポイントを作成したいと考えています。これにより、複数のベンダーからの継続的なストリーミングデータをほぼリアルタイムで処理できるようになります。データには無効な値が含まれている可能性があります。どうすればよいでしょうか。

A. Pub'Sub トピックを作成し、すべてのベンダーデータをそのトピックに送信します。トピックに Cloud Functions を接続してデータを処理して BigQuery に保存します。

B. BigQuery ストリーミング挿入を使用して、BigQuery データセット ML モデルがデプロイされている複数のベンダーからデータを取得します。

C. Pub/Sub トピックを作成し、すべてのベンダーデータをそのトピックに送信します。Dataflow を使用して Pub/Sub データを処理およびサニタイズし、BigQuery にストリーミングします。

D. 新しい BigOuery データセットを作成し、ストリーミング挿入を使用して複数のベンダーからデータを取得します。BigQuery ML モデルを構成して、「取り込み」データセットをトレーニングデータとして使用します。

Correct Answer: C

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Question 8

あなたは、従業員 40 万人以上を抱える大手ファーストフードレストランチェーンで働いています。従業員情報は、FirstName フィールドと LastName フィールドで構成される Google BigQuery の Users テーブルに保存されています。IT 部門のメンバーがアプリケーションを構築しており、各従業員の FirstName フィールドの値とスペースを連結した値に LastName フィールドの値が続く FullName フィールドをアプリケーションがクエリできるように、BigQuery のスキーマとデータを変更するように依頼されました。コストを最小限に抑えながら、そのデータを利用できるようにするにはどうすればよいでしょうか。

A. BigQuery で、FirstName フィールドと LastName フィールドの値を連結して FullName を生成するビューを作成します。

B. BigQuery に対して Users テーブル全体をクエリし、各ユーザーの FirstName 値と LastName 値を連結して、FirstName、LastName、FullName の適切な値を BigQuery の新しいテーブルに読み込む Google Cloud Dataflow ジョブを作成します。

C. BigQuery を使用して、テーブルのデータを CSV ファイルにエクスポートします。Google Cloud Dataproc ジョブを作成して CSV ファイルを処理し、FirstName、LastName、FullName の適切な値を含む新しい CSV ファイルを出力します。BigQuery ロードジョブを実行して、新しい CSV ファイルを BigQuery にロードします。

D. Users テーブルに FullName という新しい列を追加します。各ユーザーの FullName 列を FirstName 値と LastName 値の連結で更新する UPDATE ステートメントを実行します。

Correct Answer: B

Question 9

社内の IT アプリケーションの 1 つと Google BigQuery を統合して、ユーザーがアプリケーションのインターフェースから BigQuery にクエリを実行できるようにします。個々のユーザーに BigQuery への認証を行わせたり、データセットへのアクセス権を与えたりすることは望ましくありません。IT アプリケーションから BigQuery に安全にアクセスする必要があります。
何をすべきでしょうか?

A. シングルサインオン（SSO）プラットフォームと統合し、クエリリクエストとともに各ユーザーの資格情報を渡します。

B. ダミーユーザーを作成し、そのユーザーにデータセットへのアクセスを許可します。そのユーザーのユーザー名とパスワードをファイルシステム上のファイルに保存し、その認証情報を使用して BigQuery データセットにアクセスします。

C. サービスアカウントを作成し、そのアカウントにデータセットへのアクセスを許可します。データセットにアクセスするには、サービスアカウントの秘密鍵を使用します。

D. ユーザーのグループを作成し、そのグループにデータセットへのアクセス権を付与します。

Correct Answer: C

Question 10

BigQueryのML.GENERATE_TEXT関数を使って、新製品発売に向けたマーケティング資料を作成しています。問題は、AIが製品に必ずしも関連しないランダムなテキストを生成することです。マーケティングコピーを生成するための出力を改善する最も簡単な方法を探しています。どうすればよいでしょうか？

A. 類似製品の製品説明の例をプロンプトに表示します。

B. 製品機能のデータセット上で、より特化した言語モデルを微調整します。

C. ML.GENERATE_TEXT の top_p 設定にさまざまな値を試します。

D. ML.GENERATE_TEXT の温度設定にさまざまな値を試します。

Correct Answer: D

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Question 11

既存の初期化アクションを使用して、起動時に Cloud Dataproc クラスタ全体に追加の依存関係をデプロイする必要があります。会社のセキュリティポリシーでは、Cloud Dataproc ノードがインターネットにアクセスできないようにする必要があるため、パブリック初期化アクションはリソースを取得できません。どうすればよいでしょうか。

A. SSH トンネルを使用して Cloud Dataproc クラスタにインターネットへのアクセスを許可します

B. Cloud Dataproc マスターに Cloud SQL Proxy をデプロイする

C. すべての依存関係を VPC セキュリティ境界内の Cloud Storage バケットにコピーします。

D. リソースマネージャーを使用して、Cloud Dataproc クラスタで使用されるサービスアカウントをネットワークユーザーロールに追加します。

Correct Answer: C

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