弊社は製品に自信を持っており、面倒な製品を提供していません。
ADP試験の出題内容は2026年も更新され続けています。ShikenPASSのGoogle Associate Data Practitioner問題集は購入後365日間無料でアップデートされるため、常に最新の66問で学習できます。
Google ADP 試験概要:
| 認定ベンダー: | Google Cloud |
|---|---|
| 試験名: | Google Cloud Associate Data Practitioner (ADP) |
| 試験番号: | ADP |
| 対応言語: | 日本語, 英語 |
| 認定の有効期間: | 3年間 |
| 試験時間: | 120 分 |
| 試験形式: | 複数選択式, 単一選択式 |
| 出題数: | 50–60 |
| 受験料: | $125 USD |
| 合格点: | 70% |
| 推奨トレーニング: | Google Cloud Skills Boost - Data Practitioner ラーニング パス |
| 受験申し込み: | Google Cloud 認定資格の公式登録 |
| サンプル問題: | DOWNLOAD DEMO |
| 受験方法: | オンライン監視プロクター試験またはテストセンターでの受験 |
| 前提条件: | 必須の前提条件はありません。Google Cloud データサービスに関する約6ヶ月の実務経験が推奨されます。 |
| 公式シラバスのURL: | https://cloud.google.com/learn/certification/data-practitioner |
Google ADP 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| データ分析とプレゼンテーション | 27% | - データのクエリと分析
|
| データパイプラインのオーケストレーション | 18% | - パイプラインの設計と自動化
|
| データ管理 | 25% | - データガバナンスとセキュリティ
|
| データの準備と取り込み | 30% | - Google Cloud サービスへのデータの取り込み
|
ADP試験に関するQ&Aまとめ
ADP試験は、Google Cloudが実施する公式の認定試験で、合格すると「Associate Data Practitioner」の認定を取得できます。この認定はアソシエイトレベルに位置づけられています。詳しい試験情報は、このページの試験概要やほかの質問項目でもご紹介しています。
ADP試験の問題数は50–60、制限時間は120 分です。限られた時間で全問を解き切るには、1問ごとのペースを意識し、難しい問題に時間を使いすぎない進め方が重要です。ShikenPASSのテストエンジンには時間制限付きの模擬試験モードがあるため、本番と同じ時間配分で66問の練習問題に取り組めます。受験直前には、必ず時間を計った通し演習で時間感覚を確認しておきましょう。
ADP試験の合格に必要なスコアは70%、受験料は$125 USDです。万が一不合格になった場合、再受験には受験料を再度全額支払う必要があるため、本番前の仕上がり確認が欠かせません。ShikenPASSの練習問題で模擬試験を繰り返し、安定して合格点を上回る状態になってから受験することをおすすめします。
はい。ShikenPASSではGoogle Associate Data Practitioner（ADP）問題集の無料サンプルをご用意しており、購入前に内容や品質をご確認いただけます。また、ご購入後は365日間無料で最新版にアップデートでき、更新期間終了後の更新も50%割引でご利用いただけます。
ShikenPASSでは「返金保証」をご用意しています。ご購入後60日以内にADP試験を受験して不合格だった場合、受験票の写しと公式スコアレポート（Score Report）のPDFを試験後2日以内にご提出いただければ、7日以内に全額返金の手続きが完了します。なお、ご購入後3日以内の受験や、実際に受験されなかった場合、無料資料・期限切れのご注文は対象外となり、受験者名とお支払い者名の一致が必要です。返金の代わりに、同等の試験資料2点を無料でお受け取りいただき、元の製品の更新サービスを継続することも可能です。商品はお支払い完了後すぐにダウンロードでき、1分以内にメールでもお届けします。2時間経っても届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。インストールできるパソコンの台数に制限はありません。
ADP試験の出題範囲は、公式の発表では全部で4の分野に分かれています。主な分野としては、「データ分析とプレゼンテーション」（27%）、「データ管理」（25%）、「データの準備と取り込み」（30%）などが挙げられます。各分野に含まれる詳細なトピックは、上記の試験範囲一覧でご確認ください。
Google Associate Data Practitioner 認定 ADP 試験問題：
Your organization has decided to migrate their existing enterprise data warehouse to BigQuery. The existing data pipeline tools already support connectors to BigQuery. You need to identify a data migration approach that optimizes migration speed. What should you do?
- A. Use the Cloud Data Fusion web interface to build data pipelines. Create a directed acyclic graph (DAG) that facilitates pipeline orchestration.
- B. Use the BigQuery Data Transfer Service to recreate the data pipeline and migrate the data into BigQuery.
- C. Use the existing data pipeline tool's BigQuery connector to reconfigure the data mapping.
- D. Create a temporary file system to facilitate data transfer from the existing environment to Cloud Storage. Use Storage Transfer Service to migrate the data into BigQuery.
正解：C 🗳️
You need to create a weekly aggregated sales report based on a large volume of data. You want to use Python to design an efficient process for generating this report. What should you do?
- A. Create a Cloud Data Fusion and Wrangler flow. Schedule the flow to run once a week.
- B. Create a Dataflow directed acyclic graph (DAG) coded in Python. Use Cloud Scheduler to schedule the code to run once a week.
- C. Create a Cloud Run function that uses NumPy. Use Cloud Scheduler to schedule the function to run once a week.
- D. Create a Colab Enterprise notebook and use the bigframes.pandas library. Schedule the notebook to execute once a week.
正解：B 🗳️
You have a BigQuery dataset containing sales dat
a. This data is actively queried for the first 6 months. After that, the data is not queried but needs to be retained for 3 years for compliance reasons. You need to implement a data management strategy that meets access and compliance requirements, while keeping cost and administrative overhead to a minimum. What should you do?
- A. Partition a BigQuery table by month. After 6 months, export the data to Coldline storage. Implement a lifecycle policy to delete the data from Cloud Storage after 3 years.
- B. Store all data in a single BigQuery table without partitioning or lifecycle policies.
- C. Set up a scheduled query to export the data to Cloud Storage after 6 months. Write a stored procedure to delete the data from BigQuery after 3 years.
- D. Use BigQuery long-term storage for the entire dataset. Set up a Cloud Run function to delete the data from BigQuery after 3 years.
正解：A 🗳️
Your organization plans to move their on-premises environment to Google Cloud. Your organization's network bandwidth is less than 1 Gbps. You need to move over 500 ## of data to Cloud Storage securely, and only have a few days to move the dat a. What should you do?
- A. Connect to Google Cloud using VPN. Use Storage Transfer Service to move the data to Cloud Storage.
- B. Connect to Google Cloud using VPN. Use the gcloud storage command to move the data to Cloud Storage.
- C. Request multiple Transfer Appliances, copy the data to the appliances, and ship the appliances back to Google Cloud to upload the data to Cloud Storage.
- D. Connect to Google Cloud using Dedicated Interconnect. Use the gcloud storage command to move the data to Cloud Storage.
正解：C 🗳️
You are predicting customer churn for a subscription-based service. You have a 50 PB historical customer dataset in BigQuery that includes demographics, subscription information, and engagement metrics. You want to build a churn prediction model with minimal overhead. You want to follow the Google-recommended approach. What should you do?
- A. Use the BigQuery Python client library in a Jupyter notebook to query and preprocess the data in BigQuery. Use the CREATE MODEL statement in BigQueryML to train the churn prediction model.
- B. Use Dataproc to create a Spark cluster. Use the Spark MLlib within the cluster to build the churn prediction model.
- C. Export the data from BigQuery to a local machine. Use scikit- learn in a Jupyter notebook to build the churn prediction model.
- D. Create a Looker dashboard that is connected to BigQuery. Use LookML to predict churn.
正解：A 🗳️
－Tamaki
