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。
あなたのテストエンジンはどのように実行しますか？
あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、Google Professional-Data-Engineer日本語テスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。
Professional-Data-Engineer日本語テストエンジンはどのシステムに適用しますか？
オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
PDF版は、Adobe ReaderやOpenOffice、Foxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。
返金するポリシーはありますか？ 失敗した場合、どうすれば返金できますか？
はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です：購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は７日以内に支払い口座に戻ります。
ShikenPASSはどんな学習資料を提供していますか？
テストエンジン：Professional-Data-Engineer日本語試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
PDF（テストエンジンのコピー）：内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。
更新されたProfessional-Data-Engineer日本語学習資料を得ることができ、取得方法？
はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新された学習資料をあなたのメールボックスに自動的に送ります。
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 |
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| トピック 2 |
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| トピック 3 |
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| トピック 4 |
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| トピック 5 |
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参照：https://cloud.google.com/certification/data-engineer
割引はありますか？
我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。
あなたはProfessional-Data-Engineer日本語学習資料の更新をどのぐらいでリリースしていますか？
すべての学習資料は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じて試験内容をアップグレードします。
購入後、どれくらいProfessional-Data-Engineer日本語学習資料を入手できますか？
あなたは5-10分以内にGoogle Professional-Data-Engineer日本語学習資料を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後に学習資料を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。
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：
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 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。
- B. 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。
- 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。クエリ用に BigQuery の永続テーブルとしてリンクします。
正解：C 🗳️
貴社は、30ノードのApache Hadoopクラスタをクラウドに移行しようとしています。既に作成済みのHadoopジョブを再利用し、クラスタの管理を可能な限り最小限に抑えたいと考えています。また、クラスタの運用終了後もデータを永続化できるようにしたいと考えています。どのような対応を取るべきでしょうか？
- A. 永続ディスクを使用するHadoopクラスタをGoogle Compute Engine上に作成します。
- B. ローカル SSD ディスクを使用する Hadoop クラスターを Google Compute Engine 上に作成します。
- C. HDFSに永続ディスクを使用するGoogle Cloud Dataprocクラスタを作成します。
- D. Google Cloud Storageコネクタを使用するCloud Dataprocクラスタを作成します。
- E. データを処理する Google Cloud Dataflow ジョブを作成します。
正解：D 🗳️
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. 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。
- B. 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。
- C. 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。
- D. 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。
正解：B 🗳️
ケーススタディ2 - MJTelco
会社概要
MJTelcoは、世界中の急速に成長している未開拓市場でネットワーク構築を目指すスタートアップ企業です。同社は革新的な光通信ハードウェアに関する特許を保有しており、これらの特許に基づき、安価なハードウェアで信頼性の高い高速バックボーンリンクを多数構築することが可能です。
会社概要
経験豊富な通信業界の幹部によって設立されたMJTelcoは、もともと宇宙空間における通信の課題を克服するために開発された技術を活用しています。事業運営の根幹となるのは、リアルタイム分析を可能にし、機械学習を組み込んでトポロジーを継続的に最適化する分散型データインフラストラクチャの構築です。ハードウェアが安価であるため、ネットワークを過剰に展開することで、地域情勢の変化がロケーションの利用可能性やコストに与える影響に対応できるように計画しています。
彼らの経営陣と運用チームは世界中に分散しており、システム内ではデータ利用者とデータ提供者の間で多対多の関係が構築されています。慎重な検討の結果、彼らはパブリッククラウドが自社のニーズを満たす最適な環境であると判断しました。
解決策のコンセプト
MJTelcoは自社ラボで概念実証(PoC)プロジェクトを成功裏に実施している。彼らには主に2つのニーズがある。
* 5万件以上のインストール規模に拡大する際に発生する、より大量のデータフローをサポートできるよう、PoC(概念実証)を拡張し、強化する。
* 機械学習サイクルを改良し、トポロジー定義を制御するために使用する動的モデルを検証および改善する。
MJTelcoは、実験の実行、新機能の展開、および本番顧客へのサービス提供のニーズを満たすために、開発/テスト、ステージング、および本番という3つの独立した運用環境も使用します。
ビジネス要件
* 予測不可能な分散型通信ユーザーコミュニティにおいて、必要な時に必要な場所でリソースをインスタンス化することで、最小限のコストで本番環境を拡張します。
最先端の機械学習と分析を保護するため、独自のデータのセキュリティを確保する。
分散した研究者が分析のためにデータに確実かつタイムリーにアクセスできるようにする
顧客に影響を与えることなく、機械学習モデルの迅速な反復開発を可能にする隔離された環境を維持する。
技術要件
テレメトリデータの安全かつ効率的な輸送と保管を確保する
* インスタンスを迅速に拡張し、それぞれ複数のフローを持つ10,000～100,000のデータプロバイダーをサポートします。
* 最大2年分のデータを追跡するデータテーブルに対して分析とプレゼンテーションが可能で、1日あたり約1億件のレコードを保存できます。
* テレメトリフローと本番環境における学習サイクルの両方において、データパイプラインの問題を認識することに重点を置いた監視インフラストラクチャの迅速な反復をサポートします。
CEO声明
当社のビジネスモデルは、特許、分析技術、そして動的な機械学習に支えられています。低価格ながら高い信頼性を実現するハードウェア構成により、コスト面で優位性を確保しています。信頼性と容量に関する当社のコミットメントを満たすためには、大規模な分散データパイプラインを迅速に安定化させる必要があります。
CTO声明
当社のパブリッククラウドサービスは、宣伝どおりに動作する必要があります。拡張性とデータセキュリティを確保できるリソースが必要です。また、データサイエンティストがモデルを綿密に分析し、迅速に適応できる環境も必要です。データの処理に自動化を活用しているため、開発環境とテスト環境も、反復作業に合わせて適切に動作する必要があります。
最高財務責任者(CFO)声明
このプロジェクトは規模が大きすぎるため、データと分析に必要なハードウェアとソフトウェアを自社で維持管理することはできません。また、これほど多くのデータフィードを監視する運用チームを配置する余裕もないため、自動化とインフラストラクチャに頼ることになります。Google Cloudの機械学習を活用することで、当社の定量分析担当者はデータパイプラインの問題ではなく、より価値の高い課題に取り組むことができるようになります。
MJTelcoは、過去2年間の記録の履歴分析を可能にするスキーマをGoogle Bigtableに作成することを求めています。受信する各レコードは15分ごとに送信され、デバイスの一意の識別子とデータレコードが含まれています。最も一般的なクエリは、特定のデバイスについて特定の日付のすべてのデータを取得するものです。どのスキーマを使用すべきでしょうか？
- A. Rowkey: device_id
列データ: 日付、データポイント - B. 行キー: 日付#データポイント
列データ: device_id - C. 行キー: 日付
列データ: device_id、data_point - D. 行キー: 日付#デバイスID
列データ: data_point - E. 行キー: データポイント
列データ: device_id、date
正解：D 🗳️
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
貴社では、顧客データをオンプレミスのApache HadoopクラスターにApache Parquet形式で保存しています。データは、クラスター上で実行されるApache Sparkジョブによって毎日処理されます。
SparkジョブとParquetデータをGoogle Cloudに移行しています。今後の変換パイプラインではBigQueryを使用するため、データがBigQueryで利用可能であることを確認する必要があります。マネージドサービスを利用しつつ、ETLデータ処理の変更とオーバーヘッドコストを最小限に抑えたいと考えています。どうすればよいでしょうか？
- A. データをクラウドストレージに移行し、バケットをDataplexアセットとして登録します。Sparkパイプラインをリファクタリングしてクラウドストレージ上でデータの書き込みと読み取りを行い、Dataproc Serverless上で実行します。
- B. データをBigQueryに移行します。SparkパイプラインをリファクタリングしてBigQuery上でデータの書き込みと読み取りを行い、Dataproc Serverless上で実行します。
- C. データをBigLakeに移行します。Sparkパイプラインをリファクタリングして、Cloud Storageへのデータの書き込みと読み取りを行い、Compute Engine上のDataprocで実行します。
- D. データをクラウドストレージに移行し、メタデータをDataproc Metastore(DPMS)に移行します。
Sparkパイプラインをリファクタリングして、クラウドストレージ上でデータの書き込みと読み込みを行い、Dataproc Serverless上で実行する。
正解：D 🗳️
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－田村**
