Google Professional-Data-Engineer日本語 : Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版)

Build & Operationalize Data Processing Systems

• Build & Operationalize Pipeline: This module requires that the learners demonstrate competence in data cleansing, transformation, batch & streaming, data import & acquisition, as well as integration with the new data sources;
• Build & Operationalize Storage Systems: This part will require the students’ skills and competence in the effective usage of managed services, including Cloud Spanner, CLoug Bigtable, BigQuery, Cloud SQL, Cloud Memorystore, Cloud Datastore, and Cloud Storage. It also covers their skills in managing the data lifecycle and storage performance and costs;
• Build & Operationalize Processing Infrastructure: The considerations for this subject area include provisioning resources, adjusting pipeline, monitoring pipeline, and testing & quality control.

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

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Preparation Process

To perform well in the Google Professional Data Engineer certification exam, the candidates must be ready to devote ample time to preparation. There is a host of study materials available on the Internet, but if you want to be confident in the authenticity of the resources that you use, it is best to refer to the official platform. Google recommends that the applicants follow the Professional Data Engineer learning path, which is a comprehensive option involving in-person classes, online training, hands-on labs, and other resources from Google Cloud.

Besides that, it is recommended that the students use the official sample questions to familiarize themselves with the question formats that they will encounter during the actual exam. The official webpage also contains additional resources such as Google Cloud documentation and Google Cloud solutions. There is also an option of joining the subject-related webinar to get valuable preparation tips from the Google experts.

Training Courses Recommended for the Exam Preparation

Training courses are meant to help candidates to learn about the Google exam syllabus and prepare well. It has hands-on labs and expert support that will allow you to get in-depth knowledge of each domain covered in the test. So, these are some of the best training courses offered by Google for the Professional Data Engineer certification exam.

Google Professional-Data-Engineer日本語 Exam Syllabus Topics:

Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) Sample Questions:

Question #1
あなたの会社では、独自のシステムを使用して、6 時間ごとに在庫データをクラウドのデータ取り込みサービスに送信しています。送信されるデータには、いくつかのフィールドのペイロードと送信のタイムスタンプが含まれます。送信に関して懸念事項がある場合、システムはデータを再送信します。データを最も効率的に重複排除するにはどうすればよいでしょうか。

A. 各データエントリのハッシュ値を計算し、それをすべての履歴データと比較します。
B. 各データ エントリにグローバル一意識別子 (GUID) を割り当てます。
C. 各データエントリのハッシュ値やその他のメタデータを格納するデータベース テーブルを維持します。
D. 各データエントリを個別のデータベースの主キーとして保存し、インデックスを適用します。

Question #2
ある運送会社では、リアルタイムで Apache Kafka ストリームに送信されるライブの荷物追跡データがあり、その後 BigQuery に読み込まれます。会社のアナリストは、荷物のライフサイクルにおける地理空間の傾向を分析するために、BigQuery で追跡データをクエリしたいと考えています。テーブルは、もともと取り込み日付によるパーティション分割を使用して作成されました。時間が経つにつれて、クエリの処理時間が増加しました。BigQuery でのクエリ パフォーマンスを向上させる変更を実装する必要があります。どうすればよいでしょうか。

A. 古いデータを Cloud Storage ファイルに階層化し、拡張テーブルを活用します。
B. パッケージの配達日にデータ パーティションを使用してテーブルを再作成します。
C. パッケージ追跡 ID 列に対して BigQuery でクラスタリングを実装します。
D. BigQuery で取り込み日付列のクラスタリングを実装します。

Question #3
あなたは、ハンドヘルド スキャナーを使用して配送ラベルを読み取る配送会社で働いています。会社には厳格なデータ プライバシー標準があり、スキャナーは受信者の個人情報 (PII) のみを分析システムに送信することを求めていますが、これはユーザーのプライバシー ルールに違反しています。クラウド ネイティブのマネージド サービスを使用してスケーラブルなソリューションを迅速に構築し、PII が分析システムに公開されるのを防ぎたいと考えています。どうすればよいですか?

A. Compute Engine 仮想マシンにサードパーティのデータ検証ツールをインストールして、受信データに機密情報が含まれているかどうかを確認します。
B. トピックを読み取り、Cloud Data Loss Prevention API を呼び出す Cloud Functions を構築します。タグ付けと信頼レベルを使用して、バケット内のデータをレビュー用に渡すか、隔離します。
C. Stackdriver ロギングを使用して、パイプライン全体を通過したデータを分析し、機密情報が含まれている可能性のあるトランザクションを識別します。
D. BigQuery で承認済みビューを作成し、機密データを含むテーブルへのアクセスを制限します。

Question #4
バッチ処理ジョブ用のデータフローパイプラインを設計しています。ジョブ投入時に複数のゾーン障害が発生した場合に、その影響を軽減したいと考えています。どうすればよいでしょうか？

A. --region フラグを使用してワーカーリージョンを指定します。
B. パイプラインのステージング場所をリージョンクラウドストレージバケットとして設定します。
C. ジョブ送信時にゾーン障害が発生した場合にジョブを再送信するEventarcトリガーを作成します。
D. --zone フラグを使用して、2 つの異なるゾーンに重複するパイプラインを送信します。

Question #5
貴社では、開発、ステージング、本番環境用にそれぞれ別のGoogle Cloudプロジェクトを使用しています。
開発者は、開発プロジェクトでは編集権限、ステージングプロジェクトでは読み取り専用権限、本番プロジェクトでは権限なしの権限を必要とします。Googleが推奨するプラクティスに従ってこれらの権限を割り当て、適用するための効果的で管理しやすいソリューションが必要です。どうすればよいでしょうか？

A. アクセスレベルごとに Google グループを作成し、開発者をグループに割り当て、各プロジェクトでグループに適切な IAM ロールを付与します。
B. 各プロジェクトのVPC内でファイアウォールルールを設定し、許可されていない開発者マシンからのトラフィックをブロックします。
C. 各プロジェクトにおいて、個々の開発者に特定のIAMロールを直接付与します。
D. プロジェクトごとに個別の VPC サービス コントロールの境界を作成し、アクセス レベルを使用します。

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