試験コード： Professional-Data-Engineer
試験名称： Google Certified Professional Data Engineer Exam
認証ベンダー： Google
対応認証： Google Cloud Certified

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Google Professional-Data-Engineer 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Maintaining and automating data workloads: It discusses optimizing resources, automation and repeatability design, and organization of workloads as per business requirements. Lastly, the topic explains monitoring and troubleshooting processes and maintaining awareness of failures.
トピック 2	Storing the data: This topic explains how to select storage systems and how to plan using a data warehouse. Additionally, it discusses how to design for a data mesh.
トピック 3	Preparing and using data for analysis: Questions about data for visualization, data sharing, and assessment of data may appear.
トピック 4	Ingesting and processing the data: The topic discusses planning of the data pipelines, building the pipelines, acquisition and import of data, and deploying and operationalizing the pipelines.
トピック 5	Designing data processing systems: It delves into designing for security and compliance, reliability and fidelity, flexibility and portability, and data migrations.

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

Google Certified Professional Data Engineer 認定 Professional-Data-Engineer 試験問題：

問題 #1

You are building new real-time data warehouse for your company and will use Google BigQuery streaming inserts. There is no guarantee that data will only be sent in once but you do have a unique ID for each row of data and an event timestamp. You want to ensure that duplicates are not included while interactively querying data. Which query type should you use?

A. Use GROUP BY on the unique ID column and timestamp column and SUM on the values.
B. Use the LAG window function with PARTITION by unique ID along with WHERE LAG IS NOT NULL.
C. Include ORDER BY DESK on timestamp column and LIMIT to 1.
D. Use the ROW_NUMBER window function with PARTITION by unique ID along with WHERE row equals 1.

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正解：D 🗳️

解説: (Fast2test メンバーにのみ表示されます)

問題 #2

You want to use a BigQuery table as a data sink. In which writing mode(s) can you use BigQuery as a sink?

A. Only batch
B. BigQuery cannot be used as a sink
C. Only streaming
D. Both batch and streaming

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正解：D 🗳️

解説: (Fast2test メンバーにのみ表示されます)

問題 #3

You are developing an application that uses a recommendation engine on Google Cloud. Your solution should display new videos to customers based on past views. Your solution needs to generate labels for the entities in videos that the customer has viewed. Your design must be able to provide very fast filtering suggestions based on data from other customer preferences on several TB of data. What should you do?

A. Build and train a complex classification model with Spark MLlib to generate labels and filter the results. Deploy the models using Cloud Dataproc. Call the model from your application.
B. Build an application that calls the Cloud Video Intelligence API to generate labels. Store data in Cloud SQL, and join and filter the predicted labels to match the user's viewing history to generate preferences.
C. Build an application that calls the Cloud Video Intelligence API to generate labels. Store data in Cloud Bigtable, and filter the predicted labels to match the user's viewing history to generate preferences.
D. Build and train a classification model with Spark MLlib to generate labels. Build and train a second classification model with Spark MLlib to filter results to match customer preferences.
Deploy the models using Cloud Dataproc. Call the models from your application.

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正解：C 🗳️

解説: (Fast2test メンバーにのみ表示されます)

問題 #4

One of your encryption keys stored in Cloud Key Management Service (Cloud KMS) was exposed. You need to re- encrypt all of your CMEK-protected Cloud Storage data that used that key, and then delete the compromised key. You also want to reduce the risk of objects getting written without customer-managed encryption key (CMEK) protection in the future. What should you do?

A. Create a new Cloud KMS key. Set the default CMEK key on the existing Cloud Storage bucket to the new one.
B. Create a new Cloud KMS key. Create a new Cloud Storage bucket configured to use the new key as the default CMEK key. Copy all objects from the old bucket to the new bucket without specifying a key.
C. Create a new Cloud KMS key. Create a new Cloud Storage bucket. Copy all objects from the old bucket to the new one bucket while specifying the new Cloud KMS key in the copy command.
D. Rotate the Cloud KMS key version. Continue to use the same Cloud Storage bucket.

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正解：B 🗳️

問題 #5

You have an upstream process that writes data to Cloud Storage. This data is then read by an Apache Spark job that runs on Dataproc. These jobs are run in the us-central1 region, but the data could be stored anywhere in the United States. You need to have a recovery process in place in case of a catastrophic single region failure. You need an approach with a maximum of 15 minutes of data loss (RPO=15 mins). You want to ensure that there is minimal latency when reading the data. What should you do?

A. 1. Create a Cloud Storage bucket in the US multi-region.
2. Run the Dataproc cluster in a zone in the us-central1 region, reading data from the US multi- region bucket.
3. In case of a regional failure, redeploy the Dataproc cluster to the us-central2 region and continue reading from the same bucket.
B. 1. Create a dual-region Cloud Storage bucket in the us-central1 and us-south1 regions.
2. Enable turbo replication.
3. Run the Dataproc cluster in a zone in the us-central1 region, reading from the bucket in the same region.
4. In case of a regional failure, redeploy the Dataproc clusters to the us-south1 region and read from the same bucket.
C. 1. Create a dual-region Cloud Storage bucket in the us-central1 and us-south1 regions.
2. Enable turbo replication.
3. Run the Dataproc cluster in a zone in the us-central1 region, reading from the bucket in the us- south1 region.
4. In case of a regional failure, redeploy your Dataproc cluster to the us-south1 region and continue reading from the same bucket.
D. 1. Create two regional Cloud Storage buckets, one in the us-central1 region and one in the us- south1 region.
2. Have the upstream process write data to the us-central1 bucket. Use the Storage Transfer Service to copy data hourly from the us-central1 bucket to the us-south1 bucket.
3. Run the Dataproc cluster in a zone in the us-central1 region, reading from the bucket in that region.
4. In case of regional failure, redeploy your Dataproc clusters to the us-south1 region and read from the bucket in that region instead.