Google Professional-Data-Engineer日本語リアル試験問題保証付き更新された問題集 [Q100-Q120]

Google Professional-Data-Engineer日本語リアル試験問題保証付き更新された問題集

検証済み！合格できるProfessional-Data-Engineer日本語試験一発合格保証付き

質問 # 100
Google Cloud Bigtableは、各行の単一の値にインデックスを付けます。この値は_______と呼ばれます。

• A. 行キー
• B. 主キー
• C. マスターキー
• D. 一意のキー

正解：A

解説：
Cloud Bigtable is a sparsely populated table that can scale to billions of rows and thousands of columns, allowing you to store terabytes or even petabytes of data. A single value in each row is indexed; this value is known as the row key.

質問 # 101
あなたは、JdbclO を使用して Cloud SQL インスタンスからデータを抽出する Apache Beam パイプラインを開発しています。
Google Cloud で 2 つのプロジェクトが実行されています。パイプラインはプロジェクト A の Dataflow にデプロイされ、実行されます。Cloud SQL インスタンスはプロジェクト B で実行されており、パブリック IP アドレスを持っていません。パイプラインをデプロイした後、接続障害によりパイプラインが Cloud SQL インスタンスからデータを抽出できなかったことに気づきました。VPC Service Controls と共有 VPC がこれらのプロジェクトで使用されていないことを確認しました。
データが公共のインターネットを経由しないようにしながら、このエラーを解決したいと考えています。あなたは何をするべきか？

• A. プロジェクト A とプロジェクト B の間に VPC ネットワーク ピアリングを設定します。ファイアウォール ルールを追加して、ピアリングされたサブネット範囲がネットワーク上のすべてのインスタンスにアクセスできるようにします。
• B. プロジェクト A とプロジェクト B の間に VPC ネットワーク ピアリングを設定します。ピアリングされたサブネット上のプロジェクト B に外部 IP アドレスなしで Compute Engine インスタンスを作成し、Cloud SQL データベースへのプロキシ サーバーとして機能します。
• C. Dataflow ワーカーの外部 IP アドレスをオフにします。プロジェクト A でクラウド NAT を有効にします。
• D. Dataflow ワーカーの外部 IP アドレスを、Cloud SOL インスタンスの承認済みネットワークとして追加します。

正解：B

解説：
* Option A is incorrect because VPC Network Peering alone does not enable connectivity to Cloud SQL instances with private IP addresses. You also need to configure private services access and allocate an IP address range for the service producer network1.
* Option B is incorrect because Cloud NAT does not support Cloud SQL instances with private IP addresses. Cloud NAT only provides outbound connectivity for resources that do not have public IP addresses, such as VMs, GKE clusters, and serverless instances2.
* Option C is correct because it allows you to use a Compute Engine instance as a proxy server to connect to the Cloud SQL database over the peered network. The proxy server does not need an external IP address because it can communicate with the Dataflow workers and the Cloud SQL instance using internal IP addresses. You need to install the Cloud SQL Auth proxy on the proxy server and configure it to use a service account that has the Cloud SQL Client role.
* Option D is incorrect because it requires you to assign public IP addresses to the Dataflow workers, which exposes the data to the public internet. This violates the requirement of ensuring that the data does not go through the public internet. Moreover, adding authorized networks does not work for Cloud SQL instances with private IP addresses.

質問 # 102
Compute Engine仮想マシン（n2-standard -32）でのTensorFlow機械学習モデルは、フレーミングを完了するのに2日かかります。モデルには、CPU上で部分的に実行する必要があるカスタムTensorFlow操作があります。費用効果の高い方法でトレーニング時間を短縮したいと考えています。あなたは何をするべきか？

• A. GPUハードウェアアクセラレータを備えたVMを使用してモデルをトレーニングする
• B. TPUハードウェアアクセラレータを備えたVMを使用してモデルをトレーニングする
• C. VMタイプをn2-highmem-32に変更します
• D. VMタイプをe2standard-32に変更します

正解：A

質問 # 103
GoogleCloudでデータパイプラインを構築しています。機械学習プロセスでは、カジュアルな方法を使用してデータを準備する必要があります。ロジスティック回帰モデルをサポートする必要があります。また、null値を監視および調整する必要があります。これは、実数値のままである必要があり、削除できません。あなたは何をするべきか？

• A. Cloud Dataprepを使用して、サンプルソースデータのnull値を見つけます。 Cloud Dataprocジョブを使用して、すべてのnullを「none」に変換します。
• B. Cloud Dataflowを使用して、サンプルソースデータのnull値を見つけます。 Cloud Dataprepジョブを使用して、すべてのnullを「none」に変換します。
• C. Cloud Dataflowを使用して、サンプルソースデータのnull値を見つけます。カスタムスクリプトを使用して、すべてのnullを0に変換します。
• D. Cloud Dataprepを使用して、サンプルソースデータのnull値を見つけます。 Cloud Dataprepジョブを使用して、すべてのnullを0に変換します。

正解：B

質問 # 104
インフラストラクチャには一連の YouTube チャンネルが含まれています。あなたは、分析のために YouTube チャンネル データを Google Cloud に送信するプロセスを作成する任務を負っています。あなたは、世界中のマーケティング チームが最新の YouTube チャンネル ログ データに対して ANSI SQL やその他の種類の分析を実行できるソリューションを設計したいと考えています。Google Cloud へのログデータ転送をどのように設定すればよいですか?

• A. Storage Transfer Service を使用して、オフサイト バックアップ ファイルを最終宛先として Cloud Storage リージョン バケットに転送します。
• B. ストレージ転送サービスを使用して、オフサイト バックアップ ファイルを最終宛先として Cloud Storage マルチリージョン ストレージ バケットに転送します。
• C. BigQuery Data Transfer Service を使用して、オフサイト バックアップ ファイルを最終宛先として Cloud Storage リージョン ストレージ バケットに転送します。
• D. BigQuery Data Transfer Service を使用して、オフサイト バックアップ ファイルを最終宛先として Cloud Storage マルチリージョン ストレージ バケットに転送します。

正解：A

質問 # 105
世界中の何百万ものデバイスからloTセンサーデータを収集し、そのデータをBigQueryに保存しています。アクセスパターンは、次のクエリを使用してlocation_idとdevice_versionによって変更された最近のデータに基づいています。

コストとパフォーマンスについてクエリを最適化する必要があります。データをどのように構成する必要がありますか？

• A. create_dateによるパーティションテーブルデータtocation_idおよびdevice_versionによるクラスタテーブルデータ
• B. create_dateによるクラスターテーブルデータ、場所によるパーティション、device_version
• C. create_date、location_id、device_versionでテーブルデータを分割します
• D. create_datelocation_idおよびdevice_versionによるクラスターテーブルデータ

正解：D

質問 # 106
あなたはデータ ガバナンス チームに所属しており、リソースを展開するためのセキュリティ要件を実装しています。リソースが europe-west 3 リージョンのみに制限されていることを確認する必要がある Google が推奨するプラクティスに従いたい どうすればよいですか?

• A. 制約/gcp を設定します。resourceLocations 組織ポリシーの制約を in:eu-locations に設定します。
• B. Terraform を使用してリソースをデプロイし、変数検証ルールを実装して、すべてのリソースのリージョンが europe-west3 リージョンに設定されていることを確認します。
• C. 作成されたすべてのリソースを監視し、europe-west3 リージョン外で作成されたリソースを自動的に破棄するクラウド関数を作成します。
• D. 制約/gcp を設定します。resourceLocations 組織ポリシーの制約は次のとおりです: europe-west3-locations。

正解：D

解説：
To ensure that resources are limited to only the europe-west3 region, you should set the organization policy constraint constraints/gcp.resourceLocations to in:europe-west3-locations. This policy restricts the deployment of resources to the specified locations, which in this case is the europe-west3 region. By setting this policy, you enforce location compliance across your Google Cloud resources, aligning with the best practices for data governance and regulatory compliance.
References:
* Professional Data Engineer Certification Exam Guide | Learn - Google Cloud1.
* Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer2.
* Professional Data Engineer Certification | Learn | Google Cloud3.
3: Professional Data Engineer Certification | Learn | Google Cloud 2: Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer 1: Professional Data Engineer Certification Exam Guide | Learn - Google Cloud

質問 # 107
データサイエンティストがBigQueryMLモデルを作成し、予測を提供するMLパイプラインを作成するように依頼しました。
レイテンシが100ミリ秒未満の個々のユーザーIDの予測を提供する必要があるRESTAPIアプリケーションがあります。次のクエリを使用して予測を生成します：SELECTpredicted_label、user_id FROM ML.PREDICT（MODEL'dataset.model '、tableuser_features）。 MLパイプラインをどのように作成する必要がありますか？

• A. 提供されたクエリを使用して承認済みビューを作成します。ビューを含むデータセットをアプリケーションサービスアカウントと共有します。
• B. クエリにWHERE句を追加し、アプリケーションサービスアカウントにBigQueryデータビューアの役割を付与します。
• C. BigQueryIOを使用してCloud Dataflowパイプラインを作成し、クエリの結果を読み取ります。アプリケーションサービスアカウントにDataflowワーカーの役割を付与します。
• D. BigQueryIOを使用してCloud Dataflowパイプラインを作成し、クエリからすべてのユーザーの予測を読み取ります。
  BigtableIOを使用して結果をCloudBigtableに書き込みます。アプリケーションがCloudBigtableから個々のユーザーの予測を読み取れるように、アプリケーションサービスアカウントにBigtableReaderロールを付与します。

正解：D

質問 # 108
BigQueryテーブルの特定のパーティションをどのようにクエリしますか？

• A. EXTRACT（DAY）句を使用します
• B. WHERE句で__PARTITIONTIME疑似列を使用します
• C. WHERE句でDAY列を使用します
• D. WHERE句でDATEBETWEENを使用します

正解：B

解説：
Partitioned tables include a pseudo column named _PARTITIONTIME that contains a date-based timestamp for data loaded into the table. To limit a query to particular partitions (such as Jan 1st and 2nd of 2017), use a clause similar to this:
WHERE _PARTITIONTIME BETWEEN TIMESTAMP('2017-01-01') AND TIMESTAMP('2017-01-02') Reference: https://cloud.google.com/bigquery/docs/partitioned-tables#the_partitiontime_pseudo_column

質問 # 109
BigQuery MLで線形回帰モデルを使用して、顧客が会社の製品を購入する可能性を予測しています。モデルは、モデルをトレーニングして提供するために、主要な予測コンポーネントとして都市名変数を使用します。データは列に編成する必要があります。予測可能な変数を維持しながら、最小限のコーディングを使用してデータを準備する必要があります。あなたは何をするべきか？

• A. BigQueryでSQLを使用して、ワンホットエンコーディング方式を使用して古い列を変換し、各都市をバイナリ値の列にします。
• B. 都市情報を含む列を含まないBigQueryを使用して新しいビューを作成します。
• C. TensorFlowを使用して、語彙リストを含むカテゴリ変数を作成します。語彙ファイルを作成し、モデルの一部としてBigQueryMLにアップロードします。
• D. Cloud Data Fusionを使用して、各都市を1、2、3、4、または5のラベルが付いた地域に割り当て、その番号を使用してモデル内の都市を表します。

正解：D

質問 # 110
コンピューターのWebブラウザーからCloudDataprocクラスターにWebトラフィックデータを安全に転送するには、a（n）_____を使用する必要があります。

• A. VPN接続
• B. 専用ブラウザ
• C. FTP接続
• D. SSHトンネル

正解：D

解説：
Explanation
To connect to the web interfaces, it is recommended to use an SSH tunnel to create a secure connection to the master node.
Reference:
https://cloud.google.com/dataproc/docs/concepts/cluster-web-interfaces#connecting_to_the_web_interfaces

質問 # 111
Google Cloud Bigtableは、各行の単一の値にインデックスを付けます。この値は_______と呼ばれます。

• A. 行キー
• B. 主キー
• C. マスターキー
• D. 一意のキー

正解：A

解説：
Cloud Bigtable is a sparsely populated table that can scale to billions of rows and thousands of columns, allowing you to store terabytes or even petabytes of data. A single value in each row is indexed; this value is known as the row key.
Reference: https://cloud.google.com/bigtable/docs/overview

質問 # 112
あなたは、顧客が e コマース サイトで購入する可能性を予測する、新しいディープ チーミング モデルを開発しています。元のトレーニング データと新しいテスト データの両方に対してモデルの評価を実行すると、モデルがデータを過剰適合していることがわかります。新しいデータを予測する際のモデルの精度を向上させたいと考えています。あなたは何をするべきか？

• A. トレーニング データセットのサイズを減らし、入力特徴の数を増やします。
• B. トレーニング データセットのサイズを増やし、入力フィーチャの数を減らします。
• C. トレーニング データセットのサイズを減らし、入力フィーチャの数を減らします。
• D. トレーニング データセットのサイズを増やし、入力フィーチャの数を増やします。

正解：B

解説：
https://machinelearningmastery.com/impact-of-dataset-size-on-deep-learning-model-skill-and-performance-estim

質問 # 113
あなたは、企業が経済動向を特定するのを支援する経済コンサルティング会社で働いています。分析の一環として、Google BigQueryを使用して、顧客データを、パン、ガソリン、牛乳など、販売された最も一般的な100の商品の平均価格と関連付けます。これらの商品の平均価格は30分ごとに更新されます。このデータを最新の状態に保ち、BigQueryの他のデータとできるだけ安価に組み合わせることができるようにする必要があります。あなたは何をするべきか？

• A. 30分ごとにBigQueryの新しいパーティションテーブルにデータを読み込みます。
• B. データをGoogle CloudDatastoreに保存します。 Google Cloud Dataflowを使用してBigQueryにクエリを実行し、プログラムでデータをCloudDatastoreに保存されているデータと結合します
• C. 地域のGoogle CloudStorageバケット内のファイルにデータを保存します。 Cloud Dataflowを使用してBigQueryにクエリを実行し、プログラムでデータをGoogle CloudStorageに保存されているデータと結合します。
• D. 地域のGoogle Cloud Storageバケットにデータを保存して更新し、BigQueryで連合データソースを作成します

正解：B

質問 # 114
最近の価格履歴に基づいて特定の株式の価格を予測する機械学習モデルを作成する場合、どのタイプの推定量を使用する必要がありますか？

• A. 教師なし学習
• B. リグレッサー
• C. 分類子
• D. クラスタリング推定量

正解：B

解説：
Regression is the supervised learning task for modeling and predicting continuous, numeric variables.
Examples include predicting real-estate prices, stock price movements, or student test scores.
Classification is the supervised learning task for modeling and predicting categorical variables. Examples include predicting employee churn, email spam, financial fraud, or student letter grades.
Clustering is an unsupervised learning task for finding natural groupings of observations (i.e. clusters) based on the inherent structure within your dataset. Examples include customer segmentation, grouping similar items in e-commerce, and social network analysis.
Reference: https://elitedatascience.com/machine-learning-algorithms

質問 # 115
下の図に示すいくつかのデータがあります。 2つの次元はXとYであり、各ドットの陰影はそれがどのクラスであるかを表します。線形アルゴリズムを使用して、このデータを正確に分類する必要があります。

これを行うには、合成機能を追加する必要があります。その機能の価値はどうあるべきですか？

• A. X ^ 2
• B. X ^ 2 + Y ^ 2
• C. Y ^ 2
• D. cos（X）

正解：D

質問 # 116
Flowlogisticは、リアルタイムの在庫追跡システムを展開しています。追跡デバイスはすべてパッケージ追跡メッセージを送信します。このメッセージは、ApacheKafkaクラスターではなく単一のGoogleCloud Pub / Subトピックに送信されます。サブスクライバーアプリケーションは、リアルタイムレポート用にメッセージを処理し、履歴分析のためにGoogleBigQueryに保存します。パッケージデータを長期にわたって分析できるようにする必要があります。
どのアプローチを取るべきですか？

• A. Cloud Pub / Subから自動生成されたタイムスタンプを使用して、データを注文します。
• B. Clod Pub / Subに送信されるときに、各パブリッシャーデバイスからの送信メッセージにタイムスタンプとパッケージIDを添付します。
• C. 受信時にCloud Pub / Subサブスクライバーアプリケーションの各メッセージにタイムスタンプを添付します。
• D. BigQueryのNOW（）関数を使用して、イベントの時間を記録します。

正解：B

質問 # 117
メディアストリーミングサービスであるモバイルアプリケーション用の新しいストレージシステムを展開しています。最適なのはGoogleCloudDatastoreです。複数のプロパティを持つエンティティがあり、その一部は複数の値を取ることができます。たとえば、エンティティ「Movie」では、プロパティ「actors」とプロパティ「tags」には複数の値がありますが、プロパティ「datereleased」にはありません。一般的なクエリでは、actor = <actorname>のすべての映画をdate_releasedで並べ替えるか、tag = Comedyのすべての映画をdate_releasedで並べ替えます。インデックスの数の組み合わせ爆発をどのように回避する必要がありますか？

• A. インデックス設定で次のように手動でインデックスを設定します。
  
• B. エンティティオプションで次を設定します：exclude_from_indexes = 'actors、tags'
• C. インデックス設定で次のように手動でインデックスを設定します。
  
• D. エンティティオプションで次を設定します：exclude_from_indexes = 'date_published'

正解：A

質問 # 118
あなたは、Cloud Storage から BigQuery へのデータを処理する Dataflow パイプラインのトラブルシューティングを行っています。Dataflow ワーカー ノードが相互に通信できないことが判明しました。 ネットワーキング チームは、Google Cloud ネットワーク タグを利用してファイアウォール ルールを定義しています。 Google が推奨するネットワーク セキュリティの実践に従って問題を特定する必要があります。あなたは何をするべきか？

• A. Dataflow パイプラインが外部 IP アドレス オプションを有効にしてデプロイされているかどうかを判断します。
• B. Dataflow ワーカーが使用するサブネット上の TCP ポート 12345 および 12346 でのトラフィックを許可するファイアウォール ルール セットがあるかどうかを確認します。
• C. Dataflow パイプラインにカスタム ネットワーク タグ セットがあるかどうかを判断します。
• D. Dataflow ネットワーク タグの TCP ポート 12345 および 12346 でのトラフィックを許可するファイアウォール ルール セットがあるかどうかを確認します。

正解：D

解説：
Dataflow worker nodes need to communicate with each other and with the Dataflow service on TCP ports
12345 and 12346. These ports are used for data shuffling and streaming engine communication. By default, Dataflow assigns a network tag called dataflow to the worker nodes, and creates a firewall rule that allows traffic on these ports for the dataflow network tag. However, if you use a custom network tag for your Dataflow pipeline, you need to create a firewall rule that allows traffic on these ports for your custom network tag. Otherwise, the worker nodes will not be able to communicate with each other and the Dataflow service, and the pipeline will fail.
Therefore, the best way to identify the issue is to determine whether there is a firewall rule set to allow traffic on TCP ports 12345 and 12346 for the Dataflow network tag. If there is no such firewall rule, or if the firewall rule does not match the network tag used by your Dataflow pipeline, you need to create or update the firewall rule accordingly.
Option A is not a good solution, as determining whether your Dataflow pipeline has a custom network tag set does not tell you whether there is a firewall rule that allows traffic on the required ports for that network tag.
You need to check the firewall rule as well.
Option C is not a good solution, as determining whether your Dataflow pipeline is deployed with the external IP address option enabled does not tell you whether there is a firewall rule that allows traffic on the required ports for the Dataflow network tag. The external IP address option determines whether the worker nodes can access resources on the public internet, but it does not affect the internal communication between the worker nodes and the Dataflow service.
Option D is not a good solution, as determining whether there is a firewall rule set to allow traffic on TCP ports 12345 and 12346 on the subnet used by Dataflow workers does not tell you whether the firewall rule applies to the Dataflow network tag. The firewall rule should be based on the network tag, not the subnet, as the network tag is more specific and secure. References: Dataflow network tags | Cloud Dataflow | Google Cloud, Dataflow firewall rules | Cloud Dataflow | Google Cloud, Dataflow network configuration | Cloud Dataflow | Google Cloud, Dataflow Streaming Engine | Cloud Dataflow | Google Cloud.

質問 # 119
組織のマーケティングチームは、顧客データセットのセグメントの定期的な更新を提供します。マーケティングチームから、BigQueryで更新する必要のある100万件のレコードを含むCSVが提供されました。 BigQueryでUPDATEステートメントを使用すると、quotaExceededエラーが発生します。あなたは何をするべきか？

• A. CSVファイルから新しいBigQueryテーブルに新しいレコードをインポートします。新しいレコードを既存のレコードとマージし、結果を新しいBigQueryテーブルに書き込むBigQueryジョブを作成します。
• B. BigQuery UPDATE DMLステートメントの制限内に収まるように、毎日更新されるレコードの数を減らします。
• C. Google Cloud PlatformConsoleの[Quotamanagement]セクションでBigQueryUPDATEDMLステートメントの制限を増やします。
• D. ソースCSVファイルをCloud Storage内の小さなCSVファイルに分割して、BigQueryジョブごとのBigQuery UPDATEDMLステートメントの数を減らします。

正解：B

質問 # 120
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