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Understanding functional and technical aspects of Google Professional Data Engineer Exam Building and operationalizing data processing systems
The following will be discussed here:
- Awareness of current state and how to migrate a design to a future state
- Monitoring pipelines
- Testing and quality control
- Storage costs and performance
- Building and operationalizing processing infrastructure
- Effective use of managed services (Cloud Bigtable, Cloud Spanner, Cloud SQL, BigQuery, Cloud Storage, Cloud Datastore, Cloud Memorystore)
- Provisioning resources
- Building and operationalizing storage systems
- Lifecycle management of data
- Data cleansing
- Data acquisition and import
- Validating a migration
- Migrating from on-premises to cloud (Data Transfer Service, Transfer Appliance, Cloud Networking)
- Adjusting pipelines
- Integrating with new data sources
- Building and operationalizing data processing systems
- Batch and streaming
- Building and operationalizing pipelines
- Transformation
Understanding functional and technical aspects of Google Professional Data Engineer Exam Operationalizing machine learning models
The following will be discussed here:
- Operationalizing machine learning models
- Use of edge compute
- Retraining of machine learning models (Cloud Machine Learning Engine, BigQuery ML, Kubeflow, Spark ML)
- Machine learning terminology (e.g., features, labels, models, regression, classification, recommendation, supervised and unsupervised learning, evaluation metrics)
- Distributed vs. single machine
- Hardware accelerators (e.g., GPU, TPU)
- Ingesting appropriate data
- Deploying an ML pipeline
- Choosing the appropriate training and serving infrastructure
- Continuous evaluation
- Conversational experiences (e.g., Dialogflow)
- ML APIs (e.g., Vision API, Speech API)
- Customizing ML APIs (e.g., AutoML Vision, Auto ML text)
- Common sources of error (e.g., assumptions about data)
- Impact of dependencies of machine learning models
- Leveraging pre-built ML models as a service
- Measuring, monitoring, and troubleshooting machine learning models
Reference: https://cloud.google.com/certification/data-engineer
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What is the duration, language, and format of Google Professional Data Engineer Exam
- Language: English (U.S.), Japanese, Spanish, and Portuguese
- Length of Examination: 120 minutes
- Number of Questions: 50-60
- Cost: $200
- Passing score: 80%
- Format: Multiple choices, multiple answers
Google Professional-Data-Engineer日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Building and operationalizing data processing systems | 24% | - Data processing and transformation
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| Topic 2: Ensuring solution quality | 28% | - Security and governance
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| Topic 3: Designing data processing systems | 22% | - Data architecture and storage design
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| Topic 4: Operationalizing machine learning models | 26% | - Model deployment and monitoring
|
Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) Sample Questions:
会社では、レポート作成にBigQueryに接続したLooker Studioを使用しています。大規模なテーブルに対する複雑なクエリが原因で、ダッシュボードの読み込み速度が遅くなっています。クエリには、複数の列に対する集計とフィルタリングが含まれています。ダッシュボードの読み込み時間を短縮するには、クエリのパフォーマンスを最適化する必要があります。どうすればよいでしょうか？
- A. BigQuery BI Engine を使用して、頻繁にアクセスされるデータをキャッシュすることでクエリ パフォーマンスを高速化します。
- B. BigQuery に行レベルのセキュリティを実装して、データ アクセスを制限し、クエリによって処理されるデータの量を削減します。
- C. Looker Studio ダッシュボードで使用される集計とフィルタを事前計算するマテリアライズド ビューを BigQuery で作成します。
- D. 常に最新のデータが表示されるように、データ更新間隔を短くするように Looker Studio を構成します。
Correct Answer: A,C 🗳️
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Google Cloud Bigtable インスタンスの SSD ストレージと HDD ストレージを切り替えるために推奨されるアクションは何ですか?
- A. 選択は最終的なものであり、同じストレージ タイプを使用して再開する必要があります。
- B. 1つがHDDでもう1つがSDDの並列インスタンスを実行します。
- C. 3番目のインスタンスを作成し、バッチジョブを介して2つのストレージタイプからデータを同期します。
- D. 既存のインスタンスからデータをエクスポートし、新しいインスタンスにデータをインポートします
Correct Answer: D 🗳️
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貴社のデータ資産は、BigQuery、Pub/Sub、およびCompute Engine上で稼働するPostgreSQLインスタンスに保存されています。複数のドメインと多様なチームがデータを使用しているため、組織内のチームは既存のデータ資産を容易に発見できません。開発と構成の手間を最小限に抑えつつ、データの発見性を向上させるソリューションを設計する必要があります。どのような対策を講じるべきでしょうか？
- A. データカタログを使用して、BigQueryデータセットを自動的にカタログ化します。データカタログAPIを使用して、Pub/SubトピックとPostgreSQLテーブルを手動でカタログ化します。
- B. データカタログを使用して、BigQueryデータセットとPub/Subトピックを自動的にカタログ化します。データカタログAPIを使用して、PostgreSQLテーブルを手動でカタログ化します。
- C. データカタログを使用して、BigQueryデータセットとPub/Subトピックを自動的にカタログ化します。カスタムコネクタを使用して、PostgreSQLテーブルを手動でカタログ化します。
- D. 顧客コネクタを使用して、BigQuery データセット、Pub/Sub トピック、および PostgreSQL テーブルを手動でカタログ化します。
Correct Answer: C 🗳️
データ サイエンティストが BigQuery ML モデルを作成し、予測を提供するための 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 ミリ秒未満で個々のユーザー ID の予測を提供するという要件を持つ REST API アプリケーションがあります。
予測を生成するには、次のクエリを使用します。
ML.PREDICT (モデル 'dataset.model'、テーブル user_features) から、predicted_label、user_id を選択します。
ML パイプラインはどのように作成すればよいでしょうか?
- A. 指定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 データ閲覧者のロールを付与します。
- 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 Cloud Bigtable に書き込みます。アプリケーションが Cloud Bigtable 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 Bigtable Reader ロールを付与します。
- 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 Worker ロールを付与します。
Correct Answer: C 🗳️
BigQuery オンデマンド環境を管理しています。ビジネス インテリジェンス ツールは、日レベルと月レベルで大規模な (50 TB) 販売履歴ファクト テーブルを集計するクエリを毎日何百も送信しています。これらのクエリの応答時間は遅く、コストの予想を超えています。応答時間を短縮し、クエリ コストを削減し、メンテナンスを最小限に抑える必要があります。どうすればよいでしょうか。
- A. 売上テーブルの上にマテリアライズド ビューを構築し、日レベルと月レベルでデータを集計します。
- B. 売上テーブルの上に承認済みビューを構築し、日レベルと月レベルでデータを集計します。
- C. スケジュールされたクエリを作成して、売上日と売上月を 1 時間ごとに集計テーブルを作成します。
- D. Bl Engine を有効にし、販売テーブルを優先テーブルとして追加します。
Correct Answer: A 🗳️
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