Steht die Prüfung kurz bevor, zählt jede Lernstunde. Die 433 Übungsfragen zur Professional-Data-Engineer日本語 Prüfung von EchteFrage führen Sie ohne Umwege zu den prüfungsrelevanten Inhalten der Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版). So nutzen Sie auch kurze Zeitfenster effektiv.
Google Professional-Data-Engineer日本語 Prüfungsübersicht:
| Zertifizierungsanbieter: | Google Cloud |
|---|---|
| Prüfungsname: | Google Cloud Professional Data Engineer-Prüfung |
| Prüfungsnummer: | Professional-Data-Engineer |
| Prüfungsformat: | Einfachauswahl, Mehrfachauswahl |
| Verfügbare Sprachen: | Japanisch, Englisch |
| Verwandte Zertifizierungen: | Google Cloud Professional Data Analyst Google Cloud Professional Cloud Architect Google Cloud Associate Cloud Engineer |
| Anzahl der Fragen: | 40 - 50 |
| Prüfungsdauer: | 120 Minuten |
| Prüfungsgebühr: | USD 200 (zuzüglich Steuern, sofern zutreffend) |
| Mindestpunktzahl: | 700 / 1000 |
| Gültigkeitsdauer des Zertifikats: | 2 Jahre |
| Empfohlenes Training: | Offizieller Prüfungsleitfaden Lernpfad zur Google Cloud Professional Data Engineer-Zertifizierung |
| Prüfungsanmeldung: | Registrierung für Google Cloud-Zertifizierungen |
| Beispielfragen: |  |
| Prüfungsmethode: | Online-Prüfung mit Fernaufsicht oder Prüfung vor Ort mit Aufsicht |
| Voraussetzungen: | Es gibt keine verbindlichen Teilnahmevoraussetzungen; empfohlen werden mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in der Branche, davon mindestens 1 Jahr im Entwurf und der Verwaltung von Datenlösungen auf Google Cloud |
| Offizielle Syllabus-URL: | https://cloud.google.com/learn/certification/data-engineer |
Google Professional-Data-Engineer日本語 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Aufbau und Betrieb von Datenverarbeitungssystemen | 25% | - Bereitstellung und Verwaltung von Systemen
|
| Pflege und Automatisierung von Datenverarbeitungsabläufen | 18% | - Automatisierung und Wiederholbarkeit
|
| Gewährleistung der Qualität und Zuverlässigkeit der Lösung | 17% | - Fehlerbehebung und Optimierung
|
| Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens im Betrieb | 20% | - Vorbereitung von Daten für das maschinelle Lernen
|
| Entwurf von Datenverarbeitungssystemen | 20% | - Entwurf anhand geschäftlicher Anforderungen
|
Alles Wichtige zur Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) im Überblick
Die Professional-Data-Engineer日本語 Prüfung (Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版)) ist eine offizielle Zertifizierungsprüfung von Google. Mit dem Bestehen erlangen Sie die Zertifizierung Google Cloud Professional Data Engineer. Sie ist der Stufe Professional zugeordnet. In engem Zusammenhang stehen außerdem die Zertifizierungen Google Cloud Associate Cloud Engineer, Google Cloud Professional Cloud Architect, Google Cloud Professional Data Analyst.
Die Professional-Data-Engineer日本語 Prüfung umfasst 40 - 50 Fragen in 120 Minuten. Daraus ergibt sich ein straffes Antworttempo: Verlieren Sie sich nicht zu lange in einzelnen Fragen, markieren Sie unsichere Punkte und behalten Sie am Ende eine Zeitreserve für den zweiten Durchgang. Am wirksamsten trainieren Sie dieses Zeitmanagement, indem Sie die 433 Übungsfragen von EchteFrage mehrfach unter realen Zeitbedingungen durcharbeiten – die Desktop- und die Online Test Engine begleiten Sie dabei mit einem Zeitlimit wie im Prüfungszentrum.
Zum Bestehen der Professional-Data-Engineer日本語 Prüfung benötigen Sie 700 / 1000. Die offizielle Prüfungsgebühr beträgt USD 200 (zuzüglich Steuern, sofern zutreffend); beachten Sie, dass bei einem Nichtbestehen der volle Betrag für jeden Wiederholungsversuch erneut anfällt. Messen Sie daher Ihren Wissensstand vor der Anmeldung mit den Übungsfragen von EchteFrage: Liegen Ihre Ergebnisse in den Übungstests stabil über der Bestehensgrenze, ist der Prüfungstermin eine gut investierte Entscheidung.
Für die Professional-Data-Engineer日本語 Prüfung gilt: Es gibt keine verbindlichen Teilnahmevoraussetzungen; empfohlen werden mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in der Branche, davon mindestens 1 Jahr im Entwurf und der Verwaltung von Datenlösungen auf Google Cloud Da Hersteller ihre Zulassungsbedingungen gelegentlich anpassen, bestätigen Sie die aktuellen Vorgaben bitte vor der Anmeldung auf der offiziellen Seite von Google: Offizielle Prüfungsinformationen zur Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版).
Die Anmeldung zur Professional-Data-Engineer日本語 Prüfung erfolgt über die folgenden offiziellen Kanäle:
Zur Prüfungsform: Online-Prüfung mit Fernaufsicht oder Prüfung vor Ort mit Aufsicht
Google empfiehlt zur Vorbereitung auf die Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) die folgenden offiziellen Trainings:
Ergänzend dazu bieten Ihnen die 433 Übungsfragen von EchteFrage die Möglichkeit, das Gelernte unter Prüfungsbedingungen anzuwenden und Wissenslücken gezielt zu schließen.
Ja. Laden Sie einfach die kostenlose PDF-Demo zur Professional-Data-Engineer日本語 Prüfung herunter und prüfen Sie Qualität und Schwierigkeitsgrad der Fragen, bevor Sie sich entscheiden. Nach dem Kauf erhalten Sie außerdem 365 Tage lang kostenlose Updates: Sobald sich die Prüfungsinhalte ändern, sendet Ihnen EchteFrage die aktualisierte Version automatisch per E-Mail. Nach Ablauf des Jahres verlängern Sie den Update-Service mit 50 % Rabatt.
Sollten Sie die entsprechende Prüfung innerhalb von 60 Tagen nach dem Kauf nicht bestehen, erstatten wir Ihnen den Kaufpreis vollständig (100% Money Back Guarantee). Voraussetzungen: Die Prüfung wurde frühestens drei Tage nach dem Kauf abgelegt, der Name des Prüflings stimmt mit dem des Zahlenden überein, und Sie reichen innerhalb von zwei Tagen nach der Prüfung die Anmeldebestätigung (Enrollment Slip) als Scan sowie das offizielle Score Report als PDF ein – die Bearbeitung erfolgt innerhalb von sieben Tagen. Ausgenommen sind kostenlose Materialien und abgelaufene Bestellungen. Alternativ zur Rückerstattung können Sie kostenlos zwei gleichwertige Prüfungsvorbereitungen wählen und behalten dabei den Update-Service Ihres gekauften Produkts. Die Lieferung erfolgt unmittelbar nach Zahlungseingang als Sofort-Download: Ihre Unterlagen erreichen Sie innerhalb einer Minute per E-Mail; sollte die Nachricht nach zwei Stunden noch nicht eingegangen sein, wenden Sie sich bitte an unseren Kundendienst. Eine Begrenzung der Installationen auf verschiedenen Computern gibt es nicht.
Die Professional-Data-Engineer日本語 Prüfung gliedert sich in 5 Themenbereiche. Zu den wichtigsten zählen:
- Gewährleistung der Qualität und Zuverlässigkeit der Lösung (17%)
- Entwurf von Datenverarbeitungssystemen (20%)
- Aufbau und Betrieb von Datenverarbeitungssystemen (25%)
Die vollständige Aufstellung aller Bereiche samt Gewichtung finden Sie in der Prüfungsübersicht weiter oben auf dieser Seite.
Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) Professional-Data-Engineer-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen
Frage #1
車両のテレメトリデータをリアルタイムで取り込むために、Cloud Datastoreを使用することにしました。長期的なデータ増加に対応しつつ、コストを低く抑えたストレージシステムを構築したいと考えています。また、定期的にデータのスナップショットを作成し、ポイントインタイム(PIT)リカバリを実行したり、別の環境のCloud Datastoreにデータのコピーを複製したりできるようにしたいと考えています。
これらのスナップショットを長期間保存したい場合、どのような2つの方法が有効でしょうか？
(2つ選択してください。)
A. Cloud Datastoreクライアントライブラリを使用してすべてのエンティティを読み取るアプリケーションを作成します。エクスポートされたデータをJSONファイルにフォーマットします。データをCloud Source Repositoriesに保存する前に圧縮を適用します。
B. Cloud Datastoreクライアントライブラリを使用してすべてのエンティティを読み取るアプリケーションを作成します。各エンティティをBigQueryストリーミング挿入を介してBigQueryテーブルの行として扱います。各エクスポートにエクスポートタイムスタンプを割り当て、それを各行の追加列として添付します。BigQueryテーブルがエクスポートタイムスタンプ列を使用してパーティション分割されていることを確認してください。
C. マネージドエクスポートを使用し、そのエクスポート用に予約された固有の名前空間の下にある別のプロジェクトで Cloud Datastore にインポートします。
D. マネージドエクスポートを使用し、ニアラインまたはコールドラインクラスを使用してデータをクラウドストレージバケットに保存します。
E. マネージドエクスポートを使用し、そのエクスポート専用に作成された BigQuery テーブルにデータをインポートし、一時的なエクスポート ファイルを削除します。
Frage #2
あなたは、都市中の建設現場付近に設置された数百個のセンサーから騒音レベルデータを取り込むストリーミングデータフローパイプラインを構築しています。センサーは10秒ごとに騒音レベルを測定し、レベルが70dBAを超えた場合にそのデータをパイプラインに送信します。30分以上データが受信された場合にセンサーからの平均騒音レベルを検出する必要がありますが、15分間データが受信されないとウィンドウが終了します。どうすればよいですか？
A. 15 分のウィンドウと 15 分の .withAllowedLateness 演算子を使用してタンブリング ウィンドウを使用します。
B. 30分の間隔を空けたセッションウィンドウを使用します。
C. 15分間の間隔を設定したセッションウィンドウを使用してください。
D. 15分間のウィンドウと30分間の期間でホッピングウィンドウを使用します。
Frage #3
データがパイプラインに入った時間に基づいて、無制限のデータソース内のデータを 1 時間ごとに集計するには、どの Cloud Dataflow / Beam 機能を使用する必要がありますか。
A. 遅延を許容する方法
B. 1時間ごとのウォーターマーク
C. イベントタイムトリガー
D. 処理時間トリガー
Frage #4
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. 行キー: 日付#データポイント
列データ: device_id
B. Rowkey: device_id
列データ: 日付、データポイント
C. 行キー: 日付#デバイスID
列データ: data_point
D. 行キー: データポイント
列データ: device_id、date
E. 行キー: 日付
列データ: device_id、data_point
Frage #5
BigQuery で処理される行数を減らすには、どの方法を使用できますか?
A. テーブルを複数のテーブルに分割する、データをパーティションに配置する、LIMIT 句を使用する
B. データをパーティションに配置する; LIMIT句を使用する
C. テーブルを複数のテーブルに分割し、データをパーティションに配置する
D. テーブルを複数のテーブルに分割する; LIMIT 句を使用する
Fragen und Antworten:
| Frage #1 Antwort: C,D | Frage #2 Antwort: C | Frage #3 Antwort: D | Frage #4 Antwort: C | Frage #5 Antwort: C |
0 Kundenrezensionen
