GCP-DE試験の準備方法｜実用的なGCP-DEテスト問題集試験｜素晴らしいData Engineer予想試験

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Google Data Engineer 認定 GCP-DE 試験問題 (Q67-Q72):

質問 # 67
You receive data files in CSV format monthly from a third party. You need to cleanse this data, but every third month the schema of the files changes. Your requirements for implementing these transformations include:
Executing the transformations on a schedule
Enabling non-developer analysts to modify transformations
Providing a graphical tool for designing transformations
What should you do?

正解：F


質問 # 68
You need to create a data pipeline that copies time-series transaction data so that it can be queried from within BigQuery by your data science team for analysis. Every hour, thousands of transactions are updated with a new status. The size of the intitial dataset is 1.5 PB, and it will grow by 3 TB per day. The data is heavily structured, and your data science team will build machine learning models based on this dat a. You want to maximize performance and usability for your data science team. Which two strategies should you adopt? Choose 2 answers.

正解：D、E


質問 # 69
You used Cloud Dataprep to create a recipe on a sample of data in a BigQuery table. You want to reuse this recipe on a daily upload of data with the same schema, after the load job with variable execution time completes. What should you do?

正解：A


質問 # 70
What are two methods that can be used to denormalize tables in BigQuery?

正解：C

解説：
The conventional method of denormalizing data involves simply writing a fact, along with all its dimensions, into a flat table structure. For example, if you are dealing with sales transactions, you would write each individual fact to a record, along with the accompanying dimensions such as order and customer information. The other method for denormalizing data takes advantage of BigQuery's native support for nested and repeated structures in JSON or Avro input data. Expressing records using nested and repeated structures can provide a more natural representation of the underlying data. In the case of the sales order, the outer part of a JSON structure would contain the order and customer information, and the inner part of the structure would contain the individual line items of the order, which would be represented as nested, repeated elements.
Reference: https://cloud.google.com/solutions/bigquery-data-warehouse#denormalizing_data


質問 # 71
Which of the following is NOT true about Dataflow pipelines?

正解：B

解説：
Dataflow pipelines can also run on alternate runtimes like Spark and Flink, as they are built using the Apache Beam SDKs Reference: https://cloud.google.com/dataflow/


質問 # 72
......

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