Google Professional-Data-Engineer過去問、Professional-Data-Engineer勉強時間

一つには、当社の最も先進的なオペレーションシステムであり、最速の配信速度を保証でき、お客様の個人情報は弊社のオペレーションシステムによって自動的に暗号化されます。また、Professional-Data-Engineerの実際の試験のオンラインアプリバージョンを使用すると、あらゆる種類の電子デバイスに関するトレーニング資料の質問を気軽に練習できます。さらに、Professional-Data-Engineer試験問題の助けを借りて、お客様の合格率は98％〜100％に達しました。近い将来、あなたの学習パートナーになることを楽しみにしています。

試験を受けるには、少なくとも3年間の業界経験が必要で、そのうち1年以上はGoogle Cloud Platformでの経験が必要です。試験は、複数選択問題を含む選択式の問題で構成され、2時間以内に受験するように設計されています。試験に合格するための合格点は70％です。

>> Google Professional-Data-Engineer過去問 <<

Professional-Data-Engineer勉強時間 & Professional-Data-Engineerテスト問題集

あなたはJapancertが提供したGoogleのProfessional-Data-Engineer認定試験の問題集だけ利用して合格することが問題になりません。ほかの人を超えて業界の中で最大の昇進の機会を得ます。もしあなたはJapancertの商品がショッピング車に入れて24のインターネットオンライン顧客サービスを提供いたします。問題があったら気軽にお問いください、

Google Certified Professional Data Engineer Exam 認定 Professional-Data-Engineer 試験問題 (Q261-Q266):

質問 # 261
You launched a new gaming app almost three years ago. You have been uploading log files from the previous day to a separate Google BigQuery table with the table name format LOGS_yyyymmdd. You have been using table wildcard functions to generate daily and monthly reports for all time ranges. Recently, you discovered that some queries that cover long date ranges are exceeding the limit of 1,000 tables and failing. How can you resolve this issue?

A. Convert the sharded tables into a single partitioned table
B. Convert all daily log tables into date-partitioned tables
C. Enable query caching so you can cache data from previous months
D. Create separate views to cover each month, and query from these views

正解：B

解説：
Explanation

質問 # 262
Which of these are examples of a value in a sparse vector? (Select 2 answers.)

A. [0, 1]
B. [0, 5, 0, 0, 0, 0]
C. [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
D. [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1]

正解：A、C

解説：
Categorical features in linear models are typically translated into a sparse vector in which each possible value has a corresponding index or id. For example, if there are only three possible eye colors you can represent 'eye_color' as a length 3 vector: 'brown' would become [1, 0, 0], 'blue' would become [0, 1, 0] and 'green' would become [0, 0, 1]. These vectors are called "sparse" because they may be very long, with many zeros, when the set of possible values is very large (such as all English words).
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 1] is not a sparse vector because it has two 1s in it. A sparse vector contains only a single 1.
[0, 5, 0, 0, 0, 0] is not a sparse vector because it has a 5 in it. Sparse vectors only contain
0 s and 1s.
Reference:
https://www.tensorflow.org/tutorials/linear#feature_columns_and_transformations

質問 # 263
You are designing storage for very large text files for a data pipeline on Google Cloud. You want to support ANSI SQL queries. You also want to support compression and parallel load from the input locations using Google recommended practices. What should you do?

A. Compress text files to gzip using the Grid Computing Tools. Use Cloud Storage, and then import into Cloud Bigtable for query.
B. Transform text files to compressed Avro using Cloud Dataflow. Use BigQuery for storage and query.
C. Transform text files to compressed Avro using Cloud Dataflow. Use Cloud Storage and BigQuery permanent linked tables for query.
D. Compress text files to gzip using the Grid Computing Tools. Use BigQuery for storage and query.

正解：A

質問 # 264
You are building a streaming Dataflow pipeline that ingests noise level data from hundreds of sensors placed near construction sites across a city. The sensors measure noise level every ten seconds, and send that data to the pipeline when levels reach above 70 dBA.
You need to detect the average noise level from a sensor when data is received for a duration of more than 30 minutes, but the window ends when no data has been received for 15 minutes What should you do?

A. Use session windows with a 15-minute gap duration.
B. Use hopping windows with a 15-mmute window, and a thirty-minute period.
C. Use session windows with a 30-mmute gap duration.
D. Use tumbling windows with a 15-mmute window and a fifteen-minute. withAllowedLateness operator.

正解：D

解説：
Session windows are dynamic windows that group elements based on the periods of activity. They are useful for streaming data that is irregularly distributed with respect to time. In this case, the noise level data from the sensors is only sent when it exceeds a certain threshold, and the duration of the noise events may vary. Therefore, session windows can capture the average noise level for each sensor during the periods of high noise, and end the window when there is no data for a specified gap duration. The gap duration should be 15 minutes, as the requirement is to end the window when no data has been received for 15 minutes. A 30-minute gap duration would be too long and may miss some noise events that are shorter than 30 minutes. Tumbling windows and hopping windows are fixed windows that group elements based on a fixed time interval. They are not suitable for this use case, as they may split or overlap the noise events from the sensors, and do not account for the periods of inactivity. Reference:
Windowing concepts
Session windows
Windowing in Dataflow

質問 # 265
Your company maintains a hybrid deployment with GCP, where analytics are performed on your
anonymized customer data. The data are imported to Cloud Storage from your data center through parallel
uploads to a data transfer server running on GCP. Management informs you that the daily transfers take
too long and have asked you to fix the problem. You want to maximize transfer speeds. Which action
should you take?

A. Increase your network bandwidth from Compute Engine to Cloud Storage.
B. Increase the CPU size on your server.
C. Increase the size of the Google Persistent Disk on your server.
D. Increase your network bandwidth from your datacenter to GCP.

正解：D

解説：
Explanation/Reference:

質問 # 266
......

Professional-Data-Engineerの科学技術の改善は、社会の将来の建設と発展に強大な力を生み出します。 Professional-Data-Engineer模擬試験は、緊急の課題に対処するための最適な選択および有用なツールとなります。 10年以上の努力により、当社のProfessional-Data-Engineerトレーニング資料は、業界で最も広く称賛され、待望の製品になりました。 Professional-Data-Engineer模擬試験の計画と設計において、プロのエリートから完全な技術サポートを受けています。もうheしないでください。 Professional-Data-Engineer学習エンジンの購入を後悔することはありません！

Professional-Data-Engineer勉強時間: https://www.japancert.com/Professional-Data-Engineer.html

Google Professional-Data-Engineer過去問私たちはあなたの時間をあなたが見ているように貴重な自分の時間として扱いますので、無駄なプロセスで1、2分を無駄にすることはありません、Google Professional-Data-Engineer過去問あなたが古いクライアントである場合、あなたは特別割引を享受することができますので、お金を節約することができます、とても便利です、Google Professional-Data-Engineer過去問テスト問題の質をチェックしたい場合は、当社のウェブサイトで無料のデモをダウンロードしてください、Google Professional-Data-Engineer過去問逞しい人になりたいなら、あなたは自身をあげて続けます、最後になりましたが、Professional-Data-Engineer試験問題の無料試用サービスを提供できます。

もしも戦となるようであればそれも考えたいと思っている、揃いの食器なんかも随分残してるし、Professional-Data-Engineerぶっちゃけお前、まだ俺に未練があんじゃねえの、私たちはあなたの時間をあなたが見ているように貴重な自分の時間として扱いますので、無駄なプロセスで1、2分を無駄にすることはありません。

Professional-Data-Engineerトレーニング資料、Professional-Data-Engineer学習資料、Professional-Data-Engineer試験問題集

あなたが古いクライアントである場合、あなたは特別割引を享受することができまProfessional-Data-Engineer日本語試験情報すので、お金を節約することができます、とても便利です、テスト問題の質をチェックしたい場合は、当社のウェブサイトで無料のデモをダウンロードしてください。

逞しい人になりたいなら、あなたは自身をあげて続けます。