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Google GCP-DE 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| データ処理業務の保守と自動化 | 18% | - 業務処理の安定運用
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| データの保管と管理 | 20% | - ストレージソリューションの実装
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| データ処理システムの設計 | 24% | - データパイプラインの設計
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| データの取り込みと処理 | 25% | - データパイプラインの構築
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| 分析および機械学習向けのデータ準備 | 13% | - データ分析環境の整備
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Google Data Engineer 認定 GCP-DE 試験問題：
問題 #1
You operate an IoT pipeline built around Apache Kafka that normally receives around 5000 messages per second. You want to use Google Cloud Platform to create an alert as soon as the moving average over 1 hour drops below 4000 messages per second. What should you do?
A. Consume the stream of data in Cloud Dataflow using Kafka I
B. Use Cloud Scheduler to run a script every hour that counts the number of rows created in Cloud Bigtable in the last hour
C. Use Cloud Scheduler to run a script every five minutes that counts the number of rows created in BigQuery in the last hour
D. Set a fixed time window of 1 hour.Compute the average when the window closes, and send an alert if the average is less than 4000 messages.
E. Use Kafka Connect to link your Kafka message queue to Cloud Pub/Su
F. Use a Cloud Dataflow template to write your messages from Cloud Pub/Sub to BigQuer
G. If that number falls below 4000, send an alert.
H. Set a sliding time window of 1 hour every 5 minute
I. Consume the stream of data in Cloud Dataflow using Kafka I
J. Use a Cloud Dataflow template to write your messages from Cloud Pub/Sub to Cloud Bigtabl
K. Use Kafka Connect to link your Kafka message queue to Cloud Pub/Su
L. If that number falls below 4000, send an alert.
M. Compute the average when the window closes, and send an alert if the average is less than 4000 messages.
問題 #2
You are selecting services to write and transform JSON messages from Cloud Pub/Sub to BigQuery for a data pipeline on Google Cloud. You want to minimize service costs. You also want to monitor and accommodate input data volume that will vary in size with minimal manual intervention. What should you do?
A. Monitor the job system lag with Stackdrive
B. Use Cloud Dataproc to run your transformation
C. Configure the job to use non-default Compute Engine machine types when needed.
D. Locate the bottleneck and adjust cluster resources.
E. Use Cloud Dataflow to run your transformation
F. Use the diagnose command to generate an operational output archiv
G. Resize the number of worker nodes in your cluster via the command line.
H. Monitor CPU utilization for the cluste
I. Use the default autoscaling setting for worker instances.
J. Use Cloud Dataproc to run your transformation
K. Monitor the total execution time for a sampling of job
L. Use Cloud Dataflow to run your transformation
問題 #3
Your company maintains a hybrid deployment with GCP, where analytics are performed on your anonymized customer dat a. 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 your datacenter to GCP.
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 Compute Engine to Cloud Storage.
問題 #4
Flowlogistic's management has determined that the current Apache Kafka servers cannot handle the data volume for their real-time inventory tracking system. You need to build a new system on Google Cloud Platform (GCP) that will feed the proprietary tracking software. The system must be able to ingest data from a variety of global sources, process and query in real-time, and store the data reliably. Which combination of GCP products should you choose?
A. Cloud Load Balancing, Cloud Dataflow, and Cloud Storage
B. Cloud Pub/Sub, Cloud SQL, and Cloud Storage
C. Cloud Pub/Sub, Cloud Dataflow, and Local SSD
D. Cloud Pub/Sub, Cloud Dataflow, and Cloud Storage
問題 #5
Suppose you have a dataset of images that are each labeled as to whether or not they contain a human face. To create a neural network that recognizes human faces in images using this labeled dataset, what approach would likely be the most effective?
A. Use feature engineering to add features for eyes, noses, and mouths to the input data.
B. Build a neural network with an input layer of pixels, a hidden layer, and an output layer with two categories.
C. Use K-means Clustering to detect faces in the pixels.
D. Use deep learning by creating a neural network with multiple hidden layers to automatically detect features of faces.
解説：
| 問題 #1 正解： M | 問題 #2 正解： H | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： B | 問題 #5 正解： D |
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