あなたのテストエンジンはどのように実行しますか？

あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、Google Professional-Data-Engineerテスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。

購入後、どれくらいProfessional-Data-Engineer試験参考書を入手できますか？

あなたは5-10分以内にGoogle Professional-Data-Engineer試験参考書を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後にProfessional-Data-Engineer試験参考書を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。

割引はありますか？

我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。

Tech4Examはどんな試験参考書を提供していますか？

テストエンジン：Professional-Data-Engineer試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
PDF（テストエンジンのコピー）：内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。

Professional-Data-Engineerテストエンジンはどのシステムに適用しますか？

オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
PDF版は、Adobe ReaderやFoxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。

あなたはProfessional-Data-Engineer試験参考書の更新をどのぐらいでリリースしていますか？

すべての試験参考書は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じてProfessional-Data-Engineer試験内容をアップグレードします。

更新されたProfessional-Data-Engineer試験参考書を得ることができ、取得方法？

はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新されたProfessional-Data-Engineer試験参考書をあなたのメールボックスに自動的に送ります。

返金するポリシーはありますか？ 失敗した場合、どうすれば返金できますか？

はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です：購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は７日以内に支払い口座に戻ります。

Google Certified Professional Data Engineer 認定 Professional-Data-Engineer 試験問題:

1. You decided to use Cloud Datastore to ingest vehicle telemetry data in real time. You want to build a storage system that will account for the long-term data growth, while keeping the costs low. You also want to create snapshots of the data periodically, so that you can make a point-in-time (PIT) recovery, or clone a copy of the data for Cloud Datastore in a different environment. You want to archive these snapshots for a long time.
Which two methods can accomplish this? Choose 2 answers.

A) Use managed exportm, and then import to Cloud Datastore in a separate project under a unique namespace reserved for that export.
B) Use managed export, and then import the data into a BigQuery table created just for that export, and delete temporary export files.
C) Write an application that uses Cloud Datastore client libraries to read all the entities. Treat each entity as a BigQuery table row via BigQuery streaming insert. Assign an export timestamp for each export, and attach it as an extra column for each row. Make sure that the BigQuery table is partitioned using the export timestamp column.
D) Use managed export, and store the data in a Cloud Storage bucket using Nearline or Coldline class.
E) Write an application that uses Cloud Datastore client libraries to read all the entities. Format the exported data into a JSON file. Apply compression before storing the data in Cloud Source Repositories.

2. You have a query that filters a BigQuery table using a WHERE clause on timestamp and ID columns. By using bq query - -dry_run you learn that the query triggers a full scan of the table, even though the filter on timestamp and ID select a tiny fraction of the overall data. You want to reduce the amount of data scanned by BigQuery with minimal changes to existing SQL queries. What should you do?

A) Use the bq query - -maximum_bytes_billed flag to restrict the number of bytes billed.
B) Create a separate table for each ID.
C) Recreate the table with a partitioning column and clustering column.
D) Use the LIMIT keyword to reduce the number of rows returned.

3. You need to compose visualizations for operations teams with the following requirements:
Which approach meets the requirements?

A) Load the data into Google BigQuery tables, write a Google Data Studio 360 report that connects to your data, calculates a metric, and then uses a filter expression to show only suboptimal rows in a table.
B) Load the data into Google BigQuery tables, write Google Apps Script that queries the data, calculates the metric, and shows only suboptimal rows in a table in Google Sheets.
C) Load the data into Google Sheets, use formulas to calculate a metric, and use filters/sorting to show only suboptimal links in a table.
D) Load the data into Google Cloud Datastore tables, write a Google App Engine Application that queries all rows, applies a function to derive the metric, and then renders results in a table using the Google charts and visualization API.

4. A data scientist has created a BigQuery ML model and asks you to create an ML pipeline to serve predictions.
You have a REST API application with the requirement to serve predictions for an individual user ID with latency under 100 milliseconds. You use the following query to generate predictions: SELECT predicted_label, user_id FROM ML.PREDICT (MODEL 'dataset.model', table user_features). How should you create the ML pipeline?

A) Create a Cloud Dataflow pipeline using BigQueryIO to read predictions for all users from the query.Write the results to Cloud Bigtable using BigtableIO. Grant the Bigtable Reader role to the application service account so that the application can read predictions for individual users from Cloud Bigtable.
B) Create an Authorized View with the provided query. Share the dataset that contains the view with the application service account.
C) Create a Cloud Dataflow pipeline using BigQueryIO to read results from the query. Grant the Dataflow Worker role to the application service account.
D) Add a WHERE clause to the query, and grant the BigQuery Data Viewer role to the application service account.

5. You are updating the code for a subscriber to a Put/Sub feed. You are concerned that upon deployment the subscriber may erroneously acknowledge messages, leading to message loss. You subscriber is not set up to retain acknowledged messages. What should you do to ensure that you can recover from errors after deployment?

A) Set up the Pub/Sub emulator on your local machine Validate the behavior of your new subscriber togs before deploying it to production
B) Enable dead-lettering on the Pub/Sub topic to capture messages that aren't successful acknowledged if an error occurs after deployment, re-deliver any messages captured by the dead-letter queue
C) Use Cloud Build for your deployment if an error occurs after deployment, use a Seek operation to locate a tmestamp logged by Cloud Build at the start of the deployment
D) Create a Pub/Sub snapshot before deploying new subscriber code. Use a Seek operation to re-deliver messages that became available after the snapshot was created

質問と回答：

質問 # 1 正解： B、E

質問 # 2 正解： C

質問 # 3 正解： D

質問 # 4 正解： A

質問 # 5 正解： D