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Google Professional-Data-Engineer日本語認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Ingesting and processing the data: The topic discusses planning of the data pipelines, building the pipelines, acquisition and import of data, and deploying and operationalizing the pipelines.
トピック 2	Maintaining and automating data workloads: It discusses optimizing resources, automation and repeatability design, and organization of workloads as per business requirements. Lastly, the topic explains monitoring and troubleshooting processes and maintaining awareness of failures.
トピック 3	Storing the data: This topic explains how to select storage systems and how to plan using a data warehouse. Additionally, it discusses how to design for a data mesh.
トピック 4	Preparing and using data for analysis: Questions about data for visualization, data sharing, and assessment of data may appear.
トピック 5	Designing data processing systems: It delves into designing for security and compliance, reliability and fidelity, flexibility and portability, and data migrations.

参照：https://cloud.google.com/certification/data-engineer

顧客のニーズに応じて三つのバージョンがあります

様々な顧客のニーズに応じるために、我が社は三つのバージョンのGoogle Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版)関連勉強資料を作成しました。たとえば、メモ取り可能と読みやすいように印刷できるPDF版があります。本番試験をシミュレーションできるソフト版もあり、本番試験とまったく同じで事前に試験の流れと雰囲気を体験できます。自分の実力値が分かってから弱い部分に集中して勉強すればいい。電子設備を問わずスマートとIPADなどにインストールできるオンライン版もあり、オフライン使用をサポートします。携帯がたやすくてどこでも、いつでも勉強したければ可能になります。

Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) 認定 Professional-Data-Engineer日本語試験問題：

問題 #1
Cloud Dataproc クラスタを管理しています。クラスタで進行中の作業を失うことなく、コストを最小限に抑えながらジョブの実行を高速化する必要があります。どうすればよいでしょうか。

A. 非プリエンプティブワーカーを増やしてクラスターのサイズを増やします。
B. プリエンプティブワーカーノードを使用してクラスターのサイズを増やし、強制的に廃止するように構成します。
C. プリエンプティブワーカーノードを使用してクラスターのサイズを増やし、正常な廃止を使用するように構成します。
D. プリエンプティブワーカーノードを使用してクラスタサイズを増やし、Cloud Stackdriver を使用してスクリプトをトリガーして作業を保存します。

問題 #2
現在、トランザクションデータはオンプレミスのPostgreSQLデータベースに保存されています。データ環境を最新化するために、トランザクションワークロードを実行し、分析ニーズを単一のデータベースでサポートしたいと考えています。データベース管理システムを変更することなくGoogle Cloudに移行し、コストと複雑さを最小限に抑える必要があります。どうすればよいでしょうか？

A. ワークロードをAlloyDB for PostgreSQLに移行します。
B. PostgreSQLデータベースをCloud SQL for PostgreSQLに移行します。
C. Cloud Spanner を使用してデータベースを移行および最新化します。
D. 分析を最適化するためにBigQueryに移行する。

問題 #3
運送会社は、リアルタイムでApache Kafkaストリームに送信される荷物追跡データを保有しています。このデータはその後BigQueryにロードされます。貴社のアナリストは、BigQuery内の追跡データに対してクエリを実行し、荷物のライフサイクルにおける地理空間的な傾向を分析したいと考えています。テーブルは当初、取り込み日パーティショニングで作成されました。時間の経過とともに、クエリ処理時間が増加しています。すべてのデータを新しいクラスタリングテーブルにコピーする必要があります。どうすればよいでしょうか？

A. BigQuery の取り込み日付列でクラスタリングを実装します。
B. 古いデータをクラウドストレージファイルに階層化し、クラウドストレージを外部データソースとして使用してBigQueryテーブルを作成します。
C. BigQueryでパッケージ追跡ID列に対してクラスタリングを実装します。
D. パッケージ配送日のデータパーティショニングを使用してテーブルを再作成します。

問題 #4
社内のさまざまな部門に BigQuery へのアクセスを設定する必要があります。ソリューションは次の要件に準拠する必要があります。
各部門は自身のデータにのみアクセスできる必要があります。
各部門には、テーブルを作成および更新し、それをチームに提供できる必要がある 1 人以上のリーダーがいます。
各部門には、データを照会できるが変更できないデータアナリストがいます。
BigQuery のデータへのアクセスをどのように設定すればよいでしょうか?

A. 各部門のテーブルを作成します。部門リーダーに編集者の役割を割り当て、データアナリストにテーブルが含まれるプロジェクトの閲覧者の役割を割り当てます。
B. 各部門のデータセットを作成します。部門リーダーに WRITER の役割を割り当て、データアナリストにデータセットの READER の役割を割り当てます。
C. 各部門のデータセットを作成します。部門リーダーに OWNER の役割を割り当て、データアナリストにデータセットの WRITER の役割を割り当てます。
D. 各部門のテーブルを作成します。部門リーダーにオーナーの役割を割り当て、データアナリストにテーブルが含まれるプロジェクトのエディターの役割を割り当てます。

問題 #5
Cloud Key Management Service（Cloud KMS）に保存されている暗号鍵の 1 つが漏洩しました。その鍵を使用した CMEK で保護された Cloud Storage データをすべて再暗号化し、侵害された鍵を削除する必要があります。また、今後は顧客管理の暗号鍵（CMEK）保護なしでオブジェクトが書き込まれるリスクを軽減する必要があります。どうすればよいですか?

A. Cloud KMS 鍵バージョンをローテーションします。同じ Cloud Storage バケットを引き続き使用します。
B. 新しい Cloud KMS キーを作成します。既存の Cloud Storage バケットのデフォルトの CMEK キーを新しいキーに設定します。
C. 新しい Cloud KMS キーを作成します。新しいキーをデフォルトの CMEK キーとして使用するように構成された新しい Cloud Storage バケットを作成します。キーを指定せずに、古いバケットから新しいバケットにすべてのオブジェクトをコピーします。
D. 新しい Cloud KMS キーを作成します。新しい Cloud Storage バケットを作成します。コピーコマンドで新しい Cloud KMS キーを指定して、古いバケットから新しいバケットにすべてのオブジェクトをコピーします。

解説：

問題 #1
正解： C

問題 #2
正解： B

問題 #3
正解： C

問題 #4
正解： B

問題 #5
正解： C

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