[2026] Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版)

문제1

現在、BigQueryに保存されているデータを可視化するためにSQLベースのツールを使用しています。データ可視化には外部結合と分析関数が必要です。可視化は、少なくとも4時間前のデータに基づいて行う必要があります。ビジネスユーザーからは、可視化の生成が遅すぎるとの苦情が出ています。データ準備パイプラインのメンテナンスオーバーヘッドを最小限に抑えつつ、可視化クエリのパフォーマンスを向上させたいと考えています。どのような対策を講じるべきでしょうか？

A. 可視化クエリ用のビューを作成します。データ可視化ツールでビューを参照します。

B. 可視化クエリ用のマテリアライズドビューを作成します。BigQueryのマテリアライズドビューの増分更新機能を使用して、変更されたデータを自動的に処理します。データ可視化ツールでマテリアライズドビューを参照します。

C. 可視化クエリの結果をParquetファイルとしてCloud StorageバケットにエクスポートするCloud Functionsインスタンスを作成します。Cloud Schedulerを使用して、4時間ごとにCloud Functionsをトリガーします。
データ可視化ツールでparquetファイルを参照します。

D. 可視化クエリに対して、allow_non_incremental_definition オプションを true に設定したマテリアライズドビューを作成します。max_staleness パラメータを 4 時間、enable_refresh パラメータを true に指定します。データ可視化ツールでマテリアライズドビューを参照します。

정답: D

문제2

Dataproc クラスタインスタンス上のソフトウェアをカスタマイズする方法ではないものはどれですか。

A. Cloud Deployment Manager を使用してクラスタを構成する

B. クラスタープロパティを使用して構成ファイルを変更する

C. 初期化アクションを設定する

D. マスターノードにログインし、そこから変更を加える

정답: A

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문제3

Google Stackdriver Logging を使用して、Google BigQuery の使用状況を監視したいと考えています。挿入ジョブを使用して特定のテーブルに新しいデータが追加されたときに、監視ツールに即時通知が送信されるようにする必要がありますが、他のテーブルについては通知を受信したくありません。どうすればよいでしょうか。

A. Stackdriver API を呼び出してすべてのログを一覧表示し、高度なフィルタを適用します。

B. Stackdriver API を使用して、高度なログフィルタを備えたプロジェクトシンクを作成し、Pub/Sub にエクスポートして、モニタリングツールからトピックをサブスクライブします。

C. Stackdriver ロギング管理インターフェースで、Google Cloud Pub/Sub へのログシンクのエクスポートを有効にし、モニタリングツールからトピックをサブスクライブします。

D. Stackdriver ロギング管理インターフェースで、BigQuery へのログシンクのエクスポートを有効にします。

정답: B

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문제4

数百万のモノのインターネット (IoT) デバイスから送信されるテレメトリデータを処理するために、NoSQL データベースを選択しています。データ量は年間 100 TB 増加しており、各データエントリには約 100 個の属性があります。データ処理パイプラインには、原子性、一貫性、独立性、耐久性 (ACID) は必要ありません。ただし、高可用性と低レイテンシが必要です。
個々のフィールドに対してクエリを実行してデータを分析する必要があります。要件を満たすデータベースはどれですか? (3 つ選択してください。)

A. モンゴDB

B. MySQL

C. HBase

D. レディス

E. Hive を使用した HDFS

F. カサンドラ

정답: A,C,F

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문제5

通信サービスプロバイダーの販売データを分析するために、BigQuery でデータウェアハウスを設計しています。顧客、製品、サブスクリプションのデータモデルを作成する必要があります。すべての顧客、製品、サブスクリプションは毎月更新できますが、すべてのデータの履歴レコードを維持する必要があります。現在および過去のレポートには視覚化レイヤーを使用する予定です。データモデルがシンプルで使いやすく、コスト効率に優れていることを確認する必要があります。何をすべきでしょうか。

A. ネストされたフィールドと繰り返しフィールドを持つ非正規化モデルを作成するテーブルを更新し、スナップショットを使用して履歴データを追跡する

B. 各エンティティのテーブルを含む正規化モデルを作成します。すべての入力ファイルを Cloud Storage バケットに保存して、履歴データを追跡します。

C. ネストされた繰り返しフィールドを持つ非正規化された追加専用モデルを作成します。取り込みタイムスタンプを使用して履歴データを追跡します。

D. 各エンティティのテーブルを含む正規化されたモデルを作成します。更新前のスナップショットを使用して履歴データを追跡します。

정답: C

문제6

プライベートユーザーデータを含む機密プロジェクトに取り組んでいます
a. 社内で作業を行うために、Google Cloud Platform にプロジェクトを設定しました。外部コンサルタントが、プロジェクトの Google Cloud Dataflow パイプラインで複雑な変換のコーディングを支援します。ユーザーのプライバシーをどのように維持すればよいでしょうか。

A. コンサルタントにプロジェクトの Cloud Dataflow 開発者ロールを付与します。

B. サービスアカウントを作成し、コンサルタントがそのアカウントを使用してログオンできるようにします。

C. コンサルタントが別のプロジェクトで作業できるように、匿名化されたデータのサンプルを作成します。

D. コンサルタントにプロジェクトの閲覧者ロールを付与します。

정답: C

문제7

あなたのチームはGoogle Cloud上にデータレイクプラットフォームを構築しています。データ基盤設計の一環として、すべての生データをCloud Storageに保存することを計画しています。1日あたり約25GBのデータを取り込む予定で、経理部門は古いデータの保存コストの増加を懸念しています。現在のビジネス要件は以下のとおりです。
古いデータはいつでも削除できます。
- 古いデータへのアクセスパターンは事前に定義されていません。
- 過去のデータは、アクセス時に即座に利用可能であるべきです。
データ取得に料金は一切かからないはずです。
コストを最適化するには、何をすべきでしょうか？

A. オブジェクトライフサイクル管理ポリシーを作成し、30日以上経過したデータのストレージクラスをニアライン、45日以上経過したデータをコールドライン、60日以上経過したデータをアーカイブストレージクラスに変更します。必要に応じて古いデータを削除します。

B. Autoclassストレージクラス機能を使用してバケットを作成します。

C. オブジェクトライフサイクル管理ポリシーを作成し、30日以上経過したデータのストレージクラスをコールドライン、90日以上経過したデータをニアライン、365日以上経過したデータをアーカイブストレージクラスに変更します。必要に応じて古いデータを削除します。

D. オブジェクトライフサイクル管理ポリシーを作成し、30日以上経過したデータのストレージクラスをニアライン、90日以上経過したデータをコールドライン、365日以上経過したデータをアーカイブストレージクラスに変更します。必要に応じて古いデータを削除します。

정답: B

문제8

外部の顧客が、データベースから毎日データをダンプして提供します。データは、カンマ区切り値 (CSV) ファイルとして Google Cloud Storage GCS に流れ込みます。このデータを Google BigQuery で分析したいのですが、データに形式が誤っている行や破損している行が含まれている可能性があります。このパイプラインをどのように構築すればよいでしょうか。

A. Google Cloud Dataflow バッチパイプラインを実行してデータを BigQuery にインポートし、エラーを別のデッドレターテーブルにプッシュして分析します。

B. フェデレーションデータソースを使用し、SQL クエリでデータをチェックします。

C. Google Stackdriver で BigQuery モニタリングを有効にし、アラートを作成します。

D. gcloud CLI を使用してデータを BigQuery にインポートし、max_bad_records を 0 に設定します。

정답: A

문제9

「person」という列の中に「city」というネストされた列を含むテーブルがあり、BigQuery で次のクエリを送信しようとするとエラーが発生するとします。
`project1.example.table1` から person を選択し、city = "London" を指定します。
どのようにしてエラーを修正しますか?

A. WHERE 句の前に ", UNNEST(city)" を追加します。

B. 「person」を「city.person」に変更します。

C. 「person」を「person.city」に変更します。

D. WHERE句の前に「, UNNEST(person)」を追加します。

정답: D

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문제10

BigQuery オンデマンド環境を管理しています。ビジネスインテリジェンスツールは、日レベルと月レベルで大規模な (50 TB) 販売履歴ファクトテーブルを集計するクエリを毎日何百も送信しています。これらのクエリの応答時間は遅く、コストの予想を超えています。応答時間を短縮し、クエリコストを削減し、メンテナンス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. 売上テーブルの上に承認済みビューを構築し、日レベルと月レベルでデータを集計します。

B. Bl Engine を有効にし、販売テーブルを優先テーブルとして追加します。

C. スケジュールされたクエリを作成して、売上日と売上月を 1 時間ごとに集計テーブルを作成します。

D. 売上テーブルの上にマテリアライズドビューを構築し、日レベルと月レベルでデータを集計します。

정답: D

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