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Professional-Data-Engineer Übungstest: Google Certified Professional Data Engineer Exam & Professional-Data-Engineer Braindumps Prüfung
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Die Google Professional-Data-Engineer-Zertifizierungsprüfung richtet sich an Dateningenieure, Datenwissenschaftler und andere IT-Profis, die ihre Kompetenz in den Google Cloud Platform-Datenengineering-Technologien demonstrieren möchten. Die Prüfung umfasst Themen wie Design und Implementierung von Datenverarbeitungssystemen, Aufbau und Pflege von Datenbanken, Datenanalyse und Visualisierung sowie Implementierung von Machine Learning.
Google Certified Professional Data Engineer Exam Professional-Data-Engineer Prüfungsfragen mit Lösungen (Q81-Q86):
81. Frage
Which of the following job types are supported by Cloud Dataproc (select 3 answers)?
- A. YARN
- B. Spark
- C. Hive
- D. Pig
Antwort: B,C,D
Begründung:
Cloud Dataproc provides out-of-the box and end-to-end support for many of the most popular job types, including Spark, Spark SQL, PySpark, MapReduce, Hive, and Pig jobs.
82. Frage
Suppose you have a table that includes a nested column called “city” inside a column called “person”, but when you try to submit the following query in BigQuery, it gives you an error.
SELECT person FROM `project1.example.table1` WHERE city = “London”
How would you correct the error?
- A. Change “person” to “person.city”.
- B. Change “person” to “city.person”.
- C. Add “, UNNEST(city)” before the WHERE clause.
- D. Add “, UNNEST(person)” before the WHERE clause.
Antwort: D
Begründung:
Explanation
To access the person.city column, you need to “UNNEST(person)” and JOIN it to table1 using a comma.
Reference:
https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/migrating-from-legacy-sql#nested_repeated_resu
83. Frage
Your neural network model is taking days to train. You want to increase the training speed. What can you do?
- A. Increase the number of input features to your model.
- B. Increase the number of layers in your neural network.
- C. Subsample your training dataset.
- D. Subsample your test dataset.
Antwort: B
Begründung:
Reference: https://towardsdatascience.com/how-to-increase-the-accuracy-of-a-neural-network-9f5d1c6f407d
84. Frage
You are choosing a NoSQL database to handle telemetry data submitted from millions of Internet-of- Things (IoT) devices. The volume of data is growing at 100 TB per year, and each data entry has about
100 attributes. The data processing pipeline does not require atomicity, consistency, isolation, and durability (ACID). However, high availability and low latency are required.
You need to analyze the data by querying against individual fields. Which three databases meet your requirements? (Choose three.)
- A. HDFS with Hive
- B. Redis
- C. MongoDB
- D. Cassandra
- E. HBase
- F. MySQL
Antwort: A,C,E
Begründung:
Explanation/Reference:
85. Frage
Your company needs to upload their historic data to Cloud Storage. The security rules don’t allow access from external IPs to their on-premises resources. After an initial upload, they will add new data from existing on-premises applications every day. What should they do?
- A. Execute gsutil rsync from the on-premises servers.
- B. Write a job template in Cloud Dataproc to perform the data transfer.
- C. Use Cloud Dataflow and write the data to Cloud Storage.
- D. Install an FTP server on a Compute Engine VM to receive the files and move them to Cloud Storage.
Antwort: A
86. Frage
……
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