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Associate-Data-Practitioner受験準備 & Associate-Data-Practitioner技術試験

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Google Cloud Associate Data Practitioner 認定 Associate-Data-Practitioner 試験問題 (Q102-Q107):

質問 # 102
You need to design a data pipeline that ingests data from CSV, Avro, and Parquet files into Cloud Storage.
The data includes raw user input. You need to remove all malicious SQL injections before storing the data in BigQuery. Which data manipulation methodology should you choose?

A. ETL
B. ELT
C. EL
D. ETLT

正解：A

解説：
The ETL (Extract, Transform, Load) methodology is the best approach for this scenario because it allows you to extract data from the files, transform it by applying the necessary data cleansing (including removing malicious SQL injections), and then load the sanitized data into BigQuery. By transforming the data before loading it into BigQuery, you ensure that only clean and safe data is stored, which is critical for security and data quality.

質問 # 103
Your organization uses scheduled queries to perform transformations on data stored in BigQuery. You discover that one of your scheduled queries has failed. You need to troubleshoot the issue as quickly as possible. What should you do?

A. Navigate to the Logs Explorer page in Cloud Logging. Use filters to find the failed job, and analyze the error details.
B. Navigate to the Scheduled queries page in the Google Cloud console. Select the failed job, and analyze the error details.
C. Request access from your admin to the BigQuery information_schema. Query the jobs view with the failed job ID, and analyze error details.
D. Set up a log sink using the gcloud CLI to export BigQuery audit logs to BigQuery. Query those logs to identify the error associated with the failed job ID.

正解：B

質問 # 104
You are working with a large dataset of customer reviews stored in Cloud Storage. The dataset contains several inconsistencies, such as missing values, incorrect data types, and duplicate entries. You need to clean the data to ensure that it is accurate and consistent before using it for analysis. What should you do?

A. Use Storage Transfer Service to move the data to a different Cloud Storage bucket. Use event triggers to invoke Cloud Run functions to load the data into BigQuery. Use SQL for analysis.
B. Use Cloud Run functions to clean the data and load it into BigQuery. Use SQL for analysis.
C. Use BigQuery to batch load the data into BigQuery. Use SQL for cleaning and analysis.
D. Use the PythonOperator in Cloud Composer to clean the data and load it into BigQuery. Use SQL for analysis.

正解：C

解説：
Using BigQuery to batch load the data and perform cleaning and analysis with SQL is the best approach for this scenario. BigQuery provides powerful SQL capabilities to handle missing values, enforce correct data types, and remove duplicates efficiently. This method simplifies the pipeline by leveraging BigQuery's built-in processing power for both cleaning and analysis, reducing the need for additional tools or services and minimizing complexity.

質問 # 105
You are predicting customer churn for a subscription-based service. You have a 50 PB historical customer dataset in BigQuery that includes demographics, subscription information, and engagement metrics. You want to build a churn prediction model with minimal overhead. You want to follow the Google-recommended approach. What should you do?

A. Use the BigQuery Python client library in a Jupyter notebook to query and preprocess the data in BigQuery. Use the CREATE MODEL statement in BigQueryML to train the churn prediction model.
B. Use Dataproc to create a Spark cluster. Use the Spark MLlib within the cluster to build the churn prediction model.
C. Create a Looker dashboard that is connected to BigQuery. Use LookML to predict churn.
D. Export the data from BigQuery to a local machine. Use scikit-learn in a Jupyter notebook to build the churn prediction model.

正解：A

解説：
Using the BigQuery Python client library to query and preprocess data directly in BigQuery and then leveraging BigQueryML to train the churn prediction model is the Google-recommended approach for this scenario. BigQueryML allows you to build machine learning models directly within BigQuery using SQL, eliminating the need to export data or manage additional infrastructure. This minimizes overhead, scales effectively for a dataset as large as 50 PB, and simplifies the end-to-end process of building and training the churn prediction model.

質問 # 106
Your organization uses a BigQuery table that is partitioned by ingestion time. You need to remove data that is older than one year to reduce your organization's storage costs. You want to use the most efficient approach while minimizing cost. What should you do?

A. Create a scheduled query that periodically runs an update statement in SQL that sets the "deleted" column to "yes" for data that is more than one year old. Create a view that filters out rows that have been marked deleted.
B. Set the table partition expiration period to one year using the ALTER TABLE statement in SQL.
C. Create a view that filters out rows that are older than one year.
D. Require users to specify a partition filter using the alter table statement in SQL.

正解：B

解説：
Setting the table partition expiration period to one year using the ALTER TABLE statement is the most efficient and cost-effective approach. This automatically deletes data in partitions older than one year, reducing storage costs without requiring manual intervention or additional queries. It minimizes administrative overhead and ensures compliance with your data retention policy while optimizing storage usage in BigQuery.

質問 # 107
......

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