Professional-Data-Engineer Fragen Antworten & Professional-Data-Engineer Testking

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Google Certified Professional Data Engineer Exam Professional-Data-Engineer Prüfungsfragen mit Lösungen (Q64-Q69):

64. Frage
You want to create a machine learning model using BigQuery ML and create an endpoint foe hosting the model using Vertex Al. This will enable the processing of continuous streaming data in near-real time from multiple vendors. The data may contain invalid values. What should you do?

A. Create a Pub/Sub topic and send all vendor data to it Use Dataflow to process and sanitize the Pub/Sub data and stream it to BigQuery.
B. Use BigQuery streaming inserts to land the data from multiple vendors whore your BigQuery dataset ML model is deployed.
C. Create a Pub'Sub topic and send all vendor data to it Connect a Cloud Function to the topic to process the data and store it in BigQuery.
D. Create a new BigOuery dataset and use streaming inserts to land the data from multiple vendors.
Configure your BigQuery ML model to use the "ingestion' dataset as the training data.

Antwort: A

Begründung:
Dataflow provides a scalable and flexible way to process and clean the incoming data in real-time before loading it into BigQuery.

65. Frage
You are working on a linear regression model on BigQuery ML to predict a customer's likelihood of purchasing your company's products. Your model uses a city name variable as a key predictive component in order to train and serve the model your data must be organized in columns. You want to prepare your data using the least amount of coding while maintaining the predictable variables. What should you do?

A. Cloud Data Fusion to assign each city to a region that is labeled as 1, 2 3, 4, or 5, and then use that number to represent the city in the model.
B. Create a new view with BigQuery that does not include a column which city information.
C. Use SQL in BigQuery to transform the stale column using a one-hot encoding method, and make each city a column with binary values.
D. Use TensorFlow to create a categorical variable with a vocabulary list. Create the vocabulary file and upload that as part of your model to BigQuery ML.

Antwort: A

66. Frage
Your neural network model is taking days to train. You want to increase the training speed. What can you do?

A. Subsample your test dataset.
B. Subsample your training dataset.
C. Increase the number of input features to your model.
D. Increase the number of layers in your neural network.

Antwort: B

Begründung:
Subsampling is the method to increase the training speed.

67. Frage
Your company is loading comma-separated values (CSV) files into Google BigQuery. The data is fully
imported successfully; however, the imported data is not matching byte-to-byte to the source file. What is
the most likely cause of this problem?

A. The CSV data has not gone through an ETL phase before loading into BigQuery.
B. The CSV data has invalid rows that were skipped on import.
C. The CSV data loaded in BigQuery is not flagged as CSV.
D. The CSV data loaded in BigQuery is not using BigQuery's default encoding.

Antwort: B

68. Frage
You create an important report for your large team in Google Data Studio 360. The report uses Google BigQuery as its data source. You notice that visualizations are not showing data that is less than 1 hour old.
What should you do?

A. Clear your browser history for the past hour then reload the tab showing the virtualizations.
B. Disable caching in BigQuery by editing table details.
C. Refresh your browser tab showing the visualizations.
D. Disable caching by editing the report settings.

Antwort: D

Begründung:
Reference https://support.google.com/datastudio/answer/7020039?hl=en
Topic 1, Flowlogistic Case Study
Company Overview
Flowlogistic is a leading logistics and supply chain provider. They help businesses throughout the world manage their resources and transport them to their final destination. The company has grown rapidly, expanding their offerings to include rail, truck, aircraft, and oceanic shipping.
Company Background
The company started as a regional trucking company, and then expanded into other logistics market. Because they have not updated their infrastructure, managing and tracking orders and shipments has become a bottleneck. To improve operations, Flowlogistic developed proprietary technology for tracking shipments in real time at the parcel level. However, they are unable to deploy it because their technology stack, based on Apache Kafka, cannot support the processing volume. In addition, Flowlogistic wants to further analyze their orders and shipments to determine how best to deploy their resources.
Solution Concept
Flowlogistic wants to implement two concepts using the cloud:
* Use their proprietary technology in a real-time inventory-tracking system that indicates the location of their loads
* Perform analytics on all their orders and shipment logs, which contain both structured and unstructured data, to determine how best to deploy resources, which markets to expand info. They also want to use predictive analytics to learn earlier when a shipment will be delayed.
Existing Technical Environment
Flowlogistic architecture resides in a single data center:
* Databases
* 8 physical servers in 2 clusters
* SQL Server - user data, inventory, static data
* 3 physical servers
* Cassandra - metadata, tracking messages
10 Kafka servers - tracking message aggregation and batch insert
* Application servers - customer front end, middleware for order/customs
* 60 virtual machines across 20 physical servers
* Tomcat - Java services
* Nginx - static content
* Batch servers
Storage appliances
* iSCSI for virtual machine (VM) hosts
* Fibre Channel storage area network (FC SAN) - SQL server storage
* Network-attached storage (NAS) image storage, logs, backups
* Apache Hadoop /Spark servers
* Core Data Lake
* Data analysis workloads
* 20 miscellaneous servers
* Jenkins, monitoring, bastion hosts,
Business Requirements
* Build a reliable and reproducible environment with scaled panty of production.
* Aggregate data in a centralized Data Lake for analysis
* Use historical data to perform predictive analytics on future shipments
* Accurately track every shipment worldwide using proprietary technology
* Improve business agility and speed of innovation through rapid provisioning of new resources
* Analyze and optimize architecture for performance in the cloud
* Migrate fully to the cloud if all other requirements are met
Technical Requirements
* Handle both streaming and batch data
* Migrate existing Hadoop workloads
* Ensure architecture is scalable and elastic to meet the changing demands of the company.
* Use managed services whenever possible
* Encrypt data flight and at rest
* Connect a VPN between the production data center and cloud environment SEO Statement We have grown so quickly that our inability to upgrade our infrastructure is really hampering further growth and efficiency. We are efficient at moving shipments around the world, but we are inefficient at moving data around.
We need to organize our information so we can more easily understand where our customers are and what they are shipping.
CTO Statement
IT has never been a priority for us, so as our data has grown, we have not invested enough in our technology. I have a good staff to manage IT, but they are so busy managing our infrastructure that I cannot get them to do the things that really matter, such as organizing our data, building the analytics, and figuring out how to implement the CFO' s tracking technology.
CFO Statement
Part of our competitive advantage is that we penalize ourselves for late shipments and deliveries. Knowing where out shipments are at all times has a direct correlation to our bottom line and profitability. Additionally, I don't want to commit capital to building out a server environment.

69. Frage
......

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