Professional-Data-Engineer日本語試験の対策に必要なものを、CertJukenなら一か所でそろえられます。Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版)の433問の練習問題から無料サンプル、更新サービスまで、受験準備のすべてをまとめて提供します。
Google Professional-Data-Engineer日本語 試験概要:
| 認定ベンダー: | Google Cloud |
|---|---|
| 試験名: | Google Cloud Certified Professional Data Engineer |
| 試験番号: | Professional-Data-Engineer |
| 関連資格: | Google Cloud Certified Professional Data Engineer |
| 受験料: | $200 USD |
| 合格点: | 公式には未公開（推定約80%） |
| 出題数: | 50-60 |
| 対応言語: | 英語, 日本語 |
| 試験時間: | 120 分 |
| 試験形式: | 多肢選択式, 複数選択式 |
| 認定の有効期間: | 2年 |
| サンプル問題: |  |
| 受験方法: | オンライン（リモート監督）または試験会場（Kryterion） |
| 前提条件: | 必須の前提条件はありません。推奨：Google Cloud を用いたソリューションの設計および管理に1年以上携わり、業界経験が3年以上あること。 |
| 公式シラバスのURL: | https://cloud.google.com/learn/certification/data-engineer |
Google Professional-Data-Engineer日本語 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| データワークロードの保守と自動化（試験の約15%） | 15% | - 信頼性と忠実性を考慮した設計
|
| データ処理システムの設計（試験の約30%） | 30% | - データパイプラインの設計
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| 分析のためのデータ準備と利用（試験の約15%） | 15% | - データを安全に共有する
|
| データの保存（試験の約20%） | 20% | - データプラットフォームの設計
|
| データの取り込みと処理（試験の約20%） | 20% | - パイプラインのデプロイと運用化
|
Professional-Data-Engineer日本語試験で受験者がよく抱く疑問
Professional-Data-Engineer日本語は、Googleが実施する「Google Cloud Certified」を取得するための認定試験です。認定レベルはProfessionalで、実務に即した知識とスキルが問われます。Google Cloud Certified Professional Data Engineerなどの関連認定へのステップとしても位置づけられており、キャリアアップを目指す方に広く選ばれています。CertJukenの練習問題を活用すれば、試験の全体像を把握しながら計画的に対策を進められます。
Professional-Data-Engineer日本語試験の問題数は50-60、制限時間は120 分です。1問あたりに使える時間を意識すると、序盤で時間を使いすぎないペース配分が重要になります。見直しの時間を確保するためにも、CertJukenの模擬試験で時間を計りながら解く練習を重ね、本番と同じ時間感覚を身につけておくと安心です。
Professional-Data-Engineer日本語試験の合格基準点は公式には未公開（推定約80%）で、受験料は$200 USDです。万が一不合格になった場合、再受験には再度全額の受験料が必要になります。そのため、本番の前にCertJukenの練習問題で安定して合格点を超えられるかを確認してから受験することをおすすめします。
はい。CertJukenではProfessional-Data-Engineer日本語練習問題の無料サンプル（PDFデモ）を用意しており、内容や使い勝手を確かめてから購入を判断できます。購入後は365日間の無料更新が付き、更新期間の終了後は50%割引で継続更新を利用できます。
CertJukenでは「返金保証」を用意しています。購入後60日以内にProfessional-Data-Engineer日本語試験を受験して不合格だった場合、受験票の写しと公式のスコアレポート（Score Report）のPDFを試験後2日以内に提出すれば、7日以内に全額返金の手続きが完了します。なお、受験者名と購入時の支払者名が一致している必要があり、購入から3日以内の受験や、実際に受験しなかった場合は対象外です。返金の代わりに、同等の試験対策教材2つを無料で受け取り、購入済み製品の更新サービスを継続する選択も可能です。商品は購入後すぐにダウンロードでき、メールでも1分以内にお届けします。2時間経っても届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。インストールできるパソコンの台数に制限はありません。
Professional-Data-Engineer日本語試験の出題範囲は5の分野に分かれています。主な分野はデータワークロードの保守と自動化（試験の約15%）（15%）、データ処理システムの設計（試験の約30%）（30%）、データの保存（試験の約20%）（20%）です。各分野の詳細な出題項目は、このページ上部の出題範囲一覧で確認できます。
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：
あなたの会社では、多数のニューロンとレイヤーを持つ TensorFlow ニューラル ネットワーク モデルを構築しました。このモデルはトレーニング データ a には適しています。ただし、新しいデータに対してテストすると、パフォーマンスが低下します。この問題を解決するには、どのような方法を採用すればよいでしょうか。
- A. スレッド
- B. シリアル化
- C. ドロップアウトメソッド
- D. 次元削減
正解：C 🗳️
解説: (CertJuken メンバーにのみ表示されます)
生放送のテレビ番組で、視聴者に携帯電話を使って投票するよう呼びかけます。このイベントでは、3分間に大量のデータが生成されます。あなたは投票システムの再構築を担当しており、プラットフォームが負荷を処理でき、すべての投票が処理されるようにする必要があります。投票が開始されたら、部分的な結果を表示する必要があります。投票終了後、コストを最適化しながら投票を1回だけ正確にカウントする必要があります。どうすればよいですか？
- A. 投票をPub/Subトピックに書き込み、Cloud Functionsがそれを購読して、投票をBigQueryに書き込みます。
- B. 高可用性(HA)構成でMemorystoreインスタンスを作成します。
- C. Pub/Subトピックに投票を書き込み、データフローパイプラインを介してBigtableとBigQueryの両方に反映させる。リアルタイムの結果を取得するためにBigtableをクエリし、後で分析するためにBigQueryをクエリする。投票が終了したらBigtableインスタンスをシャットダウンする。
- D. 高可用性(HA)構成と複数の読み取りレプリカを備えたCloud SQL for PostgreSQLデータベースを作成します。
正解：C 🗳️
テーブルをBigQueryに移行中で、データモデルを決定しようとしています。このテーブルには、複数の店舗で行われた購入に関する情報が格納されており、取引時間、購入商品、店舗ID、店舗の所在地(市区町村、都道府県)などの情報が含まれています。このテーブルに対して、過去30日間に各商品が何個販売されたか、また州、市区町村、店舗ごとの購入傾向を確認するために、頻繁にクエリを実行します。クエリのパフォーマンスを最適化するには、このテーブルをどのようにモデル化すればよいでしょうか？
- A. 最上位クラスタは、まず州、次に都市、次に店舗IDの順です。
- B. 店舗ID、都市、州の順に最上位クラスタリングを行います。
- C. トランザクション時間で分割し、まず州、次に都市、次に店舗IDでクラスタリングします。
- D. トランザクション時間で分割し、まず店舗ID、次に都市、次に州でクラスタリングします。
正解：C 🗳️
解説: (CertJuken メンバーにのみ表示されます)
組織全体のデータセットを準備しています。クラウドストレージの制限付きバケットに保存されている顧客データを前処理する必要があります。このデータは、消費者分析を作成するために使用されます。機密性の高いデータ要素を保護するなど、データプライバシー要件に従う必要がありますが、将来の使用例に備えてすべてのデータを保持する必要があります。どうすればよいですか？
- A. DataflowとCloud Data Loss Prevention APIを使用して機密データをマスキングします。処理済みのデータをBigQueryに書き込みます。
- B. DataflowとCloud KMSを使用して機密性の高いフィールドを暗号化し、暗号化されたデータをBigQueryに書き込みます。最小権限の原則に従って暗号化キーを共有します。
- C. 顧客管理暗号化キー(CMEK)を使用して、クラウドストレージ内のデータを直接暗号化します。
BigQueryのフェデレーションクエリを使用してください。最小権限の原則に従って暗号化キーを共有してください。 - D. Cloud Data Loss Prevention APIとDataflowを使用して、Cloud Storage内のデータから機密性の高いフィールドを検出して削除します。フィルタリングされたデータをBigQueryに書き込みます。
正解：A 🗳️
解説: (CertJuken メンバーにのみ表示されます)
次のどれがハイパーパラメータの例ですか? (回答を 2 つ選択してください。)
- A. 重み
- B. 隠し層の数
- C. バイアス
- D. 各隠れ層のノード数
正解：B、D 🗳️
解説: (CertJuken メンバーにのみ表示されます)
Asakura
竹乃**
Hirota
小岛**
