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ADP資格受験料 & ADP問題集

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ADP問題集 & ADP受験料

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Google Associate Data Practitioner 認定 ADP 試験問題 (Q19-Q24):

質問 # 19
Your team wants to create a monthly report to analyze inventory data that is updated daily. You need to aggregate the inventory counts by using only the most recent month of data, and save the results to be used in a Looker Studio dashboard. What should you do?

A. Create a saved query in the BigQuery console that uses the SUM() function and the DATE_SUB() function. Re-run the saved query every month, and save the results to a BigQuery table.
B. Create a BigQuery table that uses the SUM() function and the DATE_DIFF() function.
C. Create a BigQuery table that uses the SUM() function and the _PARTITIONDATE filter.
D. Create a materialized view in BigQuery that uses the SUM() function and the DATE_SUB() function.

正解：D

質問 # 20
You are working with a small dataset in Cloud Storage that needs to be transformed and loaded into BigQuery for analysis. The transformation involves simple filtering and aggregation operations. You want to use the most efficient and cost-effective data manipulation approach. What should you do?

A. Create a Cloud Data Fusion instance and visually design an ETL pipeline that reads data from Cloud Storage, transforms it using built-in transformations, and loads the results into BigQuery.
B. Use Dataproc to create an Apache Hadoop cluster, perform the ETL process using Apache Spark, and load the results into BigQuery.
C. Use BigQuery's SQL capabilities to load the data from Cloud Storage, transform it, and store the results in a new BigQuery table.
D. Use Dataflow to perform the ETL process that reads the data from Cloud Storage, transforms it using Apache Beam, and writes the results to BigQuery.

正解：C

質問 # 21
You work for an ecommerce company that has a BigQuery dataset that contains customer purchase history, demographics, and website interactions. You need to build a machine learning (ML) model to predict which customers are most likely to make a purchase in the next month. You have limited engineering resources and need to minimize the ML expertise required for the solution. What should you do?

A. Use Colab Enterprise to develop a custom model for purchase prediction.
B. Use BigQuery ML to create a logistic regression model for purchase prediction.
C. Export the data to Cloud Storage, and use AutoML Tables to build a classification model for purchase prediction.
D. Use Vertex Al Workbench to develop a custom model for purchase prediction.

正解：B

質問 # 22
You are working on a data pipeline that will validate and clean incoming data before loading it into BigQuery for real-time analysis. You want to ensure that the data validation and cleaning is performed efficiently and can handle high volumes of dat a. What should you do?

A. Use Cloud Run functions to trigger data validation and cleaning routines when new data arrives in Cloud Storage.
B. Write custom scripts in Python to validate and clean the data outside of Google Cloud. Load the cleaned data into BigQuery.
C. Load the raw data into BigQuery using Cloud Storage as a staging area, and use SQL queries in BigQuery to validate and clean the data.
D. Use Dataflow to create a streaming pipeline that includes validation and transformation steps.

正解：D

質問 # 23
You are migrating data from a legacy on-premises MySQL database to Google Cloud. The database contains various tables with different data types and sizes, including large tables with millions of rows and transactional dat a. You need to migrate this data while maintaining data integrity, and minimizing downtime and cost. What should you do?

A. Use Cloud Data Fusion to migrate the MySQL database to MySQL on Compute Engine.
B. Set up a Cloud Composer environment to orchestrate a custom data pipeline. Use a Python script to extract data from the MySQL database and load it to MySQL on Compute Engine.
C. Use Database Migration Service to replicate the MySQL database to a Cloud SQL for MySQL instance.
D. Export the MySQL database to CSV files, transfer the files to Cloud Storage by using Storage Transfer Service, and load the files into a Cloud SQL for MySQL instance.

正解：C

質問 # 24
......

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