Google ADP 試験概要:
| 認定ベンダー: | Google Cloud |
|---|---|
| 試験名: | Google Cloud Associate Data Practitioner |
| 試験番号: | PCA-DP |
| 受験料: | USD 100 |
| 合格点: | 70 |
| 関連資格: | Looker Data Analyst Google Cloud Data Analytics Google Cloud Professional Data Engineer |
| 対応言語: | 英語 |
| 認定の有効期間: | 24か月 |
| 出題数: | 50 |
| 試験形式: | 単一選択, 複数選択 |
| 試験時間: | 120 分 |
| サンプル問題: | Google ADP サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督試験または対面の試験会場 |
| 前提条件: | 正式な前提条件はありませんが、データの概念とクラウドコンピューティングに関する基本的な知識が推奨されます |
| 公式シラバスのURL: | https://cloud.google.com/certification/associate-data-practitioner |
Google ADP 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: データに基づく意思決定 | 10-20% | - 関係者と要件を特定する - データの品質と完全性を評価する - 成功指標を定義する - 業務要件をデータソリューションに変換する |
| トピック 2: データの準備と探索 | 20-30% | - 探索的データ分析（EDA）を実施する - 分析に向けてデータを変換し、準備する - 可視化とクエリを通じてデータを探索する - データを取り込み、収集する - データ品質の問題を特定する |
| トピック 3: データ処理と分析 | 20-30% | - 分析に統計手法を適用する - データを集計し、要約する - BigQuery と SQL を分析に使用する - データセットをクエリし、分析する - データパイプラインを構築し、維持する |
| トピック 4: データ可視化とインサイト | 20-30% | - データのインサイトを関係者に提示する - 適切な可視化の種類を選択する - ダッシュボードとレポートを作成する - Looker Studio を使用して可視化を作成する - 結果を解釈し、伝達する |
Google Associate Data Practitioner 認定 ADP 試験問題：
問題 #1
You manage a Cloud Storage bucket that stores temporary files created during data processing. These temporary files are only needed for seven days, after which they are no longer needed. To reduce storage costs and keep your bucket organized, you want to automatically delete these files once they are older than seven days. What should you do?
A. Develop a batch process using Dataflow that runs weekly and deletes files based on their age.
B. Create a Cloud Run function that runs daily and deletes files older than seven days.
C. Configure a Cloud Storage lifecycle rule that automatically deletes objects older than seven days.
D. Set up a Cloud Scheduler job that invokes a weekly Cloud Run function to delete files older than seven days.
問題 #2
Your company wants to implement a data transformation (ETL) pipeline for their BigQuery data warehouse.
You need to identify a managed transformation solution that allows users to develop with SQL and JavaScript, has version control, allows for modular code, and has data quality checks. What should you do?
A. Use Dataform to define the transformations in SQLX.
B. Create BigQuery scheduled queries to define the transformations in SQL.
C. Create a Cloud Composer environment, and orchestrate the transformations by using the BigQueryinsertJob operator.
D. Use Dataproc to create an Apache Spark cluster and implement the transformations by using PySpark SQL.
問題 #3
You used BigQuery ML to build a customer purchase propensity model six months ago. You want to compare the current serving data with the historical serving data to determine whether you need to retrain the model.
What should you do?
A. Evaluate the data skewness.
B. Compare the confusion matrix.
C. Compare the two different models.
D. Evaluate data drift.
問題 #4
Your organization has decided to move their on-premises Apache Spark-based workload to Google Cloud.
You want to be able to manage the code without needing to provision and manage your own cluster. What should you do?
A. Migrate the Spark jobs to Dataproc Serverless.
B. Configure a Google Kubernetes Engine cluster with Spark operators, and deploy the Spark jobs.
C. Migrate the Spark jobs to Dataproc on Google Kubernetes Engine.
D. Migrate the Spark jobs to Dataproc on Compute Engine.
問題 #5
Your company's customer support audio files are stored in a Cloud Storage bucket. You plan to analyze the audio files' metadata and file content within BigQuery to create inference by using BigQuery ML. You need to create a corresponding table in BigQuery that represents the bucket containing the audio files. What should you do?
A. Create an external table.
B. Create a native table.
C. Create a temporary table.
D. Create an object table.
解説：
| 問題 #1 正解： C | 問題 #2 正解： A | 問題 #3 正解： D | 問題 #4 正解： A | 問題 #5 正解： D |
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