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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% | - 業務要件をデータソリューションに変換する - データの品質と完全性を評価する - 成功指標を定義する - 関係者と要件を特定する |
| トピック 2: データの準備と探索 | 20-30% | - 可視化とクエリを通じてデータを探索する - 分析に向けてデータを変換し、準備する - 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 - 探索的データ分析（EDA）を実施する |
| トピック 3: データ可視化とインサイト | 20-30% | - 適切な可視化の種類を選択する - 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 - データのインサイトを関係者に提示する - ダッシュボードとレポートを作成する |
| トピック 4: 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 |
Google Associate Data Practitioner 認定 ADP 試験問題：
1. Your company has an on-premises file server with 5 TB of data that needs to be migrated to Google Cloud.
The network operations team has mandated that you can only use up to 250 Mbps of the total available bandwidth for the migration. You need to perform an online migration to Cloud Storage. What should you do?
A) Use the gcloud storage cp command to copy all files from on- premises to Cloud Storage using the --no- clobber option.
B) Use the gcloud storage cp command to copy all files from on- premises to Cloud Storage using the -- daisy-chain option.
C) Request a Transfer Appliance, copy the data to the appliance, and ship it back to Google Cloud.
D) Use Storage Transfer Service to configure an agent-based transfer. Set the appropriate bandwidth limit for the agent pool.
2. Your organization has decided to migrate their existing enterprise data warehouse to BigQuery. The existing data pipeline tools already support connectors to BigQuery. You need to identify a data migration approach that optimizes migration speed. What should you do?
A) Use the Cloud Data Fusion web interface to build data pipelines. Create a directed acyclic graph (DAG) that facilitates pipeline orchestration.
B) Create a temporary file system to facilitate data transfer from the existing environment to Cloud Storage. Use Storage Transfer Service to migrate the data into BigQuery.
C) Use the BigQuery Data Transfer Service to recreate the data pipeline and migrate the data into BigQuery.
D) Use the existing data pipeline tool's BigQuery connector to reconfigure the data mapping.
3. 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 BigQuery's SQL capabilities to load the data from Cloud Storage, transform it, and store the results in a new BigQuery table.
C) Use Dataproc to create an Apache Hadoop cluster, perform the ETL process using Apache Spark, and load the results into BigQuery.
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.
4. Your organization needs to store historical customer order dat
a. The data will only be accessed once a month for analysis and must be readily available within a few seconds when it is accessed. You need to choose a storage class that minimizes storage costs while ensuring that the data can be retrieved quickly. What should you do?
A) Store the data in Cloud Storage using Archive storage.
B) Store the data in Cloud Storage using Standard storage.
C) Store the data in Cloud Storage using Coldline storage.
D) Store the data in Cloud Storage using Nearline storage.
5. 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) 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.
B) Use Database Migration Service to replicate the MySQL database to a Cloud SQL for MySQL instance.
C) Use Cloud Data Fusion to migrate the MySQL database to MySQL on Compute Engine.
D) 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.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： D | 質問 # 2 正解： D | 質問 # 3 正解： B | 質問 # 4 正解： D | 質問 # 5 正解： B |
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