Google Cloud Certified GCP-DE

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Google GCP-DE Prüfungsthemen:

Google Data Engineer GCP-DE Prüfungsfragen mit Lösungen

1. You are responsible for writing your company's ETL pipelines to run on an Apache Hadoop cluster. The pipeline will require some checkpointing and splitting pipelines. Which method should you use to write the pipelines?

A) Python using MapReduce
B) PigLatin using Pig
C) Java using MapReduce
D) HiveQL using Hive

2. You have enabled the free integration between Firebase Analytics and Google BigQuery. Firebase now automatically creates a new table daily in BigQuery in the format app_events_YYYYMMDD. You want to query all of the tables for the past 30 days in legacy SQL. What should you do?

A) Use WHERE date BETWEEN YYYY-MM-DD AND YYYY-MM-DD
B) Use the WHERE_PARTITIONTIME pseudo column
C) Use SELECT IF.(date >= YYYY-MM-DD AND date <= YYYY-MM-DD
D) Use the TABLE_DATE_RANGE function

3. You are a retailer that wants to integrate your online sales capabilities with different in-home assistants, such as Google Home. You need to interpret customer voice commands and issue an order to the backend systems. Which solutions should you choose?

A) Cloud Speech-to-Text API
B) Cloud Natural Language API
C) Cloud AutoML Natural Language
D) Dialogflow Enterprise Edition

4. What are all of the BigQuery operations that Google charges for?

A) Storage, queries, and loading data from a file
B) Storage, queries, and streaming inserts
C) Storage, queries, and exporting data
D) Queries and streaming inserts

5. You are developing an application on Google Cloud that will automatically generate subject labels for users' blog posts. You are under competitive pressure to add this feature quickly, and you have no additional developer resources. No one on your team has experience with machine learning. What should you do?

A) Call the model from your application and process the results as labels.
B) Process the generated Entity Analysis as labels.
C) Build and train a text classification model using TensorFlo
D) Build and train a text classification model using TensorFlo
E) Deploy the model using Cloud Machine Learning Engin
F) Call the Cloud Natural Language API from your applicatio
G) Process the generated Sentiment Analysis as labels.
H) Call the model from your application and process the results as labels.
I) Call the Cloud Natural Language API from your applicatio
J) Deploy the model using a KubernetesEngine cluste

Fragen und Antworten: