Google Associate Data Practitioner : ADP

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Google ADP Prüfungsthemen:

Google Associate Data Practitioner ADP Prüfungsfragen mit Lösungen

1. 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) 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.
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) 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.

2. You are predicting customer churn for a subscription-based service. You have a 50 PB historical customer dataset in BigQuery that includes demographics, subscription information, and engagement metrics. You want to build a churn prediction model with minimal overhead. You want to follow the Google-recommended approach. What should you do?

A) Use Dataproc to create a Spark cluster. Use the Spark MLlib within the cluster to build the churn prediction model.
B) Create a Looker dashboard that is connected to BigQuery. Use LookML to predict churn.
C) Use the BigQuery Python client library in a Jupyter notebook to query and preprocess the data in BigQuery. Use the CREATE MODEL statement in BigQueryML to train the churn prediction model.
D) Export the data from BigQuery to a local machine. Use scikit- learn in a Jupyter notebook to build the churn prediction model.

3. You have a BigQuery dataset containing sales dat
a. This data is actively queried for the first 6 months. After that, the data is not queried but needs to be retained for 3 years for compliance reasons. You need to implement a data management strategy that meets access and compliance requirements, while keeping cost and administrative overhead to a minimum. What should you do?

A) Partition a BigQuery table by month. After 6 months, export the data to Coldline storage. Implement a lifecycle policy to delete the data from Cloud Storage after 3 years.
B) Set up a scheduled query to export the data to Cloud Storage after 6 months. Write a stored procedure to delete the data from BigQuery after 3 years.
C) Store all data in a single BigQuery table without partitioning or lifecycle policies.
D) Use BigQuery long-term storage for the entire dataset. Set up a Cloud Run function to delete the data from BigQuery after 3 years.

4. Your organization's ecommerce website collects user activity logs using a Pub/Sub topic. Your organization's leadership team wants a dashboard that contains aggregated user engagement metrics. You need to create a solution that transforms the user activity logs into aggregated metrics, while ensuring that the raw data can be easily queried. What should you do?

A) Create a BigQuery subscription to the Pub/Sub topic, and load the activity logs into the table. Create a materialized view in BigQuery using SQL to transform the data for reporting
B) Create a Dataflow subscription to the Pub/Sub topic, and transform the activity logs. Load the transformed data into a BigQuery table for reporting.
C) Create an event-driven Cloud Run function to trigger a data transformation pipeline to run. Load the transformed activity logs into a BigQuery table for reporting.
D) Create a Cloud Storage subscription to the Pub/Sub topic. Load the activity logs into a bucket using the Avro file format. Use Dataflow to transform the data, and load it into a BigQuery table for reporting.

5. Your organization has highly sensitive data that gets updated once a day and is stored across multiple datasets in BigQuery. You need to provide a new data analyst access to query specific data in BigQuery while preventing access to sensitive dat a. What should you do?

A) Grant the data analyst the BigQuery Job User IAM role in the Google Cloud project.
B) Grant the data analyst the BigQuery Data Viewer IAM role in the Google Cloud project.
C) Create a materialized view with the limited data in a new dataset. Grant the data analyst BigQuery Data Viewer IAM role in the dataset and the BigQuery Job User IAM role in the Google Cloud project.
D) Create a new Google Cloud project, and copy the limited data into a BigQuery table. Grant the data analyst the BigQuery Data Owner IAM role in the new Google Cloud project.

Fragen und Antworten: