ADP Associate Data Practitioner Pass4sure Zertifizierung & Associate Data Practitioner zuverlässige Prüfung Übung
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Google Associate Data Practitioner ADP Prüfungsfragen mit Lösungen (Q63-Q68):
63. Frage
You need to create a weekly aggregated sales report based on a large volume of data. You want to use Python to design an efficient process for generating this report. What should you do?
- A. Create a Cloud Run function that uses NumPy. Use Cloud Scheduler to schedule the function to run once a week.
- B. Create a Cloud Data Fusion and Wrangler flow. Schedule the flow to run once a week.
- C. Create a Dataflow directed acyclic graph (DAG) coded in Python. Use Cloud Scheduler to schedule the code to run once a week.
- D. Create a Colab Enterprise notebook and use the bigframes.pandas library. Schedule the notebook to execute once a week.
Antwort: C
64. Frage
Your company is building a near real-time streaming pipeline to process JSON telemetry data from small appliances. You need to process messages arriving at a Pub/Sub topic, capitalize letters in the serial number field, and write results to BigQuery. You want to use a managed service and write a minimal amount of code for underlying transformations. What should you do?
- A. Use a Pub/Sub to BigQuery subscription, write results directly to BigQuery, and schedule a transformation query to run every five minutes.
- B. Use a Pub/Sub to Cloud Storage subscription, write a Cloud Run service that is triggered when objects arrive in the bucket, performs the transformations, and writes the results to BigQuery.
- C. Use a Pub/Sub push subscription, write a Cloud Run service that accepts the messages, performs the transformations, and writes the results to BigQuery.
- D. Use the "Pub/Sub to BigQuery" Dataflow template with a UDF, and write the results to BigQuery.
Antwort: D
65. Frage
Your company stores historical data in Cloud Storage. You need to ensure that all data is saved in a bucket for at least three years. What should you do?
- A. Set a bucket retention policy.
- B. Change the bucket storage class to Archive.
- C. Enable Object Versioning.
- D. Set temporary object holds.
Antwort: A
66. Frage
You are storing data in Cloud Storage for a machine learning project. The data is frequently accessed during the model training phase, minimally accessed after 30 days, and unlikely to be accessed after 90 days. You need to choose the appropriate storage class for the different stages of the project to minimize cost. What should you do?
- A. Store the data in Nearline storage during the model training phase. Transition the data to Coldline storage 30 days after model deployment, and to Archive storage 90 days after model deployment.
- B. Store the data in Standard storage during the model training phase. Transition the data to Nearline storage 30 days after model deployment, and to Coldline storage 90 days after model deployment.
- C. Store the data in Standard storage during the model training phase. Transition the data to Durable Reduced Availability (DRA) storage 30 days after model deployment, and to Coldline storage 90 days after model deployment.
- D. Store the data in Nearline storage during the model training phase. Transition the data to Archive storage 30 days after model deployment, and to Coldline storage 90 days after model deployment.
Antwort: B
67. Frage
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 existing data pipeline tool's BigQuery connector to reconfigure the data mapping.
- D. Use the BigQuery Data Transfer Service to recreate the data pipeline and migrate the data into BigQuery.
Antwort: C
68. Frage
......
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