社会と経済の発展につれて、多くの人はIT技術を勉強します。なぜならば、IT職員にとって、GoogleのProfessional-Data-Engineer認証資格資格証明書があるのは肝心な指標であると言えます。自分の能力を証明するために、Professional-Data-Engineer認証資格試験に合格するのは不可欠なことです。 一番遠いところへ行った人はリスクを背負うことを恐れない人です。また、NewValidDumpsのGoogleのProfessional-Data-Engineer認証資格試験トレーニング資料が信頼できるのは多くの受験生に証明されたものです。 あなたにGoogle　Professional-Data-Engineer認証資格試験に関する最新かつ最完備の資料を勉強させ、試験に合格させることだと信じます。

Google Cloud Certified Professional-Data-Engineer でも、成功へのショートカットがを見つけました。

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もしあなたはProfessional-Data-Engineer認証資格試験に合格しなかったら、全額返金のことを承諾します。我々NewValidDumpsは一番行き届いたアフタサービスを提供します。Google　Professional-Data-Engineer認証資格試験問題集を購買してから、一年間の無料更新を楽しみにしています。

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それがもう現代生活の不可欠な一部となりました。その中で、Googleの認証資格は広範な国際的な認可を得ました。

Professional-Data-Engineer PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
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. Build and train a text classification model using TensorFlow. Deploy the model using Cloud
Machine Learning Engine. Call the model from your application and process the results as labels.
B. Call the Cloud Natural Language API from your application. Process the generated Entity Analysis as labels.
C. Build and train a text classification model using TensorFlow. Deploy the model using a Kubernetes
Engine cluster. Call the model from your application and process the results as labels.
D. Call the Cloud Natural Language API from your application. Process the generated Sentiment
Analysis as labels.
Answer: D

QUESTION NO: 2
Your company is using WHILECARD tables to query data across multiple tables with similar names. The SQL statement is currently failing with the following error:
# Syntax error : Expected end of statement but got "-" at [4:11]
SELECT age
FROM
bigquery-public-data.noaa_gsod.gsod
WHERE
age != 99
AND_TABLE_SUFFIX = '1929'
ORDER BY
age DESC
Which table name will make the SQL statement work correctly?
A. 'bigquery-public-data.noaa_gsod.gsod*`
B. 'bigquery-public-data.noaa_gsod.gsod'*
C. 'bigquery-public-data.noaa_gsod.gsod'
D. bigquery-public-data.noaa_gsod.gsod*
Answer: A

QUESTION NO: 3
MJTelco is building a custom interface to share data. They have these requirements:
* They need to do aggregations over their petabyte-scale datasets.
* They need to scan specific time range rows with a very fast response time (milliseconds).
Which combination of Google Cloud Platform products should you recommend?
A. Cloud Datastore and Cloud Bigtable
B. Cloud Bigtable and Cloud SQL
C. BigQuery and Cloud Bigtable
D. BigQuery and Cloud Storage
Answer: C

QUESTION NO: 4
You have Cloud Functions written in Node.js that pull messages from Cloud Pub/Sub and send the data to BigQuery. You observe that the message processing rate on the Pub/Sub topic is orders of magnitude higher than anticipated, but there is no error logged in Stackdriver Log Viewer. What are the two most likely causes of this problem? Choose 2 answers.
A. Publisher throughput quota is too small.
B. The subscriber code cannot keep up with the messages.
C. The subscriber code does not acknowledge the messages that it pulls.
D. Error handling in the subscriber code is not handling run-time errors properly.
E. Total outstanding messages exceed the 10-MB maximum.
Answer: B,D

QUESTION NO: 5
You work for an economic consulting firm that helps companies identify economic trends as they happen. As part of your analysis, you use Google BigQuery to correlate customer data with the average prices of the 100 most common goods sold, including bread, gasoline, milk, and others. The average prices of these goods are updated every 30 minutes. You want to make sure this data stays up to date so you can combine it with other data in BigQuery as cheaply as possible. What should you do?
A. Store and update the data in a regional Google Cloud Storage bucket and create a federated data source in BigQuery
B. Store the data in a file in a regional Google Cloud Storage bucket. Use Cloud Dataflow to query
BigQuery and combine the data programmatically with the data stored in Google Cloud Storage.
C. Store the data in Google Cloud Datastore. Use Google Cloud Dataflow to query BigQuery and combine the data programmatically with the data stored in Cloud Datastore
D. Load the data every 30 minutes into a new partitioned table in BigQuery.
Answer: D

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Updated: May 27, 2022