Google Cloud Certified ADP

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Hohe Qualität von ADP Prüfung

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Unsere Fragen&Antworten von Google Cloud Certified ADP werden von erfahrenen IT-Eliten aufgrund der echten Prüfungsaufgaben aus PROMETRIC oder VUE verfasst.

Diese Fragen&Antworten verfügen über die aktuellsten Originalfragen (einschließlich richtiger Antworten).

Google Associate Data Practitioner ADP Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. 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) Use BigQuery long-term storage for the entire dataset. Set up a Cloud Run function to delete the data from BigQuery after 3 years.
C) Store all data in a single BigQuery table without partitioning or lifecycle policies.
D) 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.

2. Your company uses Looker to generate and share reports with various stakeholders. You have a complex dashboard with several visualizations that needs to be delivered to specific stakeholders on a recurring basis, with customized filters applied for each recipient. You need an efficient and scalable solution to automate the delivery of this customized dashboard. You want to follow the Google- recommended approach. What should you do?

A) Create a separate LookML model for each stakeholder with predefined filters, and schedule the dashboards using the Looker Scheduler.
B) Embed the Looker dashboard in a custom web application, and use the application's scheduling features to send the report with personalized filters.
C) Use the Looker Scheduler with a user attribute filter on the dashboard, and send the dashboard with personalized filters to each stakeholder based on their attributes.
D) Create a script using the Looker Python SDK, and configure user attribute filter values. Generate a new scheduled plan for each stakeholder.

3. Your organization uses Dataflow pipelines to process real-time financial transactions. You discover that one of your Dataflow jobs has failed. You need to troubleshoot the issue as quickly as possible. What should you do?

A) Create a custom script to periodically poll the Dataflow API for job status updates, and send email alerts if any errors are identified.
B) Navigate to the Dataflow Jobs page in the Google Cloud console. Use the job logs and worker logs to identify the error.
C) Set up a Cloud Monitoring dashboard to track key Dataflow metrics, such as data throughput, error rates, and resource utilization.
D) Use the gcloud CLI tool to retrieve job metrics and logs, and analyze them for errors and performance bottlenecks.

4. Your retail company wants to predict customer churn using historical purchase data stored in BigQuery. The dataset includes customer demographics, purchase history, and a label indicating whether the customer churned or not. You want to build a machine learning model to identify customers at risk of churning. You need to create and train a logistic regression model for predicting customer churn, using the customer_data table with the churned column as the target label. Which BigQuery ML query should you use?

A) CREATE OR REPLACE MODEL churn_prediction_model OPTIONS (rr.odel_type=' logisric_reg *) AS select * except(churned), churned AS label FROM customer_data;
B) CREATE OR REPLACE MODEL churn_prediction_model OPTIONS(model_uype='logisric_reg') AS SELECT * from cusromer_data;
C) CREATE OR REPLACE MODEL churn_prediction_model options(model_type='logistic_reg*) as select ' except(churned) FROM customer data;
D) CREATE OR REPLACE MODEL churn_prediction_model options (model type='logistic_reg') AS select churned as label FROM customer_data;

5. Following a recent company acquisition, you inherited an on- premises data infrastructure that needs to move to Google Cloud. The acquired system has 250 Apache Airflow directed acyclic graphs (DAGs) orchestrating data pipelines. You need to migrate the pipelines to a Google Cloud managed service with minimal effort. What should you do?

A) Create a Google Kubernetes Engine (GKE) standard cluster and deploy Airflow as a workload. Migrate all DAGs to the new Airflow environment.
B) Convert each DAG to a Cloud Workflow and automate the execution with Cloud Scheduler.
C) Create a Cloud Data Fusion instance. For each DAG, create a Cloud Data Fusion pipeline.
D) Create a new Cloud Composer environment and copy DAGS to the Cloud Composer dags/folder.

Fragen und Antworten: