Google Professional-Data-Engineer日本語認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Maintaining and automating data workloads: It discusses optimizing resources, automation and repeatability design, and organization of workloads as per business requirements. Lastly, the topic explains monitoring and troubleshooting processes and maintaining awareness of failures.
トピック 2	Ingesting and processing the data: The topic discusses planning of the data pipelines, building the pipelines, acquisition and import of data, and deploying and operationalizing the pipelines.
トピック 3	Storing the data: This topic explains how to select storage systems and how to plan using a data warehouse. Additionally, it discusses how to design for a data mesh.
トピック 4	Designing data processing systems: It delves into designing for security and compliance, reliability and fidelity, flexibility and portability, and data migrations.
トピック 5	Preparing and using data for analysis: Questions about data for visualization, data sharing, and assessment of data may appear.

参照：https://cloud.google.com/certification/data-engineer

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Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) 認定 Professional-Data-Engineer日本語試験問題：

問題 #1

ケーススタディ2 - MJTelco
会社概要
MJTelcoは、世界中の急速に成長している未開拓市場でネットワーク構築を目指すスタートアップ企業です。同社は革新的な光通信ハードウェアに関する特許を保有しており、これらの特許に基づき、安価なハードウェアで信頼性の高い高速バックボーンリンクを多数構築することが可能です。
会社概要
経験豊富な通信業界の幹部によって設立されたMJTelcoは、もともと宇宙空間における通信の課題を克服するために開発された技術を活用しています。事業運営の根幹となるのは、リアルタイム分析を可能にし、機械学習を組み込んでトポロジーを継続的に最適化する分散型データインフラストラクチャの構築です。ハードウェアが安価であるため、ネットワークを過剰に展開することで、地域情勢の変化がロケーションの利用可能性やコストに与える影響に対応できるように計画しています。
彼らの経営陣と運用チームは世界中に分散しており、システム内ではデータ利用者とデータ提供者の間で多対多の関係が構築されています。慎重な検討の結果、彼らはパブリッククラウドが自社のニーズを満たす最適な環境であると判断しました。
解決策のコンセプト
MJTelcoは自社ラボで概念実証(PoC)プロジェクトを成功裏に実施している。彼らには主に2つのニーズがある。
* 5万件以上のインストール規模に拡大する際に発生する、より大量のデータフローをサポートできるよう、PoC(概念実証)を拡張し、強化する。
* 機械学習サイクルを改良し、トポロジー定義を制御するために使用する動的モデルを検証および改善する。
MJTelcoは、実験の実行、新機能の展開、および本番顧客へのサービス提供のニーズを満たすために、開発/テスト、ステージング、および本番という3つの独立した運用環境も使用します。
ビジネス要件
* 予測不可能な分散型通信ユーザーコミュニティにおいて、必要な時に必要な場所でリソースをインスタンス化することで、最小限のコストで本番環境を拡張します。
最先端の機械学習と分析を保護するため、独自のデータのセキュリティを確保する。
分散した研究者が分析のためにデータに確実かつタイムリーにアクセスできるようにする
顧客に影響を与えることなく、機械学習モデルの迅速な反復開発を可能にする隔離された環境を維持する。
技術要件
テレメトリデータの安全かつ効率的な輸送と保管を確保する
* インスタンスを迅速に拡張し、それぞれ複数のフローを持つ10,000～100,000のデータプロバイダーをサポートします。
* 最大2年分のデータを追跡するデータテーブルに対して分析とプレゼンテーションが可能で、1日あたり約1億件のレコードを保存できます。
* テレメトリフローと本番環境における学習サイクルの両方において、データパイプラインの問題を認識することに重点を置いた監視インフラストラクチャの迅速な反復をサポートします。
CEO声明
当社のビジネスモデルは、特許、分析技術、そして動的な機械学習に支えられています。低価格ながら高い信頼性を実現するハードウェア構成により、コスト面で優位性を確保しています。信頼性と容量に関する当社のコミットメントを満たすためには、大規模な分散データパイプラインを迅速に安定化させる必要があります。
CTO声明
当社のパブリッククラウドサービスは、宣伝どおりに動作する必要があります。拡張性とデータセキュリティを確保できるリソースが必要です。また、データサイエンティストがモデルを綿密に分析し、迅速に適応できる環境も必要です。データの処理に自動化を活用しているため、開発環境とテスト環境も、反復作業に合わせて適切に動作する必要があります。
最高財務責任者(CFO)声明
このプロジェクトは規模が大きすぎるため、データと分析に必要なハードウェアとソフトウェアを自社で維持管理することはできません。また、これほど多くのデータフィードを監視する運用チームを配置する余裕もないため、自動化とインフラストラクチャに頼ることになります。Google Cloudの機械学習を活用することで、当社の定量分析担当者はデータパイプラインの問題ではなく、より価値の高い課題に取り組むことができるようになります。
MJTelcoは、過去2年間の記録の履歴分析を可能にするスキーマをGoogle Bigtableに作成することを求めています。受信する各レコードは15分ごとに送信され、デバイスの一意の識別子とデータレコードが含まれています。最も一般的なクエリは、特定のデバイスについて特定の日付のすべてのデータを取得するものです。どのスキーマを使用すべきでしょうか？

A. Rowkey: device_id
列データ: 日付、データポイント
B. 行キー: 日付#データポイント
列データ: device_id
C. 行キー: 日付
列データ: device_id、data_point
D. 行キー: 日付#デバイスID
列データ: data_point
E. 行キー: データポイント
列データ: device_id、date

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正解：D 🗳️