Exam Name: Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版)
Certification Provider: Google
Corresponding Certification: Google Cloud Certified
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Instant Download Google : Professional-Data-Engineer日本語 Questions & Answers as PDF & Test Engine
Updated: Oct 12, 2026
No. of Questions: 433 Questions & Answers with Testing Engine
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- Total Questions: 433
- Updated on: Oct 12, 2026
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Written by IT experts and certified trainers with a wealth of exam experience, the Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) set at TestKingFree fully meets the demand of the latest exam — 433 practice questions.
Google Professional-Data-Engineer日本語 Exam Overview:
| Certification Vendor: | Google Cloud |
|---|---|
| Exam Name: | Google Cloud Certified Professional Data Engineer |
| Exam Number: | Professional-Data-Engineer |
| Exam Price: | $200 USD |
| Certificate Validity Period: | 2 years |
| Passing Score: | Not officially published (estimated ~80%) |
| Exam Duration: | 120 minutes |
| Exam Format: | Multiple-select, Multiple-choice |
| Real Exam Qty: | 50-60 |
| Related Certifications: | Google Cloud Certified Professional Data Engineer |
| Available Languages: | Japanese, English |
| Sample Questions: | DOWNLOAD DEMO |
| Exam Way: | Online (remote proctored) or at a testing center (Kryterion) |
| Pre Condition: | No mandatory prerequisites. Recommended: 3+ years of industry experience including 1+ years designing and managing solutions using Google Cloud. |
| Official Syllabus URL: | https://cloud.google.com/learn/certification/data-engineer |
Google Professional-Data-Engineer日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Designing data processing systems (~30% of the exam) | 30% | - Designing data processing resources
|
| Storing the data (~20% of the exam) | 20% | - Selecting storage systems
|
| Ingesting and processing the data (~20% of the exam) | 20% | - Building and maintaining data structures and databases
|
| Preparing and using data for analysis (~15% of the exam) | 15% | - Preparing data for visualization
|
| Maintaining and automating data workloads (~15% of the exam) | 15% | - Designing for reliability and fidelity
|
Professional-Data-Engineer日本語 Exam — Frequently Asked Questions
$200 USD per attempt, Not officially published (estimated ~80%) to pass. Preparation is the cheaper insurance: the 433 practice questions from TestKingFree cost far less than a second registration.
The Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) blueprint spans 5 domains — including Preparing and using data for analysis (~15% of the exam) (15%), Ingesting and processing the data (~20% of the exam) (20%), Designing data processing systems (~30% of the exam) (30%). Follow the weightings with your hours; the full outline above details every subtopic.
120 minutes for 50-60 questions. Get used to the pressure in advance: the TestKingFree online engine recreates the formal test atmosphere on any device, so your pacing is trained before it counts.
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No mandatory prerequisites. Recommended: 3+ years of industry experience including 1+ years designing and managing solutions using Google Cloud. Eligibility rules change over time, so confirm the current requirements on the official page (official Professional-Data-Engineer日本語 exam page) before you register.
The Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) is Google's certification exam for Google Cloud Certified, at the Professional level — proof of practical skills that employers recognize. Our material for it is written by IT experts and certified trainers with a wealth of exam experience. Related credentials include Google Cloud Certified Professional Data Engineer.
Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) Sample Questions:
データ サイエンティストが BigQuery ML モデルを作成し、予測を提供するための ML パイプラインを作成するように依頼しました。レイテンシが 100 ミリ秒未満で個々のユーザー ID の予測を提供するという要件を持つ REST API アプリケーションがあります。
予測を生成するには、次のクエリを使用します。
ML.PREDICT (モデル 'dataset.model'、テーブル user_features) から、predicted_label、user_id を選択します。
ML パイプラインはどのように作成すればよいでしょうか?
- A. 指定されたクエリを使用して承認済みビューを作成します。ビューを含むデータセットをアプリケーション サービス アカウントと共有します。
- B. BigQueryIO を使用して Cloud Dataflow パイプラインを作成し、クエリからすべてのユーザーの予測を読み取ります。BigtableIO を使用して結果を Cloud Bigtable に書き込みます。アプリケーションが Cloud Bigtable から個々のユーザーの予測を読み取れるように、アプリケーション サービス アカウントに Bigtable Reader ロールを付与します。
- C. BigQueryIO を使用して Cloud Dataflow パイプラインを作成し、クエリの結果を読み取ります。アプリケーション サービス アカウントに Dataflow Worker ロールを付与します。
- D. クエリに WHERE 句を追加し、アプリケーション サービス アカウントに BigQuery データ閲覧者のロールを付与します。
Correct Answer: B 🗳️
あなたは、拡張性の高い方法でデータを収集する必要のある新しいアプリケーションを構築しています。データはアプリケーションから一日を通して継続的に送信され、年末までに1日あたり約150GBのJSONデータが生成されると予想されます。要件は以下のとおりです。
生産者と消費者を切り離す
- 取り込まれた生データのスペースとコスト効率の良いストレージ、
無期限に保存される
- ほぼリアルタイムのSQLクエリ
- 少なくとも2年分の履歴データを保持し、それを照会する
SQLを使用して
これらの要件を満たすには、どのパイプラインを使用すべきでしょうか？
- A. クラウドSQLデータベースにデータを書き込むアプリケーションを作成し、データを保存します。データベースを定期的にエクスポートしてクラウドストレージに書き込み、BigQueryにロードするように設定します。
- B. APIを提供するアプリケーションを作成します。APIをポーリングし、データをgzip圧縮されたJSONファイルとしてCloud Storageに書き込むツールを作成します。
- C. Cloud Pub/Sub にイベントを発行するアプリケーションを作成し、JSON イベント ペイロードを Avro に変換し、データを Cloud Storage と BigQuery に書き込む Cloud Dataflow パイプラインを作成します。
- D. Cloud Pub/Sub にイベントを発行するアプリケーションを作成し、Cloud Dataproc 上に Spark ジョブを作成して JSON データを Avro 形式に変換し、永続ディスク上の HDFS に保存します。
Correct Answer: C 🗳️
現在のオンプレミスの Apache Hadoop デプロイメントをクラウドに移行する予定です。デプロイメントが、長時間実行されるバッチ ジョブに対して可能な限りフォールト トレラントかつコスト効率に優れていることを確認する必要があります。マネージド サービスを使用したいと考えています。どうすればよいでしょうか。
- A. 標準インスタンスを含む 10 ノードの Compute Engine インスタンス グループに Hadoop と Spark をインストールします。Cloud Storage コネクタをインストールし、データを Cloud Storage に保存します。スクリプト内の参照を hdfs:// から gs:// に変更します。
- B. プリエンプティブ インスタンスを含む 10 ノードの Compute Engine インスタンス グループに Hadoop と Spark をインストールします。データを HDFS に保存します。スクリプト内の参照を hdfs:// から gs:// に変更します。
- C. Cloud Dataproc クラスタをデプロイします。SSD 永続ディスクと 50% のプリエンプティブ ワーカーを使用します。データを Cloud Storage に保存し、スクリプト内の参照を hdfs:// から gs:// に変更します。
- D. Cloud Dataproc クラスタをデプロイします。標準の永続ディスクと 50% のプリエンプティブ ワーカーを使用します。データを Cloud Storage に保存し、スクリプト内の参照を hdfs:// から gs:// に変更します。
Correct Answer: D 🗳️
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数百万件の機密性の高い患者記録をリレーショナル データベースから BigQuery にコピーする必要があります。データベースの合計サイズは 10 TB です。安全で時間効率の良いソリューションを設計する必要があります。どうすればよいでしょうか。
- A. データベースからレコードを Avro ファイルとしてエクスポートします。ファイルを Transfer Appliance にコピーして Google に送信し、GCP Console の BigQuery ウェブ UI を使用して Avro ファイルを BigQuery に読み込みます。
- B. データベースからレコードを Avro ファイルとしてエクスポートします。gsutil を使用してファイルを GCS にアップロードし、GCP Console の BigQuery ウェブ UI を使用して Avro ファイルを BigQuery に読み込みます。
- C. データベースのレコードを CSV ファイルにエクスポートします。CSV ファイルのパブリック URL を作成し、Storage Transfer Service を使用してファイルを Cloud Storage に移動します。GCP Console の BigQuery ウェブ UI を使用して、CSV ファイルを BigQuery に読み込みます。
- D. データベースからレコードを Avro ファイルとしてエクスポートします。Avro ファイルの公開 URL を作成し、Storage Transfer Service を使用してファイルを Cloud Storage に移動します。GCP Console の BigQuery ウェブ UI を使用して、Avro ファイルを BigQuery に読み込みます。
Correct Answer: A 🗳️
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Cloud Dataproc クラスタのスケーリングには通常、____ が含まれます。
- A. ワーカーノードの数の増加または減少
- B. 未使用のノードからアプリケーションを定期的に削除する
- C. マスターノードの数を増やすか減らす
- D. メモリを移動して、単一ノードでより多くのアプリケーションを実行する
Correct Answer: A 🗳️
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