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Associate-Data-Practitioner Fragen&Antworten - Associate-Data-Practitioner Prüfungsunterlagen

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Google Cloud Associate Data Practitioner Associate-Data-Practitioner Prüfungsfragen mit Lösungen (Q42-Q47):

42. Frage
Your organization has highly sensitive data that gets updated once a day and is stored across multiple datasets in BigQuery. You need to provide a new data analyst access to query specific data in BigQuery while preventing access to sensitive dat a. What should you do?

A. Grant the data analyst the BigQuery Data Viewer IAM role in the Google Cloud project.
B. Create a materialized view with the limited data in a new dataset. Grant the data analyst BigQuery Data Viewer IAM role in the dataset and the BigQuery Job User IAM role in the Google Cloud project.
C. Grant the data analyst the BigQuery Job User IAM role in the Google Cloud project.
D. Create a new Google Cloud project, and copy the limited data into a BigQuery table. Grant the data analyst the BigQuery Data Owner IAM role in the new Google Cloud project.

Antwort: B

Begründung:
Creating a materialized view with the limited data in a new dataset and granting the data analyst the BigQuery Data Viewer role on the dataset and the BigQuery Job User role in the project ensures that the analyst can query only the non-sensitive data without access to sensitive datasets. Materialized views allow you to predefine what subset of data is visible, providing a secure and efficient way to control access while maintaining compliance with data governance policies. This approach follows the principle of least privilege while meeting the requirements.

43. Frage
You work for a financial organization that stores transaction data in BigQuery. Your organization has a regulatory requirement to retain data for a minimum of seven years for auditing purposes. You need to ensure that the data is retained for seven years using an efficient and cost-optimized approach. What should you do?

A. Set the dataset-level retention policy in BigQuery to seven years.
B. Set the table-level retention policy in BigQuery to seven years.
C. Export the BigQuery tables to Cloud Storage daily, and enforce a lifecycle management policy that has a seven-year retention rule.
D. Create a partition by transaction date, and set the partition expiration policy to seven years.

Antwort: B

Begründung:
Setting a table-level retention policy in BigQuery to seven years is the most efficient and cost-optimized solution to meet the regulatory requirement. A table-level retention policy ensures that the data cannot be deleted or overwritten before the specified retention period expires, providing compliance with auditing requirements while keeping the data within BigQuery for easy access and analysis. This approach avoids the complexity and additional costs of exporting data to Cloud Storage.

44. Frage
You manage an ecommerce website that has a diverse range of products. You need to forecast future product demand accurately to ensure that your company has sufficient inventory to meet customer needs and avoid stockouts. Your company's historical sales data is stored in a BigQuery table. You need to create a scalable solution that takes into account the seasonality and historical data to predict product demand. What should you do?

A. Use the historical sales data to train and create a BigQuery ML time series model. Use the ML.
FORECAST function call to output the predictions into a new BigQuery table.
B. Use the historical sales data to train and create a BigQuery ML logistic regression model. Use the ML.PREDICT function call to output the predictions into a new BigQuery table.
C. Use Colab Enterprise to create a Jupyter notebook. Use the historical sales data to train a custom prediction model in Python.
D. Use the historical sales data to train and create a BigQuery ML linear regression model. Use the ML.
PREDICT function call to output the predictions into a new BigQuery table.

Antwort: A

Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation:
Forecasting product demand with seasonality requires a time series model, and BigQuery ML offers a scalable, serverless solution. Let's analyze:
* Option A: BigQuery ML's time series models (e.g., ARIMA_PLUS) are designed for forecasting with seasonality and trends. The ML.FORECAST function generates predictions based on historical data, storing them in a table. This is scalable (no infrastructure) and integrates natively with BigQuery, ideal for ecommerce demand prediction.
* Option B: Colab Enterprise with a custom Python model (e.g., Prophet) is flexible but requires coding, maintenance, and potentially exporting data, reducing scalability compared to BigQuery ML's in-place processing.
* Option C: Linear regression predicts continuous values but doesn't handle seasonality or time series patterns effectively, making it unsuitable for demand forecasting.

45. Frage
You have a Dataflow pipeline that processes website traffic logs stored in Cloud Storage and writes the processed data to BigQuery. You noticed that the pipeline is failing intermittently. You need to troubleshoot the issue. What should you do?

A. Use Cloud Logging to view error messages in the pipeline's logs. Use Cloud Monitoring to analyze the pipeline's metrics, such as CPU utilization and memory usage.
B. Use Cloud Logging to identify error groups in the pipeline's logs. Use Cloud Monitoring to create a dashboard that tracks the number of errors in each group.
C. Use the Dataflow job monitoring interface to check the pipeline's status every hour. Use Cloud Profiler to analyze the pipeline's metrics, such as CPU utilization and memory usage.
D. Use Cloud Logging to create a chart displaying the pipeline's error logs. Use Metrics Explorer to validate the findings from the chart.

Antwort: A

Begründung:
To troubleshoot intermittent failures in a Dataflow pipeline, you should use Cloud Logging to view detailed error messages in the pipeline's logs. These logs provide insights into the specific issues causing failures, such as data format errors or resource limitations. Additionally, you should use Cloud Monitoring to analyze the pipeline's metrics, such as CPU utilization, memory usage, and throughput, to identify performance bottlenecks or resource constraints that may contribute to the failures. This approach provides a comprehensive view of the pipeline's health and helps pinpoint the root cause of the intermittent issues.

46. Frage
You have an existing weekly Storage Transfer Service transfer job from Amazon S3 to a Nearline Cloud Storage bucket in Google Cloud. Each week, the job moves a large number of relatively small files. As the number of files to be transferred each week has grown over time, you are at risk of no longer completing the transfer in the allocated time frame. You need to decrease the total transfer time by replacing the process.
Your solution should minimize costs where possible. What should you do?

A. Create a batch Dataflow job that is scheduled weekly to migrate the data from Amazon S3 to Cloud Storage.
B. Create an agent-based transfer job that utilizes multiple transfer agents on Compute Engine instances.
C. Create a transfer job using the Google Cloud CLI, and specify the Standard storage class with the - custom-storage-class flag.
D. Create parallel transfer jobs using include and exclude prefixes.

Antwort: D

Begründung:
Comprehensive and Detailed in Depth Explanation:
Why B is correct:Creating parallel transfer jobs by using include and exclude prefixes allows you to split the data into smaller chunks and transfer them in parallel.
This can significantly increase throughput and reduce the overall transfer time.
Why other options are incorrect:A: Changing the storage class to Standard will not improve transfer speed.
C: Dataflow is a complex solution for a simple file transfer task.
D: Agent-based transfer is suitable for large files or network limitations, but not for a large number of small files.

47. Frage
......

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