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최신 Google Cloud Certified Professional-Data-Engineer 무료샘플문제 (Q183-Q188):

질문 # 183
You have enabled the free integration between Firebase Analytics and Google BigQuery. Firebase now automatically creates a new table daily in BigQuery in the format app_events_YYYYMMDD. You want to query all of the tables for the past 30 days in legacy SQL. What should you do?

정답：C


질문 # 184
You are migrating your data warehouse to BigQuery. You have migrated all of your data into tables in a dataset. Multiple users from your organization will be using the dat
a. They should only see certain tables based on their team membership. How should you set user permissions?

정답：A


질문 # 185
You need to look at BigQuery data from a specific table multiple times a day. The underlying table you are querying is several petabytes in size, but you want to filter your data and provide simple aggregations to downstream users. You want to run queries faster and get up-to-date insights quicker. What should you do?

정답：B

설명：
Materialized views are precomputed views that periodically cache the results of a query for increased performance and efficiency. BigQuery leverages precomputed results from materialized views and whenever possible reads only changes from the base tables to compute up-to-date results. Materialized views can significantly improve the performance of workloads that have the characteristic of common and repeated queries. Materialized views can also optimize queries with high computation cost and small dataset results, such as filtering and aggregating large tables. Materialized views are refreshed automatically when the base tables change, so they always return fresh data. Materialized views can also be used by the BigQuery optimizer to process queries to the base tables, if any part of the query can be resolved by querying the materialized view. Reference:
Introduction to materialized views
Create materialized views
BigQuery Materialized View Simplified: Steps to Create and 3 Best Practices Materialized view in Bigquery


질문 # 186
You are designing a data processing pipeline. The pipeline must be able to scale automatically as load increases. Messages must be processed at least once, and must be ordered within windows of 1 hour. How should you design the solution?

정답：D


질문 # 187
If a dataset contains rows with individual people and columns for year of birth, country, and income, how many of the columns are continuous and how many are categorical?

정답：B

설명：
The columns can be grouped into two types-categorical and continuous columns:
A column is called categorical if its value can only be one of the categories in a finite set.
For example, the native country of a person (U.S., India, Japan, etc.) or the education level (high school, college, etc.) are categorical columns.
A column is called continuous if its value can be any numerical value in a continuous range. For example, the capital gain of a person (e.g. $14,084) is a continuous column.
Year of birth and income are continuous columns. Country is a categorical column.
You could use bucketization to turn year of birth and/or income into categorical features, but the raw columns are continuous.
Reference: https://www.tensorflow.org/tutorials/wide#reading_the_census_data


질문 # 188
......

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