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Google Certified Professional Data Engineer Exam Professional-Data-Engineer Prüfungsfragen mit Lösungen (Q62-Q67):

62. Frage
Which of these are examples of a value in a sparse vector? (Select 2 answers.)

A. [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1]
B. [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
C. [0, 5, 0, 0, 0, 0]
D. [0, 1]

Antwort: B,D

Begründung:
Categorical features in linear models are typically translated into a sparse vector in which each possible value has a corresponding index or id. For example, if there are only three possible eye colors you can represent
'eye_color' as a length 3 vector: 'brown' would become [1, 0, 0], 'blue' would become [0, 1, 0] and 'green' would become [0, 0, 1]. These vectors are called "sparse" because they may be very long, with many zeros, when the set of possible values is very large (such as all English words).
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 1] is not a sparse vector because it has two 1s in it. A sparse vector contains only a single 1.
[0, 5, 0, 0, 0, 0] is not a sparse vector because it has a 5 in it. Sparse vectors only contain 0s and 1s.
Reference: https://www.tensorflow.org/tutorials/linear#feature_columns_and_transformations

63. Frage
You're training a model to predict housing prices based on an available dataset with real estate properties. Your plan is to train a fully connected neural net, and you've discovered that the dataset contains latitude and longtitude of the property. Real estate professionals have told you that the location of the property is highly influential on price, so you'd like to engineer a feature that incorporates this physical dependency.
What should you do?

A. Provide latitude and longtitude as input vectors to your neural net.
B. Create a feature cross of latitude and longtitude, bucketize it at the minute level and use L2 regularization during optimization.
C. Create a numeric column from a feature cross of latitude and longtitude.
D. Create a feature cross of latitude and longtitude, bucketize at the minute level and use L1 regularization during optimization.

Antwort: C

Begründung:
Feature Crosses:
Feature crosses combine multiple features into a single feature that captures the interaction between them. For location data, a feature cross of latitude and longitude can capture spatial dependencies that affect housing prices.
This approach allows the neural network to learn complex patterns related to geographic location more effectively than using raw latitude and longitude values.
Numerical Representation:
Converting the feature cross into a numeric column simplifies the input for the neural network and can improve the model's ability to learn from the data.
This method ensures that the model can leverage the combined information from both latitude and longitude in a meaningful way.
Model Training:
Using a numeric column for the feature cross helps in regularizing the model and prevents overfitting, which is crucial for achieving good generalization on unseen data.
Reference:
To engineer a feature that incorporates the physical dependency of location on housing prices for a neural network, creating a numeric column from a feature cross of latitude and longitude is the most effective approach. Here's why option B is the best choice:

64. Frage
You are using BigQuery and Data Studio to design a customer-facing dashboard that displays large quantities of aggregated dat
a. You expect a high volume of concurrent users. You need to optimize tie dashboard to provide quick visualizations with minimal latency. What should you do?

A. Use BigQuery BI Engine with materialized views
B. Use BigQuery Bl Engine with logical reviews
C. Use BigQuery Bl Engine with authorized views
D. Use BigQuery BI Engine with streaming data.

Antwort: D

65. Frage
You are designing storage for two relational tables that are part of a 10-TB database on Google Cloud.
You want to support transactions that scale horizontally. You also want to optimize data for range queries on non-key columns. What should you do?

A. Use Cloud SQL for storage. Use Cloud Dataflow to transform data to support query patterns.
B. Use Cloud Spanner for storage. Add secondary indexes to support query patterns.
C. Use Cloud Spanner for storage. Use Cloud Dataflow to transform data to support query patterns.
D. Use Cloud SQL for storage. Add secondary indexes to support query patterns.

Antwort: C

Begründung:
Explanation/Reference:
Reference: https://cloud.google.com/solutions/data-lifecycle-cloud-platform

66. Frage
Which is not a valid reason for poor Cloud Bigtable performance?

A. The Cloud Bigtable cluster has too many nodes.
B. The workload isn't appropriate for Cloud Bigtable.
C. The table's schema is not designed correctly.
D. There are issues with the network connection.

Antwort: A

Begründung:
The Cloud Bigtable cluster doesn't have enough nodes. If your Cloud Bigtable cluster is overloaded, adding more nodes can improve performance. Use the monitoring tools to check whether the cluster is overloaded.
Reference: https://cloud.google.com/bigtable/docs/performance

67. Frage
......

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