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Questions gratuites GCP-PDE — Google Cloud Professional Data Engineer

Téléchargez gratuitement 60 questions d'entraînement pour la certification GCP-PDE proposée par Google. Toutes les questions sont accompagnées de corrections détaillées avec explications techniques.

Caractéristiques de l'examen blanc

Code de certificationGCP-PDE
ÉditeurGoogle
Nombre de questions60
TypeQCM avec 4 réponses possibles
Niveauassociate
CatégorieIT
Prix100% gratuit

Aperçu de 8 questions représentatives

Voici un échantillon aléatoire de 8 questions tirées de notre base d'entraînement GCP-PDE. Pour accéder aux 60 questions complètes, lancez l'examen blanc gratuitement.

Question 1
Votre data lake nécessite un catalogage de données pour la découverte et la gouvernance. Quel service fournit la gestion de métadonnées?
  1. Data Catalog avec extraction automatisée de métadonnées
  2. Pas de catalogue
  3. Inventaire manuel par feuille de calcul
  4. Espérer que les utilisateurs trouvent les données
Question 2
Votre analytique nécessite de requêter des données dans Cloud Storage sans charger dans BigQuery. Quel service permet cela?
  1. Tables externes BigQuery requêtant GCS directement
  2. Charger toutes données vers BigQuery d'abord
  3. Téléchargements manuels de fichiers
  4. Pas de capacité de requête
  5. sans chargement, Cloud Bigtable, ou Cloud SQL directement via SQL. Utile pour ELT (requêter avant décider de charger), exploration data lake, et optimisation de coût. Charger toutes données gaspille temps et stockage pour analyse exploratoire. Tables externes: définir table externe pointant vers bucket GCS → BigQuery lit et parse fichiers au moment requête → joindre avec tables natives → résultats = flexibilité pour requêter sans ETL pour analyse ad-hoc et exploration.
Question 3
Votre entrepôt de données nécessite de prévenir l'exfiltration de données en limitant les résultats de requête. Quelle fonctionnalité BigQuery restreint l'extraction de données?
  1. Sécurité au niveau colonne et périmètre VPC Service Controls
  2. Pas de protection de données
  3. Faire confiance à tous les utilisateurs
  4. Export de données illimité
Question 4
Votre modèle de recommandation nécessite un serving de features en temps réel avec une latence <10ms. Quelle configuration de feature store fournit cela?
  1. Vertex AI Feature Store online serving avec backend Bigtable
  2. Requêtes BigQuery au moment de l'inférence
  3. Fichiers de features Cloud Storage
  4. Pas de feature store
Question 5
Votre pipeline Dataflow nécessite des tests avec différentes configurations. Quelle approche permet les tests paramétrés?
  1. Templates Dataflow avec paramètres runtime
  2. Configurations codées en dur
  3. Pas de paramétrisation
  4. Pipeline séparé par configuration
Question 6
Votre pipeline de traitement de données nécessite l'évolution de schéma gérant de nouveaux champs sans casser les consommateurs en aval. Quelle approche supporte l'évolution de schéma?
  1. Avro/Protobuf avec registre de schéma et compatibilité backward
  2. Pas de gestion de schéma
  3. Casser l'aval à chaque changement
  4. CSV sans schéma
Question 7
Votre charge de travail Bigtable montre du hot-spotting sur des clés de ligne spécifiques. Quelle conception de schéma prévient les hot spots?
  1. Salage ou timestamp inversé ou préfixe hash des clés de ligne
  2. Clés numériques séquentielles
  3. Clés de ligne timestamp uniquement
  4. Pattern de clé de ligne unique
Question 8
Votre modèle déployé montre une dérive de prédiction indiquant des changements de distribution de données. Quelle surveillance détecte la dérive?
  1. Vertex AI Model Monitoring avec détection de skew et drift
  2. Pas de surveillance
  3. Révision manuelle des prédictions
  4. Espérer que les prédictions restent précises

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Aucune carte bancaire requise. Examen chronométré, corrections détaillées, score final.

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