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Last Updated: Oct 13, 2026
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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 Format: | Multiple-select, Multiple-choice |
| Exam Duration: | 120 minutes |
| Available Languages: | English, Japanese |
| Related Certifications: | Google Cloud Certified Professional Data Engineer |
| Passing Score: | Not officially published (estimated ~80%) |
| Exam Price: | $200 USD |
| Real Exam Qty: | 50-60 |
| Certificate Validity Period: | 2 years |
| 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 |
|---|---|---|
| Topic 1: Preparing and using data for analysis (~15% of the exam) | 15% | - Preparing data for visualization
|
| Topic 2: Designing data processing systems (~30% of the exam) | 30% | - Designing data processing resources
|
| Topic 3: Storing the data (~20% of the exam) | 20% | - Using a data lake
|
| Topic 4: Ingesting and processing the data (~20% of the exam) | 20% | - Performing security considerations
|
| Topic 5: Maintaining and automating data workloads (~15% of the exam) | 15% | - Designing for reliability and fidelity
|
Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) Exam FAQ — Right Direction
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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. Capability comes first; certification displays it. Related credentials include Google Cloud Certified Professional Data Engineer.
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The Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) blueprint spans 5 domains — including Storing the data (~20% of the exam) (20%), Preparing and using data for analysis (~15% of the exam) (15%), Designing data processing systems (~30% of the exam) (30%). Aim effort at the heavy domains first; the complete outline above lists every subtopic.
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 verify the current requirements on the official page (official Professional-Data-Engineer日本語 exam page) before registering.
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Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) Sample Questions:
メディアストリーミングサービスであるモバイルアプリケーション向けに、新しいストレージシステムをデプロイしています。最適なシステムは Google Cloud Datastore だと判断しました。エンティティには複数のプロパティがあり、そのうちのいくつかは複数の値を取ることができます。たとえば、エンティティ「Movie」では、プロパティ「actors」とプロパティ「tags」は複数の値を持ちますが、プロパティ「date released」は持ちません。一般的なクエリでは、actor=<actorname> のすべての映画を date_released で並べ替えるか、tag=Comedy のすべての映画を date_released で並べ替えます。インデックス数の組み合わせ爆発を回避するにはどうすればよいでしょうか？
- A. オプションB。
- B. 選択肢D
- C. オプションC
- D. オプションA
Correct Answer: D 🗳️
組織内の各分析チームは、独自のプロジェクトで BigQuery ジョブを実行しています。各チームがプロジェクト内のスロットの使用状況を監視できるようにしたいと考えています。どうすればよいでしょうか。
- A. 組織レベルで集約されたログエクスポートを作成し、BigQuery ジョブ実行ログをキャプチャし、totalSlotMs に基づいてカスタム指標を作成し、カスタム指標に基づいて Stackdriver Monitoring ダッシュボードを作成します。
- B. BigQuery メトリック query/scanned_bytes に基づいて Stackdriver Monitoring ダッシュボードを作成する
- C. BigQuery メトリック slots/allocated_for_project に基づいて Stackdriver Monitoring ダッシュボードを作成する
- D. 各プロジェクトのログエクスポートを作成し、BigQuery ジョブ実行ログをキャプチャし、totalSlotMs に基づいてカスタム指標を作成し、カスタム指標に基づいて Stackdriver Monitoring ダッシュボードを作成します。
Correct Answer: C 🗳️
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会社では、レポート作成にBigQueryに接続したLooker Studioを使用しています。大規模なテーブルに対する複雑なクエリが原因で、ダッシュボードの読み込み速度が遅くなっています。クエリには、複数の列に対する集計とフィルタリングが含まれています。ダッシュボードの読み込み時間を短縮するには、クエリのパフォーマンスを最適化する必要があります。どうすればよいでしょうか？
- A. Looker Studio ダッシュボードで使用される集計とフィルタを事前計算するマテリアライズド ビューを BigQuery で作成します。
- B. BigQuery BI Engine を使用して、頻繁にアクセスされるデータをキャッシュすることでクエリ パフォーマンスを高速化します。
- C. 常に最新のデータが表示されるように、データ更新間隔を短くするように Looker Studio を構成します。
- D. BigQuery に行レベルのセキュリティを実装して、データ アクセスを制限し、クエリによって処理されるデータの量を削減します。
Correct Answer: A,B 🗳️
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BigQuery オンデマンド環境を管理しています。ビジネス インテリジェンス ツールは、日レベルと月レベルで大規模な (50 TB) 販売履歴ファクト テーブルを集計するクエリを毎日何百も送信しています。これらのクエリの応答時間は遅く、コストの予想を超えています。応答時間を短縮し、クエリ コストを削減し、メンテナンスを最小限に抑える必要があります。どうすればよいでしょうか。
- A. 売上テーブルの上にマテリアライズド ビューを構築し、日レベルと月レベルでデータを集計します。
- B. スケジュールされたクエリを作成して、売上日と売上月を 1 時間ごとに集計テーブルを作成します。
- C. 売上テーブルの上に承認済みビューを構築し、日レベルと月レベルでデータを集計します。
- D. Bl Engine を有効にし、販売テーブルを優先テーブルとして追加します。
Correct Answer: A 🗳️
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あるオンライン小売業者は、現在のアプリケーションを Google App Engine 上に構築しました。同社の新しい取り組みでは、顧客がアプリケーションを介して直接取引できるようにアプリケーションを拡張することが義務付けられています。
ショッピング取引を管理し、ビジネス インテリジェンス (BI) ツールを使用して複数のデータセットから結合されたデータを分析する必要があります。この目的のために、単一のデータベースのみを使用したいと考えています。どの Google Cloud データベースを選択すればよいでしょうか。
- A. クラウドSQL
- B. クラウド ビッグテーブル
- C. クラウド データストア
- D. ビッグクエリ
Correct Answer: A 🗳️
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