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Exam Code: Professional-Data-Engineer
Exam Name: Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版)
Certification Provider: Google
Corresponding Certification: Google Cloud Certified
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Professional-Data-Engineer日本語

Updated: Oct 26, 2026

No. of Questions: 433 Questions & Answers with Testing Engine

Download Limit: Unlimited

Choosing Purchase: "Online Test Engine"
Price: $79.98 

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Online Test Engine

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  • Total Questions: 433
  • Updated on: Oct 26, 2026
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  • Total Questions: 433
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PDF Practice Q&A's

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  • Prepared by Google Experts
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  • Total Questions: 433
  • Updated on: Oct 26, 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
Available Languages:English, Japanese
Passing Score:Not officially published (estimated ~80%)
Exam Duration:120 minutes
Exam Price:$200 USD
Certificate Validity Period:2 years
Exam Format:Multiple-select, Multiple-choice
Real Exam Qty:50-60
Related Certifications:Google Cloud Certified Professional Data Engineer
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:

SectionWeightObjectives
Maintaining and automating data workloads (~15% of the exam)15%- Automating data processes
  • 1. Continuous integration and continuous deployment (CI/CD)
  • 2. Workflow orchestration
  • 3. Scheduling jobs
- Designing for reliability and fidelity
  • 1. Planning for monitoring and alerting
  • 2. Recovering from failures
  • 3. Performing data quality and validation checks
- Monitoring data pipelines and data processes
  • 1. Logging, monitoring, and troubleshooting
  • 2. Managing quotas and resource usage
Preparing and using data for analysis (~15% of the exam)15%- Sharing data securely
  • 1. Publishing datasets
  • 2. Data sharing and collaboration
- Preparing data for visualization
  • 1. Connecting to Looker and other BI tools
  • 2. Preparing data for reporting and dashboards
Ingesting and processing the data (~20% of the exam)20%- Deploying and operationalizing the pipelines
  • 1. Job automation and orchestration (Cloud Composer, Workflows)
  • 2. CI/CD for data pipelines
- Performing security considerations
  • 1. Data encryption
  • 2. Auditing, privacy, and compliance
  • 3. Identity and Access Management (IAM)
- Building and maintaining data structures and databases
  • 1. Planning for analytical and operational use cases
  • 2. Defining data lifecycle
Storing the data (~20% of the exam)20%- Selecting storage systems
  • 1. Analyzing data access patterns
  • 2. Lifecycle management of data
  • 3. Planning for storage costs and performance
- Using a data lake
  • 1. Processing data
  • 2. Monitoring the data lake
  • 3. Managing the lake (data discovery, access, cost controls)
- Planning for using a data warehouse
  • 1. Deciding the degree of data normalization
  • 2. Designing the data model
  • 3. Mapping business requirements
  • 4. Defining architecture to support data access patterns
- Designing for a data platform
  • 1. Building a federated governance model for distributed data systems
  • 2. Building a data platform using Dataplex, Dataplex Catalog, BigQuery, Cloud Storage
Designing data processing systems (~30% of the exam)30%- Designing data processing resources
  • 1. Compute options (Dataflow, Dataproc, Dataplex, Cloud Functions, Cloud Run)
  • 2. Cluster sizing and autoscaling
  • 3. Cost optimization
- Selecting appropriate storage technologies
  • 1. Mapping storage options to business requirements
  • 2. Choosing between BigQuery, Bigtable, Spanner, Cloud SQL, Cloud Storage, Firestore, Memorystore, AlloyDB
- Designing data pipelines
  • 1. Batch processing
  • 2. Streaming (e.g., windowing, late arriving data)
  • 3. AI data enrichment
  • 4. Processing logic
  • 5. Data acquisition and import
  • 6. Integrating with new data sources

Professional-Data-Engineer日本語 Exam FAQ: Fresh Answers for a Fresh Exam

The Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) exam contains 50-60 to complete within 120 minutes. Timed simulation in the Exams4sures Desktop Test Engine teaches that rhythm before exam day does.

Three versions of the same study materials: a printable, expert-prepared PDF with free demo download and instant access; a Desktop Test Engine for Windows with customizable simulation and timed modes that works offline; and an Online Test Engine for any browser on Windows, Mac, Android, and iOS with test history and performance review. All 433 practice questions are identical across versions. Every purchase includes 365 days of free updates, a 50% renewal discount afterward, and unlimited computer installations.

The official Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) outline defines 5 domains. The leading three are Storing the data (~20% of the exam) (20%), Ingesting and processing the data (~20% of the exam) (20%), and Maintaining and automating data workloads (~15% of the exam) (15%). The full list is in the topics section above, and Exams4sures's 433 practice questions cover each one.

The Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) exam requires Not officially published (estimated ~80%) to pass, and registration costs $200 USD. A failed attempt means paying the same fee again — a readiness check with the Exams4sures engines before booking is the cheaper option.

The Professional-Data-Engineer日本語 exam is a Google certification exam validating the Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) syllabus shown above. It belongs to these credential paths: Google Cloud Certified Professional Data Engineer. Candidates in 2026 keep up with it using Exams4sures's 433 practice questions, available as a printable PDF, a Windows Desktop Test Engine, and an Online Test Engine — three versions of the same materials.

Exams4sures issues a full refund if you take the Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) exam within 60 days of purchase and do not pass. The policy does not apply if the exam is taken within 3 days of purchase, if the exam was never actually taken, or to free materials or expired orders, and the candidate name must match the payer name. Submit a scan of your enrollment slip and the official Score Report PDF within 2 days of the exam; claims are processed within 7 days. Alternatively, exchange for two free exam products of equal value and keep your original update service. Orders arrive by email within 1 minute — contact support if nothing arrives within 2 hours.

No mandatory prerequisites. Recommended: 3+ years of industry experience including 1+ years designing and managing solutions using Google Cloud. Since requirements change over time, confirm the latest on the official Google exam page before scheduling.

Google recommends these training resources for the Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) exam:

    Follow the training with steady self-testing — the 433 practice questions from Exams4sures help you apply theory and fill any gaps the training leaves.

    Online (remote proctored) or at a testing center (Kryterion) Register for the Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) exam through these official channels:

      After booking, Exams4sures delivers your practice questions within 1 minute — preparation starts the same day.

      Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) Sample Questions:

      あなたは、顧客の購買コンバージョンにつながる要因を特定するためのモデルを開発しています。データの処理は完了しました。モデル開発ライフサイクルを継続したい場合、次に何をすべきでしょうか？

      • A. モデルのパフォーマンスを監視し、必要に応じて調整を行います。
      • B. 厳選したデータでモデルをテストおよび評価し、モデルのパフォーマンスがどの程度優れているかを判断します。
      • C. テストに使用するデータとモデルのトレーニングに使用するデータを明確にします。
      • D. 作成したモデルを使用して、新しい顧客入力データに対して予測を実行してください。
      Reveal Solution  Discussion  0

      Correct Answer: C  🗳️

      あなたの会社にはハイブリッド クラウド イニシアチブがあります。クラウド プロバイダー サービス間でデータを移動し、各クラウド プロバイダーのサービスを活用する複雑なデータ パイプラインがあります。パイプライン全体をオーケストレーションするには、どのクラウド ネイティブ サービスを使用すればよいでしょうか。

      • A. クラウド コンポーザー
      • B. クラウドデータフロー
      • C. クラウドデータ準備
      • D. クラウド データプロシージャ
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      Correct Answer: A  🗳️

      Explanation: Only visible for Exams4sures members. You can sign-up / login (it's free).

      あなたのチームはGoogle Cloud上にデータレイクプラットフォームを構築しています。データ基盤設計の一環として、すべての生データをCloud Storageに保存することを計画しています。1日あたり約25GBのデータを取り込む予定で、経理部門は古いデータの保存コストの増加を懸念しています。現在のビジネス要件は以下のとおりです。
      古いデータはいつでも削除できます。
      - 古いデータへのアクセスパターンは事前に定義されていません。
      - 過去のデータは、アクセス時に即座に利用可能であるべきです。
      データ取得に料金は一切かからないはずです。
      コストを最適化するには、何をすべきでしょうか？

      • A. オブジェクトライフサイクル管理ポリシーを作成し、30日以上経過したデータのストレージクラスをコールドライン、90日以上経過したデータをニアライン、365日以上経過したデータをアーカイブストレージクラスに変更します。必要に応じて古いデータを削除します。
      • B. オブジェクトライフサイクル管理ポリシーを作成し、30日以上経過したデータのストレージクラスをニアライン、45日以上経過したデータをコールドライン、60日以上経過したデータをアーカイブストレージクラスに変更します。必要に応じて古いデータを削除します。
      • C. Autoclassストレージクラス機能を使用してバケットを作成します。
      • D. オブジェクトライフサイクル管理ポリシーを作成し、30日以上経過したデータのストレージクラスをニアライン、90日以上経過したデータをコールドライン、365日以上経過したデータをアーカイブストレージクラスに変更します。必要に応じて古いデータを削除します。
      Reveal Solution  Discussion  0

      Correct Answer: C  🗳️

      あなたは、配車需要の高いエリアを特定し、需要を満たすために利用可能なドライバーを効果的に再ルーティングする配車アプリ用のリアルタイム システムを設計しています。システムは、複数のソースから Pub/Sub にデータを取り込み、データを処理し、結果をリアルタイム ダッシュボードで視覚化および分析するために保存します。データ ソースには、5 秒ごとのドライバーの位置の更新と、乗客からのアプリベースの予約イベントが含まれます。データ処理には、過去 30 秒間の供給と需要のデータを 2 秒ごとにリアルタイムで集計し、結果を低レイテンシ システムに保存して視覚化することが含まれます。あなたは何をすべきでしょうか?

      • A. Dataflow パイプラインのホッピング ウィンドウを使用してデータをグループ化し、集計されたデータを Memorystore に書き込みます。
      • B. Dataflow パイプラインのセッション ウィンドウを使用してデータをグループ化し、集計されたデータを BigQuery に書き込みます。
      • C. Dataflow パイプラインのホッピング ウィンドウを使用してデータをグループ化し、集計されたデータを BigQuery に書き込みます。
      • D. Dataflow パイプラインのタンブリング ウィンドウを使用してデータをグループ化し、集計されたデータを Memorystore に書き込みます。
      Reveal Solution  Discussion  0

      Correct Answer: A  🗳️

      貴社のデータ資産は、BigQuery、Pub/Sub、およびCompute Engine上で稼働するPostgreSQLインスタンスに保存されています。複数のドメインと多様なチームがデータを使用しているため、組織内のチームは既存のデータ資産を容易に発見できません。開発と構成の手間を最小限に抑えつつ、データの発見性を向上させるソリューションを設計する必要があります。どのような対策を講じるべきでしょうか？

      • A. データカタログを使用して、BigQueryデータセットを自動的にカタログ化します。データカタログAPIを使用して、Pub/SubトピックとPostgreSQLテーブルを手動でカタログ化します。
      • B. データカタログを使用して、BigQueryデータセットとPub/Subトピックを自動的にカタログ化します。カスタムコネクタを使用して、PostgreSQLテーブルを手動でカタログ化します。
      • C. 顧客コネクタを使用して、BigQuery データセット、Pub/Sub トピック、および PostgreSQL テーブルを手動でカタログ化します。
      • D. データカタログを使用して、BigQueryデータセットとPub/Subトピックを自動的にカタログ化します。データカタログAPIを使用して、PostgreSQLテーブルを手動でカタログ化します。
      Reveal Solution  Discussion  0

      Correct Answer: B  🗳️

      Viewing page 1 out of 87 pages.
      Viewing questions 1-5 out of 433 questions.

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