In 2026, static question banks age fast. ExamTorrent counters with persistent research and development on its Professional-Data-Engineer日本語 materials: 433 practice questions kept current through continuous innovation rather than occasional patches.
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: | Japanese, English |
| Exam Price: | $200 USD |
| Certificate Validity Period: | 2 years |
| Exam Format: | Multiple-select, Multiple-choice |
| Exam Duration: | 120 minutes |
| Related Certifications: | Google Cloud Certified Professional Data Engineer |
| Passing Score: | Not officially published (estimated ~80%) |
| Real Exam Qty: | 50-60 |
| Sample Questions: |  |
| 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: Ingesting and processing the data (~20% of the exam) | 20% | - Building and maintaining data structures and databases
|
| Topic 2: Maintaining and automating data workloads (~15% of the exam) | 15% | - Monitoring data pipelines and data processes
|
| Topic 3: Preparing and using data for analysis (~15% of the exam) | 15% | - Preparing data for visualization
|
| Topic 4: Storing the data (~20% of the exam) | 20% | - Planning for using a data warehouse
|
| Topic 5: Designing data processing systems (~30% of the exam) | 30% | - Selecting appropriate storage technologies
|
Professional-Data-Engineer日本語 Exam FAQ
Registration for the Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) exam costs $200 USD, and passing requires Not officially published (estimated ~80%). Retakes cost the full fee again, so gauge your readiness with the ExamTorrent practice engines before booking your seat.
The written refund policy applies. Take the Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) exam within 60 days of purchase, and if you do not pass, ExamTorrent refunds you in full. 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.
Online (remote proctored) or at a testing center (Kryterion) Registration for the Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) exam is handled through these official channels:
After booking, your ExamTorrent practice questions arrive by email within 1 minute — preparation can begin the same day.
The Professional-Data-Engineer日本語 exam is a Google certification exam validating the skills in the Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) syllabus shown above. It counts toward these credential paths: Google Cloud Certified Professional Data Engineer. Candidates at many career stages take it in 2026 to demonstrate verified capability. ExamTorrent prepares you with 433 practice questions in PDF, Desktop Test Engine, and Online Test Engine formats.
Everything, in one purchase: 433 practice questions for the Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) exam in three formats — a printable, expert-prepared PDF with instant download; a Desktop Test Engine for Windows that simulates the real exam with two practice modes and works offline; and an Online Test Engine for any browser on Windows, Mac, Android, and iOS with test history and performance review. You also receive a free demo, 365 days of free updates from a team that keeps innovating on the material, a 50% renewal discount afterward, unlimited installations, and considerate pre-sale and after-sale service.
The Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) exam contains 50-60 with 120 minutes to complete them. Practicing under the same time constraint with the ExamTorrent Desktop Test Engine makes exam-day pacing feel rehearsed.
No mandatory prerequisites. Recommended: 3+ years of industry experience including 1+ years designing and managing solutions using Google Cloud. Since policies evolve, confirm the current requirements on the official Google exam page before you schedule.
Google recommends the following training for the Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) exam:
Supplement the training with the 433 practice questions from ExamTorrent — self-testing reveals what training alone cannot.
The official Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) outline defines 5 domains, the three largest being Maintaining and automating data workloads (~15% of the exam) (15%), Preparing and using data for analysis (~15% of the exam) (15%), and Ingesting and processing the data (~20% of the exam) (20%). The complete list is in the topics section above, and ExamTorrent's 433 practice questions address every domain.
Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) Sample Questions:
dataset.inventory_vm サンプルレコード:
BigQueryテーブルにVMデータのインベントリが保存されています。このデータを最もコスト効率の良い方法で定期レポート用に準備したいと考えています。レポートでは、vCPUが8未満のVM行を除外する必要があります。どうすればよいでしょうか？
- A. vCPUが8未満の行を削除するフィルタを持つビューを作成し、WITH共通テーブル式を使用します。
- B. vCPUが8未満の行を削除するフィルタを持つビューを作成し、UNNEST演算子を使用します。
- C. vCPUが8未満の行を削除するフィルタを使用してマテリアライズドビューを作成し、WITH共通テーブル式を使用します。
- D. Dataflowを使用してバッチ処理を行い、結果を別のBigQueryテーブルに書き込みます。
Correct Answer: B 🗳️
ニューラル ネットワーク モデルのトレーニングに数日かかっています。トレーニング速度を上げたいのですが、どうすればよいでしょうか。
- A. トレーニング データセットをサブサンプリングします。
- B. モデルへの入力機能の数を増やします。
- C. テスト データセットをサブサンプリングします。
- D. ニューラル ネットワークのレイヤー数を増やします。
Correct Answer: A 🗳️
Explanation: Only visible for ExamTorrent members. You can sign-up / login (it's free).
社内の IT アプリケーションの 1 つと Google BigQuery を統合して、ユーザーがアプリケーションのインターフェースから BigQuery にクエリを実行できるようにします。個々のユーザーに BigQuery への認証を行わせたり、データセットへのアクセス権を与えたりすることは望ましくありません。IT アプリケーションから BigQuery に安全にアクセスする必要があります。
何をすべきでしょうか?
- A. ユーザーのグループを作成し、そのグループにデータセットへのアクセス権を付与します。
- B. シングルサインオン（SSO）プラットフォームと統合し、クエリリクエストとともに各ユーザーの資格情報を渡します。
- C. ダミーユーザーを作成し、そのユーザーにデータセットへのアクセスを許可します。そのユーザーのユーザー名とパスワードをファイルシステム上のファイルに保存し、その認証情報を使用して BigQuery データセットにアクセスします。
- D. サービスアカウントを作成し、そのアカウントにデータセットへのアクセスを許可します。データセットにアクセスするには、サービスアカウントの秘密鍵を使用します。
Correct Answer: D 🗳️
会社では、1 時間あたり 20,000 個のファイルが生成されます。各データ ファイルは、4 KB 未満のカンマ区切り値 (CSV) ファイルとしてフォーマットされています。すべてのファイルは、処理する前に Google Cloud Platform に取り込まれる必要があります。会社のサイトから Google Cloud へのレイテンシは 200 ミリ秒で、インターネット接続の帯域幅は 50 Mbps に制限されています。現在、データの取り込みポイントとして、Google Compute Engine の仮想マシンにセキュア FTP (SFTP) サーバーをデプロイしています。ローカル SFTP クライアントは専用マシンで実行され、CSV ファイルをそのまま送信します。目標は、前日のデータを含むレポートを毎日午前 10 時までに経営陣に提供することです。この設計では、帯域幅の使用率はかなり低いものの、現在のボリュームにほとんど対応できません。
季節性により、会社では今後 3 か月間でファイル数が 2 倍になると予想されていると聞きました。どの 2 つのアクションを実行する必要がありますか? (2 つ選択してください。)
- A. ネットワーク内に S3 互換のストレージ エンドポイントを作成し、Google Cloud Storage Transfer Service を使用してオンプレミスのデータを指定されたストレージ バケットに転送します。
- B. 1,000 個のファイルをテープ アーカイブ (TAR) ファイルにまとめます。代わりに TAR ファイルを送信し、受信時にクラウドで CSV ファイルを分解します。
- C. インターネット サービス プロバイダー (ISP) に問い合わせて、最大帯域幅を少なくとも 100 Mbps に増やしてください。
- D. ファイル転送速度を向上させるために、各ファイルにデータ圧縮を導入します。
- E. gsutil ツールを使用して CSV ファイルをストレージ バケットに並列に送信するように、データ取り込みプロセスを再設計します。
Correct Answer: B,E 🗳️
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現在、あなたの会社ではキャンペーン用のデータ パイプラインを設定しています。すべての Google Cloud Pub/Sub ストリーミング データについて、キャンペーン中に定期的に入力とそのタイミングを特定できることが重要なビジネス要件の 1 つです。エンジニアは、この目的のために Google Cloud Dataflow のウィンドウ処理と変換を使用することにしました。ただし、この機能をテストすると、すべてのストリーミング挿入で Cloud Dataflow ジョブが失敗することがわかりました。この問題の原因として最も可能性が高いのは何でしょうか。
- A. タイムスタンプが割り当てられていないため、ジョブが失敗します
- B. 非グローバルウィンドウ関数を適用していないため、パイプラインの作成時にジョブが失敗します。
- C. 遅れて入ってくるデータに対応するトリガーが設定されていないため、ジョブが失敗する
- D. グローバルウィンドウ関数を適用していないため、パイプラインの作成時にジョブが失敗します。
Correct Answer: B 🗳️
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