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Der Vater war wie immer bärtig.

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NEW QUESTION 30
You work for an advertising company and want to understand the effectiveness of your company's latest advertising campaign. You have streamed 500 MB of campaign data into BigQuery. You want to query the table, and then manipulate the results of that query with a pandas dataframe in an Al Platform notebook. What should you do?

  • A. Export your table as a CSV file from BigQuery to Google Drive, and use the Google Drive API to ingest the file into your notebook instance
  • B. Use Al Platform Notebooks' BigQuery cell magic to query the data, and ingest the results as a pandas dataframe
  • C. Download your table from BigQuery as a local CSV file, and upload it to your Al Platform notebook instance Use pandas. read_csv to ingest the file as a pandas dataframe
  • D. From a bash cell in your Al Platform notebook, use the bq extract command to export the table as a CSV file to Cloud Storage, and then use gsutii cp to copy the data into the notebook Use pandas. read_csv to ingest the file as a pandas dataframe

Answer: C

 

NEW QUESTION 31
A Data Scientist received a set of insurance records, each consisting of a record ID, the final outcome among
200 categories, and the date of the final outcome. Some partial information on claim contents is also provided, but only for a few of the 200 categories. For each outcome category, there are hundreds of records distributed over the past 3 years. The Data Scientist wants to predict how many claims to expect in each category from month to month, a few months in advance.
What type of machine learning model should be used?

  • A. Classification with supervised learning of the categories for which partial information on claim contents is provided, and forecasting using claim IDs and timestamps for all other categories.
  • B. Classification month-to-month using supervised learning of the 200 categories based on claim contents.
  • C. Reinforcement learning using claim IDs and timestamps where the agent will identify how many claims in each category to expect from month to month.
  • D. Forecasting using claim IDs and timestamps to identify how many claims in each category to expect from month to month.

Answer: A

Explanation:
Explanation

 

NEW QUESTION 32
A Mobile Network Operator is building an analytics platform to analyze and optimize a company's operations using Amazon Athena and Amazon S3.
The source systems send data in .CSV format in real time. The Data Engineering team wants to transform the data to the Apache Parquet format before storing it on Amazon S3.
Which solution takes the LEAST effort to implement?

  • A. Ingest .CSV data using Apache Kafka Streams on Amazon EC2 instances and use Kafka Connect S3 to serialize data as Parquet
  • B. Ingest .CSV data using Apache Spark Structured Streaming in an Amazon EMR cluster and use Apache Spark to convert data into Parquet.
  • C. Ingest .CSV data from Amazon Kinesis Data Streams and use Amazon Glue to convert data into Parquet.
  • D. Ingest .CSV data from Amazon Kinesis Data Streams and use Amazon Kinesis Data Firehose to convert data into Parquet.

Answer: C

Explanation:
Explanation/Reference:

 

NEW QUESTION 33
You have recently created a proof-of-concept (POC) deep learning model. You are satisfied with the overall architecture, but you need to determine the value for a couple of hyperparameters. You want to perform hyperparameter tuning on Vertex AI to determine both the appropriate embedding dimension for a categorical feature used by your model and the optimal learning rate. You configure the following settings:
For the embedding dimension, you set the type to INTEGER with a minValue of 16 and maxValue of 64.
For the learning rate, you set the type to DOUBLE with a minValue of 10e-05 and maxValue of 10e-02.
You are using the default Bayesian optimization tuning algorithm, and you want to maximize model accuracy. Training time is not a concern. How should you set the hyperparameter scaling for each hyperparameter and the maxParallelTrials?

  • A. Use UNIT_LOG_SCALE for the embedding dimension, UNIT_LINEAR_SCALE for the learning rate, and a large number of parallel trials.
  • B. Use UNIT_LINEAR_SCALE for the embedding dimension, UNIT_LOG_SCALE for the learning rate, and a small number of parallel trials.
  • C. Use UNIT_LINEAR_SCALE for the embedding dimension, UNIT_LOG_SCALE for the learning rate, and a large number of parallel trials.
  • D. Use UNIT_LOG_SCALE for the embedding dimension, UNIT_LINEAR_SCALE for the learning rate, and a small number of parallel trials.

Answer: B

 

NEW QUESTION 34
Your organization's call center has asked you to develop a model that analyzes customer sentiments in each call. The call center receives over one million calls daily, and data is stored in Cloud Storage. The data collected must not leave the region in which the call originated, and no Personally Identifiable Information (Pll) can be stored or analyzed. The data science team has a third-party tool for visualization and access which requires a SQL ANSI-2011 compliant interface. You need to select components for data processing and for analytics. How should the data pipeline be designed?

  • A. 1 = Dataflow, 2 = Cloud SQL
  • B. 1 = Cloud Function, 2 = Cloud SQL
  • C. 1 = Dataflow, 2 = BigQuery
  • D. 1 = Pub/Sub, 2 = Datastore

Answer: D

 

NEW QUESTION 35
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