Associate-Data-PractitionerはGoogle Cloud Associate Data Practitionerの中でも難易度が高いことで知られ、出題範囲の広さに戸惑う受験者も少なくありません。CertShikenでは2026年最新の出題傾向を反映した108問の問題集を用意しています。
Google Associate-Data-Practitioner 試験概要:
| 認定ベンダー: | Google Cloud |
|---|---|
| 試験名: | Google Cloud Certified - Associate Data Practitioner |
| 試験番号: | Associate-Data-Practitioner |
| 対応言語: | 英語, フランス語, ドイツ語, 日本語, スペイン語, ポルトガル語（ブラジル） |
| 出題数: | 50-60 |
| 関連資格: | Google Cloud Professional Data Engineer Google Cloud Associate Cloud Engineer Google Cloud Digital Leader |
| 認定の有効期間: | 3年間 |
| 受験料: | USD 125 |
| 試験時間: | 90 分 |
| 試験形式: | 複数選択式, 単一選択式 |
| 推奨トレーニング: | Google Cloud Skills Boost |
| 受験申し込み: | Google Cloud 認定資格の登録 |
| サンプル問題: |  |
| 受験方法: | オンライン監視プロクター試験またはテストセンターでの受験 |
| 前提条件: | 必須の前提条件はありませんが、基本的なデータの概念および Google Cloud サービスに関する知識があることが推奨されます。 |
| 公式シラバスのURL: | https://cloud.google.com/certification |
Google Associate-Data-Practitioner 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| データガバナンスとセキュリティ | - データの品質とライフサイクル管理 - データのセキュリティとコンプライアンスの概念 - データアクセスのための Identity and Access Management (IAM) |
| データ分析と可視化 | - BigQuery を使用したデータのクエリ - 基本的なデータ分析手法 - データの可視化とレポート作成ツール（例：Looker） |
| データの基礎 | - データストレージシステム（リレーショナルおよび非リレーショナル） - データのタイプ、構造、フォーマット - クラウドデータの基本概念 |
| データの取り込みと処理 | - データの取り込み方法とパイプライン - バッチおよびストリーミングデータ処理の概念 - Google Cloud データ処理サービスの使用（例：BigQuery、Dataflow の概念） |
Google Cloud Associate Data Practitionerに関するよくあるご質問
Associate-Data-Practitionerは、Google Cloudが実施する「Google Cloud Certified - Associate Data Practitioner」の認定試験です。この試験に合格すると、「Google Cloud Certified Associate Data Practitioner」の認定を取得できます。認定レベルはアソシエイトに位置づけられています。関連する認定にはGoogle Cloud Digital Leader、Google Cloud Associate Cloud Engineer、Google Cloud Professional Data Engineerなどがあります。公式の出題範囲に沿って基礎から応用まで問われるため、CertShikenの108問の練習問題で出題傾向をつかんでおくと、効率的に対策を進められます。
Associate-Data-Practitionerの出題数は50-60、試験時間は90 分です。試験時間を問題数で割ったペースをあらかじめ計算しておき、1問にかけられる時間を意識しながら解くことが大切です。難問に時間を使いすぎて後半が間に合わなくならないよう、本番前にCertShikenの模擬試験で制限時間付きの演習を重ね、時間配分の感覚を身につけておくと安心です。
Associate-Data-Practitionerの受験条件について、公式には次のように案内されています。必須の前提条件はありませんが、基本的なデータの概念および Google Cloud サービスに関する知識があることが推奨されます。最新かつ正確な条件は、必ず公式の試験概要ページでご確認ください。
Associate-Data-Practitionerの受験申し込みは、以下の公式窓口から行えます。
なお、受験方式はオンライン監視プロクター試験またはテストセンターでの受験となっています。
公式では、以下のトレーニングが推奨されています。
公式トレーニングで知識を整理したうえで、CertShikenの108問の練習問題でアウトプットを重ねれば、試験対策の完成度をさらに高められます。
はい。CertShikenではAssociate-Data-Practitioner問題集の無料サンプルをご用意しており、収録問題の質や構成を購入前にお確かめいただけます。ご購入後は365日間の無料更新が付き、更新期間の終了後も50%割引で更新を継続できるため、長期的な学習にも安心してご利用いただけます。
万が一、ご購入後60日以内にAssociate-Data-Practitioner試験を受験して不合格となった場合には「返金保証」が適用され、全額をご返金いたします。受験票（受験申込証明）のコピーと公式スコアレポート（Score Report）のPDFを試験実施後2日以内にご提出いただければ、提出後7日以内に手続きが完了します。なお、ご購入後3日以内の受験は対象外（準備期間が短すぎるため）、ダウンロードのみで実際に受験されなかった場合、無料資料や期限切れのご注文も対象外となり、受験者名とお支払い者名が一致している必要があります。返金の代わりに、同等価値の試験対策資料2つを無料でお受け取りいただく選択肢もあり、この場合は元の製品の更新サービスもそのまま継続してご利用いただけます。商品のお届けは、お支払い完了後すぐにダウンロードいただけるほか、1分以内にご登録のメールアドレスへもお送りします。2時間経っても届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。インストール可能なパソコンの台数に制限はありません。
Associate-Data-Practitionerの出題範囲は、全部で4の分野で構成されています。主な分野としては、「データの取り込みと処理」、「データガバナンスとセキュリティ」、「データ分析と可視化」などが挙げられます。各分野の詳細なトピックと配点は、このページ上部に掲載している試験概要（出題範囲）にまとめていますので、学習計画を立てる際の参考にしてください。
Google Cloud Associate Data Practitioner 認定 Associate-Data-Practitioner 試験問題：
問題 #1
Your team uses Google Sheets to track budget data that is updated daily. The team wants to compare budget data against actual cost data, which is stored in a BigQuery table. You need to create a solution that calculates the difference between each day's budget and actual costs. You want to ensure that your team has access to daily-updated results in Google Sheets. What should you do?
A. Create a BigQuery external table by using the Drive URI of the Google sheet, and join the actual cost table with it. Save the joined table as a CSV file and open the file in Google Sheets.
B. Download the budget data as a CSV file and upload the CSV file to a Cloud Storage bucket. Create a new BigQuery table from Cloud Storage, and join the actual cost table with it. Open the joined BigQuery table by using Connected Sheets.
C. Download the budget data as a CSV file, and upload the CSV file to create a new BigQuery table. Join the actual cost table with the new BigQuery table, and save the results as a CSV file. Open the CSV file in Google Sheets.
D. Create a BigQuery external table by using the Drive URI of the Google sheet, and join the actual cost table with it. Save the joined table, and open it by using Connected Sheets.
問題 #2
You are a Looker analyst. You need to add a new field to your Looker report that generates SQL that will run against your company's database. You do not have the Develop permission. What should you do?
A. Create a calculated field using the Add a field option in Looker Studio, and add it to your report.
B. Create a custom field from the field picker in Looker, and add it to your report.
C. Create a new field in the LookML layer, refresh your report, and select your new field from the field picker.
D. Create a table calculation from the field picker in Looker, and add it to your report.
問題 #3
Your organization has decided to move their on-premises Apache Spark-based workload to Google Cloud.
You want to be able to manage the code without needing to provision and manage your own cluster. What should you do?
A. Configure a Google Kubernetes Engine cluster with Spark operators, and deploy the Spark jobs.
B. Migrate the Spark jobs to Dataproc on Compute Engine.
C. Migrate the Spark jobs to Dataproc Serverless.
D. Migrate the Spark jobs to Dataproc on Google Kubernetes Engine.
問題 #4
You work for a retail company that collects customer data from various sources:
* Online transactions: Stored in a MySQL database
* Customer feedback: Stored as text files on a company server
* Social media activity: Streamed in real-time from social media platformsYou need to design a data pipeline to extract and load the data into the appropriate Google Cloud storage system(s) for further analysis and ML model training. What should you do?
A. Extract and load the online transactions data into Bigtable. Import the customer feedback data into Cloud Storage. Store the social media activity in Cloud SQL for MySQL.
B. Extract and load the online transactions data, customer feedback data, and social media activity into Cloud Storage.
C. Copy the online transactions data into Cloud SQL for MySQL. Import the customer feedback into BigQuery. Stream the social media activity into Cloud Storage.
D. Extract and load the online transactions data into BigQuery. Load the customer feedback data into Cloud Storage. Stream the social media activity by using Pub/Sub and Dataflow, and store the data in BigQuery.
問題 #5
Your organization uses a BigQuery table that is partitioned by ingestion time. You need to remove data that is older than one year to reduce your organization's storage costs. You want to use the most efficient approach while minimizing cost. What should you do?
A. Create a view that filters out rows that are older than one year.
B. Create a scheduled query that periodically runs an update statement in SQL that sets the "deleted" column to "yes" for data that is more than one year old. Create a view that filters out rows that have been marked deleted.
C. Require users to specify a partition filter using the alter table statement in SQL.
D. Set the table partition expiration period to one year using the ALTER TABLE statement in SQL.
解説：
| 問題 #1 正解： D | 問題 #2 正解： B | 問題 #3 正解： C | 問題 #4 正解： D | 問題 #5 正解： D |
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