A. 각 재고 업데이트로 스캔되는 데이터의 양을 줄이기 위해 품목별로 재고 잔고 테이블을 분할합니다.

B. 스트림 변경 사항을 일일 재고 이동 테이블로 스트리밍하는 BigQuery를 사용합니다. 내역 재고 잔액 테이블에 조인하는 보기에서 잔액을 계산합니다. 재고 잔고표를 매일 밤 업데이트하십시오.

C. BigQuery 벌크 로더를 사용하여 재고 변경 사항을 일별 재고 이동 테이블에 일괄 로드합니다. 내역 재고 잔액 테이블에 조인하는 보기에서 잔액을 계산합니다. 재고 잔고표를 매일 밤 업데이트하십시오.

D. BigQuery UPDATE 문을 활용하여 변경되는 재고 잔고를 업데이트합니다.

A. 더 많은 비선점형 작업자로 클러스터 크기를 늘립니다.

B. 선점형 작업자 노드로 클러스터 크기를 늘리고 강제로 해제하도록 구성합니다.

C. 선점형 작업자 노드로 클러스터 크기를 늘리고 Cloud Stackdriver를 사용하여 스크립트를 트리거하여 작업을 보존합니다.

D. 선점형 작업자 노드로 클러스터 크기를 늘리고 단계적 폐기를 사용하도록 구성합니다.

A. 멀티 핫 컬럼 생성

B. 원-핫 컬럼 생성

C. 해시 버킷 생성

D. 임베딩 컬럼 생성

A. Cloud Storage 파일에 오래된 데이터를 계층화하고 확장 테이블을 활용합니다.

B. 패키지 배송 날짜에 데이터 파티셔닝을 사용하여 테이블을 다시 생성합니다.

C. 수집 날짜 열에서 BigQuery의 클러스터링을 구현합니다.

D. 패키지 추적 ID 열에서 BigQuery의 클러스터링을 구현합니다.

A. 두 가지 다른 기능 세트를 사용해 볼 수 있습니다.

B. 모델이 교육 데이터 이상으로 일반화되었는지 확인하려면

C. 코드에서 단위 테스트를 만들 수 있도록 허용

D. 따라서 와이드 모델에 하나의 데이터 세트를 사용하고 딥 모델에 하나의 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.