下の図に示すように、いくつかのデータがあります。2つの次元はXとYであり、各ドットの陰影はそれがどのクラスであるかを表します。線形アルゴリズムを使用して、このデータを正確に分類する必要があります。

これを行うには、合成機能を追加する必要があります。その機能の価値はどうあるべきですか？

あなたの会社は、GoogleCloudDataflowで学習アルゴリズムのデータ前処理を実行しています。
このステップでは多数のデータログが生成されており、チームはそれらを分析したいと考えています。
キャンペーンの動的な性質により、データは1時間ごとに指数関数的に増加しています。
データサイエンティストは、ログの新しい主要機能のデータを読み取るために、次のコードを作成しました。
BigQueryIO.Read
.named（ "ReadLogData"）
.from（ "clouddataflow-readonly：samples.log_data"）
このデータ読み取りのパフォーマンスを向上させたいと考えています。あなたは何をするべきか？

天気アプリは15分ごとにデータベースにクエリを実行して、現在の気温を取得します。フロントエンドは、GoogleAppEngineとサーバーの数百万のユーザーによって提供されています。データベース障害に対応するためにフロントエンドをどのように設計する必要がありますか？

あなたの会社は、さまざまなクライアントのデータ処理を処理しています。各クライアントは、独自の分析ツールスイートを使用することを好みます。一部のクライアントは、GoogleBigQueryを介した直接クエリアクセスを許可します。クライアントが互いのデータを見ることができないように、データを保護する必要があります。データへの適切なアクセスを確保する必要があります。どの3つのステップを踏む必要がありますか？（3つ選択してください。）

次の要件を持つ運用チームの視覚化を作成する必要があります。
テレメトリには、直近の6週間の50,000のインストールすべてからのデータを含める必要があります（1分ごとに1回のサンプリング）
レポートは、ライブデータから3時間以上遅れてはなりません。
実用的なレポートには、次善のリンクのみを表示する必要があります。
ほとんどの次善のリンクは上にソートする必要があります。
最適ではないリンクは、地域の地理によってグループ化およびフィルタリングできます。
レポートをロードするためのユーザーの応答時間は5秒未満である必要があります。
過去6週間のデータを保存するデータソースを作成し、視聴者が複数の日付範囲、異なる地理的地域、および固有のインストールタイプを表示できるようにする視覚化を作成します。ビジュアライゼーションを変更せずに、常に最新のデータを表示します。毎月新しいビジュアライゼーションを作成および更新することは避けたいと考えています。あなたは何をするべきか？