あなたは、倉庫内の温度データを世界中で収集するために、10,000 台の新しい IoT デバイスを導入しています。これらの非常に大規模なデータセットをリアルタイムで処理、保存、分析する必要があります。あなたは何をするべきか？

あなたは、数百万のモノのインターネット (IoT) デバイスから送信されたテレメトリ データを処理するために NoSQL データベースを選択しています。データ量は年間 100 TB で増加しており、各データ エントリには約 100 の属性があります。
データ処理パイプラインには、原子性、一貫性、分離性、耐久性 (ACID) は必要ありません。
ただし、高可用性と低遅延が必要です。
個々のフィールドに対してクエリを実行してデータを分析する必要があります。あなたの要件を満たす 3 つのデータベースはどれですか? （3つお選びください。）

あなたは、不動産物件を含む利用可能なデータセットに基づいて住宅価格を予測するモデルをトレーニングしています。
完全に接続されたニューラル ネットワークをトレーニングする計画があり、データセットに土地の緯度と経度が含まれていることを発見しました。不動産の専​​門家は、物件の位置が価格に大きく影響すると言っているため、この物理的な依存関係を組み込んだ機能を設計したいと考えています。
あなたは何をするべきか？

次の要件を満たす運用チーム向けのビジュアライゼーションを作成する必要があります。
どのアプローチが要件を満たしますか?

あなたは大手不動産会社に勤めており、機械学習に使用する 6 TB の住宅販売データを準備しています。SQL を使用してデータを変換し、BigQuery ML を使用して機械学習モデルを作成します。変換されていない生のデータセットに対する予測にモデルを使用する予定です。予測時のスキューを防ぐためにワークフローをどのように設定すればよいでしょうか?