Google Cloud · GCP-ADP · Intermediate

Associate Data Practitioner — Übungsfragen und Probeprüfung

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Bereite dich mit eigens erstellten Übungsfragen und verständlichen Antworterklärungen auf GCP-ADP vor. Frage Alex, deinen KI-Tutor, wenn du mehr Details brauchst. Deine Ergebnisse zeigen dir, welche Themen du wiederholen solltest, und zeitlich begrenzte Probeprüfungen helfen dir, deine Zeiteinteilung zu üben.

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55Fragen der Probeprüfung

120minZeitlimit

Mit Angaben von Google Cloud abgeglichen · August 2026 · Aktuelle Prüfungsversion

Überblick

Über die Prüfung

Die Zertifizierung zum Associate Data Practitioner ist ein neueres Google-Cloud-Zertifikat, das 2025 eingeführt wurde. Es bestätigt die Fähigkeit, in Google Cloud über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg mit Daten zu arbeiten. Es deckt Datenaufnahme, Transformation, Pipeline-Orchestrierung, Analyse, Visualisierung und Data Governance ab.

Diese Zertifizierung richtet sich an Datenanalysten, Data Practitioners und Data Engineers am Anfang ihrer Laufbahn, die mit den Datentools von Google Cloud arbeiten, darunter BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Looker und Cloud Storage.

Übungsfragen ausprobieren

Fünf Fragen zu GCP-ADP ausprobieren

Übe mit fünf Fragen aus dem aktuellen Fragenpool für Associate Data Practitioner in der App, jeweils mit Antwort und Erklärung.

Datenanalyse und Präsentation1 / 5

Welche SQL-Anweisung wird in BigQuery ML verwendet, um Vorhersagen aus einem trainierten Modell zu generieren?

AlexGanze Erklärung von Alex

In BigQuery ML generiert ML.PREDICT Vorhersagen aus einem trainierten Modell, indem es auf neue Daten angewendet wird (docs.cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/bigqueryml-syntax-predict). Der Standard-Workflow verwendet CREATE MODEL für das Training, ML.EVALUATE für Performance-Metriken und ML.PREDICT für Inferenz. ML.TRAIN existiert nicht — Modelltraining verwendet die CREATE MODEL-Syntax. ML.SCORE ist keine gültige BigQuery ML-Funktion. ML.INFER ist ebenfalls keine BigQuery ML-Funktion. Die korrekte Syntax lautet SELECT * FROM ML.PREDICT(MODEL project.dataset.model, (SELECT ...)).

Quelledocs.cloud.google.com

Datenaufbereitung und Datenaufnahme2 / 5

Du baust eine Datenpipeline, die Änderungen aus einer On-Premises-Oracle-Datenbank kontinuierlich und nahezu in Echtzeit nach BigQuery replizieren soll. Welcher Google Cloud-Dienst ist für diesen Change-Data-Capture-(CDC-)Anwendungsfall gedacht?

AlexGanze Erklärung von Alex

Datastream ist der serverlose CDC- (Change Data Capture) und Replikationsdienst von Google Cloud. Er liest kontinuierlich das Transaktionslog von Quelldatenbanken (Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQL Server, AlloyDB) und streamt Änderungen an Ziele wie BigQuery, Cloud Storage oder Cloud SQL. Damit eignet er sich ideal für die nahezu echtzeitnahe Replikation aus On-Premises-Datenbanken. Anders als der Database Migration Service (der auf die einmalige oder kontinuierliche Migration zu Cloud SQL/AlloyDB ausgerichtet ist) zielt Datastream gezielt auf CDC-Anwendungsfälle ab, bei denen du eine fortlaufende Replikation in Analyseziele wie BigQuery brauchst. Der BigQuery Data Transfer Service importiert nur aus SaaS-Quellen wie Google Ads, nicht aus operativen Datenbanken. Der Storage Transfer Service verschiebt Dateien zwischen Speichersystemen, keine Datenbanksätze. Prüfungstipp: CDC aus operativen Datenbanken = Datastream.

Quellecloud.google.com

Kostenloses Konto erstellen

Die Fragen in der App sind derzeit auf Englisch. Übersetzungen in dieser Vorschau gelten nur für die Vorschau. Welche Sprachen für die offizielle Prüfung verfügbar sind, erfährst du beim Prüfungsanbieter.

Fragenpool

300 Übungsfragen

Der Pass-IT-Fragenpool bietet dir Aufgaben zur Vorbereitung auf GCP-ADP. Eine Probeprüfung auf Pass-IT umfasst 55 Fragen bei einem Zeitlimit von 120 Minuten. Diese Einstellungen gelten für die Übung.

Angaben zum Fragenpool: GCP-ADP

Prüfungsziele im Leitfaden11 im offiziellen Leitfaden aufgeführte Prüfungsziele

verteilt auf 4 Bereiche im offiziellen Prüfungsleitfaden

Größe des Fragenpools300 Fragen

= Der Umfang des Fragenpools entspricht rechnerisch 5 Zusammenstellungen mit je 55 Fragen. Daraus folgt nicht, dass jede Probeprüfung andere Fragen verwendet.

Bereiche im Prüfungsplan4 Bereiche im Prüfungsplan

Data Preparation and Ingestion 82 · Data Analysis and Presentation 73 · Data Pipeline Orchestration 55 · Data Management 90

Als mit Quellen abgeglichen erfasst300 von 300

Fragen, deren Antwort, Antwortoptionen und Erklärung als mit der offiziellen Dokumentation von Google Cloud abgeglichen erfasst sind

So entstehen die Fragen →

Prüfungsbereiche

Inhalte der Prüfung

Data Preparation and Ingestion wiegt mit 30 % am schwersten. Hier wird geprüft, ob du das passende Transfer-Tool wählst, einen Datensatz bereinigst und ihn in einen Storage Layer leitest, der zu seiner Struktur passt und dazu, wie nachgelagerte Tools ihn später abfragen. Es folgt Data Management mit 25 %: Zugriffssteuerung über IAM, Lifecycle-Regeln für Storage, Backup und Disaster Recovery sowie Entscheidungen zur Verschlüsselung über den gesamten Datenbestand hinweg. Analysis and Presentation macht 27 % aus. Dort verwandeln BigQuery SQL, Jupyter Notebooks und Looker-Dashboards kontrollierte Daten in etwas, mit dem ein Stakeholder tatsächlich arbeiten kann, dazu kommt das Trainieren und Bereitstellen einfacher Modelle über BigQuery ML oder AutoML. Pipeline Orchestration schließt den Blueprint mit 18 % ab und prüft Dataflow, Dataproc und Cloud Composer für Scheduling und Monitoring, nicht den Bau einer Pipeline von Grund auf.

Die Gewichtung spiegelt den hybriden Charakter der Rolle wider: halb Analyst, halb Engineer. Wer Daten bisher nur abgefragt, aber nie bewegt oder verwaltet hat, unterschätzt die Abschnitte zu Ingestion und Management. Wer aus dem reinen Engineering kommt, unterschätzt dagegen meist, wie viel Sicherheit die Prüfung in BigQuery und Looker erwartet statt in Pipeline-Code.

Prüfungsplan: GCP-ADP

Data Preparation and Ingestion~30%

Cleanse and transform raw data with ETL/ELT tooling, then route it into the right Google Cloud storage layer based on its shape and how it will be consumed.

≈ 18 h

Data Analysis and Presentation~27%

Surface patterns in the data through BigQuery queries and Jupyter notebooks, turn that analysis into Looker dashboards stakeholders can act on, and train, evaluate, and serve models with BigQuery ML or AutoML.

≈ 16 h

Data Pipeline Orchestration~18%

Build straightforward transformation pipelines with tools like Dataflow, Dataproc, and Cloud Data Fusion, then schedule, automate, and watch over them using Cloud Composer and event-driven triggers.

≈ 11 h

Data Management~25%

Govern who can reach the data through IAM and Analytics Hub, set lifecycle rules that age or delete it automatically, make sure it stays available and recoverable if disaster strikes, and apply encryption to stay within privacy requirements.

≈ 15 h

Format

Prüfungsformat und Fragetypen

Die Prüfung stellt 50 bis 60 Multiple-Choice- und Multiple-Select-Fragen in einem Zeitfenster von 120 Minuten, das Verhältnis liegt bei rund 80 % Einzelantwort zu 20 % Mehrfachauswahl. Die Fragen sind szenariobasiert: Du wählst das passende Storage-System für einen Datensatz, stellst eine Transformations-Pipeline zusammen, schreibst eine BigQuery-SQL-Abfrage oder wendest die richtige Data-Governance-Kontrolle an.

Fragetypen: GCP-ADP

Multiple Choice80%

Wähle die einzelne Antwort aus, die die Anforderungen der Frage am besten erfüllt.

Mehrfachauswahl20%

Wähle mehrere Antworten aus. Beachte dabei, wie viele Antworten laut Aufgabenstellung gefragt sind.

Offizielle Informationen zu den Frageformaten findest du bei Google Cloud. Die dargestellten Anteile beziehen sich auf den Pass-IT-Fragenpool und geben keine Verteilung für die offizielle Prüfung vor.

Planung

Vorbereitung auf GCP-ADP

Die Prüfung läuft über Pearson VUE, entweder online beaufsichtigt oder in einem Testcenter, und wird auf Englisch und Japanisch angeboten. Die Zertifizierung ist 3 Jahre gültig, innerhalb des Renewal-Zeitraums stehen dir Optionen zur Verlängerung offen.

Vorbereitung und Organisation: GCP-ADP

Vorbereitung

Beispielhafter Lernaufwand35–90 h

Beispiel für die Planung: von 35 h mit einschlägiger Erfahrung bis 90 h beim Einstieg; dein Bedarf kann außerhalb dieser Spanne liegen

NiveauMittleres Niveau

Empfohlene VorkenntnisseKeine formalen Voraussetzungen. Empfohlen werden mindestens 6 Monate Erfahrung im Umgang mit Daten in Google Cloud.

Prüfung und Erhalt der Zertifizierung

DurchführungOnline beaufsichtigt (Pearson VUE) oder vor Ort beaufsichtigt in Prüfungszentren

Wiederholungsregeln14 Tage Wartezeit nach dem ersten nicht bestandenen Versuch, 60 Tage nach dem zweiten, 365 Tage nach dem dritten. Maximal 4 Versuche innerhalb von 2 Jahren.

Gültigkeit der Zertifizierung3 Jahre

Die Zertifizierung ist 3 Jahre gültig. Innerhalb des Erneuerungszeitraums stehen dir verschiedene Optionen zur Verlängerung offen.

Offizieller LeitfadenAuf der Website des Anbieters ansehen

Lernhinweise

Häufige Fehlerquellen

Themen zum Wiederholen: GCP-ADP

01BigQuery vs Cloud SQL
Du weißt nicht genau, wann ein Data Warehouse (BigQuery) und wann eine relationale Datenbank (Cloud SQL) die richtige Wahl ist
02Pipeline Tools
Dataflow, Dataproc und Cloud Composer geraten dir bei den verschiedenen Pipeline-Szenarien durcheinander
03Data Governance
Data Lineage, das Katalogisieren mit Dataplex und Richtlinien zur Zugriffskontrolle gehen unter
04Streaming vs Batch
Unklar bleibt, wann Streaming mit Pub/Sub und Dataflow passt und wann klassische Batch-Verarbeitung

Mit Fragen und Erklärungen in Pass-IT üben →

Fragen

Häufig gestellte Fragen

Welche Fehlerquellen sollte ich bei der Vorbereitung auf Associate Data Practitioner beachten?

Zu den Themen, die du wiederholen solltest, gehören BigQuery vs Cloud SQL, Pipeline Tools, Data Governance, Streaming vs Batch. Prüfe anhand von Beispielen, ob du die Unterschiede verstehst und deine Antwort begründen kannst.

Wie ist die Associate-Data-Practitioner-Prüfung gewichtet?

Data preparation and ingestion ist mit 30% der größte Abschnitt, gefolgt von data analysis and presentation mit 27% und data management mit 25%. Pipeline orchestration nimmt die restlichen 18% ein. Daten hereinzuholen und sinnvoll auszuwerten macht damit deutlich mehr als die Hälfte der Prüfung aus.

Was brauchst du vor der Associate-Data-Practitioner-Prüfung?

Google Cloud setzt keine formale Voraussetzung und empfiehlt etwa sechs Monate Erfahrung mit Daten auf der Plattform. Das Katalogbudget liegt bei rund 60 Stunden. Es ist eine Associate-Prüfung, sie erwartet also Vertrautheit mit BigQuery und der Konsole statt architektonischem Urteilsvermögen.

Wie lange ist der Associate Data Practitioner gültig?

Drei Jahre und damit länger als die zwei Jahre, die Google Cloud seinen Professional-Zertifizierungen gibt. Die Verlängerung läuft in einem Eligibility-Fenster vor dem Ablaufdatum statt zu einem Zeitpunkt, den du frei wählst.

Was passiert, wenn du die Associate-Data-Practitioner-Prüfung nicht bestehst?

Die Wartezeiten steigen an: 14 Tage nach dem ersten Fehlversuch, 60 Tage nach dem zweiten und 365 Tage nach dem dritten. Google Cloud begrenzt dich außerdem auf vier Versuche innerhalb von zwei Jahren. Ein dritter Fehlversuch kostet dich also viel Zeit — ein Argument dafür, erst anzutreten, wenn du wirklich so weit bist.

Associate Data Practitioner oder Professional Data Engineer?

In der Associate-Prüfung geht es um die Nutzung der Datenplattform: aufnehmen, aufbereiten, analysieren und darstellen. In der Professional-Prüfung geht es um den Entwurf der Systeme, die das leisten, und ihr Budget liegt bei 100 Stunden gegenüber 60. Wenn du gefragt wirst, wie eine Pipeline aussehen sollte, und nicht, wie man sie betreibt, ist die Professional-Prüfung das richtige Ziel.

Eine Zertifizierung, 12 Monate

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