Google Cloud Digital Leader
225 अभ्यास प्रश्न
अंतिम समीक्षा: April 2026
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Google Cloud Digital Leader (CDL) Google Cloud सर्टिफिकेशन ट्रैक में एक मूलभूत, गैर-तकनीकी प्रवेश बिंदु है। यह इस बात की कार्यसाधक समझ को मान्य करता है कि Google Cloud कैसे संगठनों को डिजिटल रूप से बदलने में मदद करता है — जिसमें डेटा, AI, इंफ्रास्ट्रक्चर आधुनिकीकरण, सुरक्षा और संचालन शामिल हैं — बिना किसी प्रत्यक्ष इंजीनियरिंग अनुभव की आवश्यकता के। यह परीक्षा व्यावसायिक निर्णय निर्माताओं, बिक्री इंजीनियरों, प्रोजेक्ट मैनेजरों और तकनीकी लीडरों को लक्षित करती है जिन्हें Google Cloud की क्षमताओं, मूल्य प्रस्तावों और मुख्य सेवा परिवारों के बारे में विश्वसनीय रूप से बात करने की आवश्यकता है। व्यावसायिक परिणामों से क्लाउड समाधानों का मिलान करने के बारे में वैचारिक परिदृश्य प्रश्न अपेक्षित करें, जिसमें कोई कमांड-लाइन, कॉन्फ़िगरेशन या कोडिंग सामग्री नहीं होगी। यह दायरे और कठिनाई में लगभग AWS Cloud Practitioner और Azure Fundamentals के बराबर है।
कंपनियाँ क्लाउड पर क्यों जाती हैं: व्यावसायिक चालक, TCO, चपलता, चार क्लाउड परिनियोजन मॉडल। 10% पर सबसे हल्का डोमेन है लेकिन पूरी परीक्षा के लिए ढाँचा तैयार करता है।
वैचारिक स्तर पर BigQuery, Looker, Dataflow, Pub/Sub। डेटा जीवनचक्र, संरचित बनाम असंरचित डेटा, डेटा वेयरहाउस बनाम डेटा लेक के अंतर। लगभग 15% प्रश्न।
Vertex AI, Gemini for Google Cloud, AutoML, पूर्व-प्रशिक्षित API (Vision, Speech, Translation), और उत्तरदायी-AI फ्रेमवर्क। ML/AI जीवनचक्र वैचारिक है, व्यावहारिक नहीं।
25% पर सबसे बड़ा डोमेन। Compute Engine, GKE, Cloud Run, App Engine; लिफ्ट-एंड-शिफ्ट बनाम रीफैक्टर बनाम रीबिल्ड माइग्रेशन पाथ; Anthos के साथ हाइब्रिड और मल्टी-क्लाउड।
साझा-जिम्मेदारी मॉडल, IAM मूल बातें, एन्क्रिप्शन डिफ़ॉल्ट, Cloud Adoption Framework, और Google Cloud अनुपालन प्रस्ताव (ISO, SOC, FedRAMP)।
वित्तीय शासन (Active Assist, बिलिंग रिपोर्ट), Cloud Operations सूट (Logging, Monitoring, Trace), और Customer Care सपोर्ट टियर। 20% — दूसरा सबसे बड़ा डोमेन।
परीक्षा में आने वाली सेवाएँ और क्यों प्रत्येक महत्वपूर्ण है।
सामान्य-उद्देश्य, कंप्यूट-ऑप्टिमाइज़्ड, मेमोरी-ऑप्टिमाइज़्ड, एक्सेलेरेटर और Tau Arm इंस्टेंस फ़ैमिली तक फैली हुई वर्चुअल मशीन सेवा, जो ऑन-डिमांड, कमिटेड-यूज़ और स्पॉट प्राइसिंग के साथ आती है।
यह परीक्षा में क्यों है: कैनोनिकल IaaS सतह — "आधुनिक इन्फ्रास्ट्रक्चर और एप्लिकेशन" में CDL प्रश्न Compute Engine को लिफ्ट-एंड-शिफ्ट बेसलाइन के रूप में प्रस्तुत करते हैं, जिसे PaaS और सर्वरलेस विकल्प बेहतर बनाते हैं।
स्टैंडर्ड और Autopilot मोड, मल्टी-क्लस्टर फ़्लीट प्रबंधन, और बिल्ट-इन ऑटोस्केलिंग, सुरक्षा स्थिति और रिलीज़ चैनलों के साथ प्रबंधित Kubernetes सेवा।
यह परीक्षा में क्यों है: CDL, GKE को एप्लिकेशन को आधुनिक बनाने के लिए प्रमुख कंटेनर प्लेटफ़ॉर्म के रूप में प्रस्तुत करता है — डोमेन "आधुनिक इन्फ्रास्ट्रक्चर और एप्लिकेशन" में "कंटेनर बनाम VMs बनाम सर्वरलेस" की एक आवर्ती तुलना।
पूरी तरह से प्रबंधित सर्वरलेस कंटेनर प्लेटफ़ॉर्म जो शून्य तक स्केल होता है, प्रति अनुरोध और संसाधन उपयोग के अनुसार बिल किया जाता है, जिसमें HTTP सेवाओं और इवेंट-ड्रिवन जॉब्स के लिए नेटिव सपोर्ट शामिल है।
यह परीक्षा में क्यों है: संदर्भ उत्तर जब कोई प्रश्न पूछता है कि सर्वर प्रबंधित किए बिना स्टेटलेस वर्कलोड को कैसे आधुनिक बनाया जाए — जो "आधुनिक इन्फ्रास्ट्रक्चर और एप्लिकेशन" के लिए केंद्रीय है।
ऑब्जेक्ट स्टोरेज जिसमें स्टैंडर्ड, Nearline, Coldline और Archive क्लास, ग्यारह 9s की ड्यूरेबिलिटी, डुअल-रीजन/मल्टी-रीजन रेप्लिकेशन, और Autoclass लाइफ़साइकल ऑटोमेशन शामिल हैं।
यह परीक्षा में क्यों है: लगभग हर CDL डेटा और आधुनिकीकरण परिदृश्य का आधार है; स्टोरेज-क्लास चयन और लाइफ़साइकल नीतियाँ "डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन की खोज" और "विश्वास और सुरक्षा" में दिखाई देती हैं।
सर्वरलेस मल्टी-क्लाउड डेटा वेयरहाउस जिसमें स्टोरेज और कंप्यूट का पृथक्करण, बिल्ट-इन ML (BigQuery ML), और शीट्स, Cloud Storage और बाहरी लेक्स में फ़ेडरेटेड क्वेरीज़ शामिल हैं।
यह परीक्षा में क्यों है: "Google Cloud के साथ डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन की खोज" BigQuery को एनालिटिक्स के प्रमुख के रूप में केंद्रित करता है — सर्वरलेस इकोनॉमिक्स, SQL में ML, और डेटा-लेक इंटीग्रेशन पर प्रश्नों की अपेक्षा करें।
MySQL, PostgreSQL और SQL Server के लिए प्रबंधित रिलेशनल डेटाबेस सेवा जिसमें स्वचालित बैकअप, हाई अवेलेबिलिटी और रीड रेप्लिका शामिल हैं।
यह परीक्षा में क्यों है: डिफ़ॉल्ट उत्तर जब CDL परिदृश्य पूछता है कि इंजन को स्वयं संचालित किए बिना किसी ट्रांज़ैक्शनल डेटाबेस को लिफ्ट-एंड-शिफ्ट कैसे करें।
विश्व स्तर पर वितरित, दृढ़ता से सुसंगत रिलेशनल डेटाबेस जिसमें क्षैतिज स्केलिंग और 99.999% SLA है, जिसे मिशन-क्रिटिकल, उच्च-थ्रूपुट ट्रांज़ैक्शनल वर्कलोड्स के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह परीक्षा में क्यों है: "आधुनिक इन्फ्रास्ट्रक्चर और एप्लिकेशन" में उत्तर के रूप में उद्धृत किया गया जब किसी व्यवसाय को स्केल पर वैश्विक संगति की आवश्यकता होती है — Cloud SQL के विपरीत एक अंतर।
एकीकृत ML प्लेटफ़ॉर्म जो AutoML, कस्टम ट्रेनिंग, Model Garden (Gemini और पार्टनर मॉडल), Vertex AI Agent Builder, और प्रॉम्प्ट इटिरेशन के लिए Vertex AI Studio को कवर करता है।
यह परीक्षा में क्यों है: "Google Cloud आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ नवाचार" Vertex AI पर आधारित है — प्रश्न AutoML, फ़ाउंडेशन मॉडल और एजेंटिक पैटर्न में अंतर करते हैं।
इवेंट-ड्रिवन सर्वरलेस कंप्यूट जो HTTP, Pub/Sub, Cloud Storage या Eventarc ट्रिगर्स के जवाब में एकल-उद्देश्य फ़ंक्शन चलाता है, और प्रति इनवोकेशन बिल किया जाता है।
यह परीक्षा में क्यों है: "आधुनिक इन्फ्रास्ट्रक्चर" प्रश्नों में सर्वरलेस ग्रैन्युलैरिटी और इवेंट-ड्रिवन इंटीग्रेशन पर Cloud Run के साथ अक्सर इसकी तुलना की जाती है।
हाइब्रिड और मल्टी-क्लाउड एप्लिकेशन प्लेटफ़ॉर्म जो GKE, सर्विस मेश और पॉलिसी प्रबंधन को ऑन-प्रिमाइसेस, AWS और Azure तक एक एकल कंट्रोल प्लेन के साथ विस्तारित करता है।
यह परीक्षा में क्यों है: "आधुनिक इन्फ्रास्ट्रक्चर और एप्लिकेशन" में नामित उत्तर उन परिदृश्यों के लिए है जिनके लिए ऑन-प्रेम और क्लाउड पर सुसंगत संचालन की आवश्यकता होती है — एक CDL-स्तरीय अंतर।
HTTP(S), TCP/SSL और आंतरिक ट्रैफ़िक के लिए ग्लोबल और क्षेत्रीय लोड बैलेंसिंग जिसमें एकल एनीकास्ट IP, एकीकृत WAF और ऑटोस्केलिंग शामिल हैं।
यह परीक्षा में क्यों है: "आधुनिक इन्फ्रास्ट्रक्चर और एप्लिकेशन" के तहत स्केलिंग और ग्लोबल-अवेलेबिलिटी परिदृश्यों में दिखाई देता है — आमतौर पर क्षेत्रीय विकल्पों के साथ तुलना की जाती है।
विश्व स्तर पर वितरित एज कैश जो HTTP(S) लोड बैलेंसिंग के सामने आता है, कैश इनवैलिडेशन और साइंड URLs के साथ स्टैटिक और डायनामिक कंटेंट डिलीवरी को तेज़ करता है।
यह परीक्षा में क्यों है: जब भी कोई CDL परिदृश्य पूछता है कि वैश्विक उपयोगकर्ताओं के लिए लेटेंसी कैसे कम करें या ओरिजिन ट्रैफ़िक को ऑफलोड कैसे करें, तब उद्धृत किया जाता है — डोमेन "आधुनिक इन्फ्रास्ट्रक्चर और एप्लिकेशन"।
इवेंट इंजेक्शन और डिकपल्ड माइक्रोसर्विसेज के लिए प्रबंधित एसिंक्रोनस मैसेजिंग सेवा, जिसमें कम से कम एक बार डिलीवरी और ग्लोबल टॉपिक रेप्लिकेशन शामिल है।
यह परीक्षा में क्यों है: "डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन की खोज" में स्ट्रीमिंग इंजेक्शन पैटर्न शामिल हैं — Pub/Sub, BigQuery या Dataflow को फ़ीड करने वाली उच्च-थ्रूपुट इवेंट पाइपलाइनों के लिए डिफ़ॉल्ट उत्तर है।
आधुनिक BI प्लेटफ़ॉर्म जिसमें एक सिमेंटिक मॉडलिंग लेयर (LookML), एम्बेडेड एनालिटिक्स, और BigQuery तथा अन्य वेयरहाउस पर सेल्फ-सर्व डैशबोर्ड के लिए Looker Studio शामिल है।
यह परीक्षा में क्यों है: CDL, Looker को "डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन की खोज" के विज़ुअलाइज़ेशन और निर्णय-समर्थन टियर के रूप में प्रस्तुत करता है — जो कच्चे वेयरहाउस डेटा को व्यावसायिक परिणामों से जोड़ता है।
एकीकृत बैच और स्ट्रीमिंग डेटा प्रोसेसिंग के लिए सर्वरलेस Apache Beam रनर, जिसमें ऑटोस्केलिंग, एक्ज़ैक्टली-वन्स सिमेंटिक्स और टेम्प्लेटेड पाइपलाइनें शामिल हैं।
यह परीक्षा में क्यों है: "डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन की खोज" ETL/ELT पैटर्न का परीक्षण करती है — Dataflow, Pub/Sub या Cloud Storage डेटा को BigQuery में बदलने के लिए कैनोनिकल उत्तर है।
आइडेंटिटी-एज़-ए-सर्विस जो Google Cloud और Google Workspace में उपयोगकर्ताओं, समूहों और उपकरणों को प्रबंधित करता है, जिसमें SSO, MFA और SCIM प्रोविजनिंग शामिल है।
यह परीक्षा में क्यों है: "Google Cloud के साथ विश्वास और सुरक्षा" के लिए मूलभूत है — कार्यबल आइडेंटिटी, SSO और Workspace-से-Cloud इंटीग्रेशन पर सभी प्रश्न इसका संदर्भ देते हैं।
प्रोजेक्ट- और संसाधन-स्तर का एक्सेस कंट्रोल: प्रिंसिपल्स, रोल्स (प्रिमिटिव, पूर्वनिर्धारित, कस्टम), कंडीशंस, और वर्कलोड आइडेंटिटी फ़ेडरेशन के साथ सर्विस अकाउंट।
यह परीक्षा में क्यों है: प्रमुख "Google Cloud के साथ विश्वास और सुरक्षा" सेवा — हर CDL एक्सेस-कंट्रोल परिदृश्य IAM रोल्स और लीस्ट प्रिविलेज का संदर्भ देता है।
सममित और असममित एन्क्रिप्शन, कुंजी रोटेशन, और Cloud Storage, BigQuery और Compute Engine के साथ एकीकृत ग्राहक-प्रबंधित एन्क्रिप्शन कुंजी (CMEK) के लिए प्रबंधित कुंजी सेवा।
यह परीक्षा में क्यों है: "विश्वास और सुरक्षा" में तब उद्धृत किया जाता है जब कोई प्रश्न नियामक वर्कलोड के लिए Google-प्रबंधित बनाम ग्राहक-प्रबंधित एन्क्रिप्शन कुंजी के बीच अंतर करता है।
केंद्रीकृत सुरक्षा और जोखिम-प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म जो Google Cloud संपत्तियों में मिसकॉन्फ़िगरेशन, कमजोरियाँ और खतरे के निष्कर्षों को उजागर करता है।
यह परीक्षा में क्यों है: "Google Cloud के साथ विश्वास और सुरक्षा" Security Command Center को मुद्रा प्रबंधन और निरंतर अनुपालन दृश्यता के लिए नामित उपकरण के रूप में अपेक्षा करता है।
ऑपरेशंस सूट (पहले Stackdriver) जो Google Cloud और हाइब्रिड वर्कलोड में लॉग एग्रीगेशन, मेट्रिक्स, अपटाइम चेक, अलर्टिंग और डैशबोर्ड प्रदान करता है।
यह परीक्षा में क्यों है: हर CDL डोमेन में चल रहे ऑपरेशनल परिदृश्यों का आधार है — ऑब्ज़र्वेबिलिटी, इंसिडेंट रिस्पॉन्स, और लागत-और-प्रदर्शन दृश्यता के लिए नामित उत्तर।
$75k–$115k–$175k USD वार्षिक
यह रेंज यूएस-आधारित व्यावसायिक और प्री-सेल्स भूमिकाओं को दर्शाती है जहाँ GCP दक्षता आवश्यक है। केवल CDL ही वेतन वृद्धि को उचित नहीं ठहराता है — यह एक स्क्रीनिंग संकेत है जो मौजूदा डोमेन अनुभव का पूरक है। Google पार्टनर-सेल्स की भूमिकाएँ अधिक होती हैं; FAANG TPM और वरिष्ठ समाधान सलाहकार की भूमिकाएँ $200k TC से अधिक हो सकती हैं।
स्रोत: levels.fyi 2025–2026 (Google L4 non-engineering, पार्टनर सेल्स इंजीनियर), U.S. BLS OEWS May 2024 (13-1111 मैनेजमेंट एनालिस्ट, 41-9031 सेल्स इंजीनियर). आंकड़े अनुमानित हैं; वास्तविक मुआवजा भूमिका, क्षेत्र और अनुभव पर निर्भर करता है।
Google Cloud के पार्टनर और रीसेलर आमतौर पर गैर-इंजीनियरिंग कर्मचारियों के लिए काम पर रखने के 60-90 दिनों के भीतर CDL की आवश्यकता रखते हैं, इसलिए क्रेडेंशियल की मांग GCP पार्टनर इकोसिस्टम के अनुरूप है। एंटरप्राइज़ ग्राहकों के भीतर, CDL अक्सर क्लाउड-प्रोग्राम मैनेजर, FinOps एनालिस्ट और प्री-सेल्स सॉल्यूशंस कंसल्टेंट के प्रोफाइल पर पाया जाता है। यह अपने आप इंजीनियरिंग इंटरव्यू को नहीं खोलता है — उनके लिए, एसोसिएट क्लाउड इंजीनियर (ACE) अगला महत्वपूर्ण कदम है। 2026 तक, GCP AWS और Azure के बाद #3 क्लाउड-मार्केट स्थिति रखता है, इसलिए CDL पोस्टिंग की कुल मात्रा कम है, लेकिन प्रति-उम्मीदवार हायरिंग प्रतिस्पर्धा तदनुसार कम है।
कोई औपचारिक पूर्वापेक्षाएँ नहीं हैं। Google तीन या अधिक वर्षों के समग्र उद्योग अनुभव की सिफारिश करता है, जिसमें व्यावसायिक या तकनीकी भूमिका में क्लाउड तकनीक के साथ एक या अधिक वर्षों का काम शामिल है, लेकिन परीक्षा स्वयं वास्तव में प्रेरित शुरुआती लोगों के लिए सुलभ है। Google Cloud Skills Boost पर आधिकारिक Cloud Digital Leader लर्निंग पाथ (लगभग 12-15 घंटे का वीडियो और पठन) परीक्षण किए गए सभी विषयों को कवर करता है।
यदि आप किसी अन्य क्लाउड (AWS Cloud Practitioner, Azure Fundamentals) से आ रहे हैं, तो अधिकांश वैचारिक सामग्री सीधे मैप करती है — आपको मुख्य रूप से Google सेवा नामों को फिर से सीखने की आवश्यकता है। यदि आपके पास बिल्कुल भी क्लाउड पृष्ठभूमि नहीं है, तो आधिकारिक पाथ शुरू होने से पहले बुनियादी अवधारणाओं (वर्चुअलाइजेशन, API, साझा-जिम्मेदारी मॉडल) में खुद को स्थापित करने के लिए कुछ अतिरिक्त घंटे खर्च करने की अपेक्षा करें।
CDL मूलभूत और विशेष रूप से सुलभ है। यदि आपके पास क्लाउड का कोई पूर्व अनुभव नहीं है, तो 3-5 सप्ताह में 25-40 घंटे के अध्ययन की योजना बनाएं, या यदि आपके पास पहले से ही AWS या Azure का कोई मूलभूत सर्ट है, तो 1-2 सप्ताह में 10-15 घंटे का अध्ययन करें। परीक्षा में 90 मिनट में 50-60 बहुविकल्पीय / बहु-चयन प्रश्न होते हैं, जो Pearson VUE (परीक्षण केंद्र या ऑनलाइन-पर्यवेक्षित) के माध्यम से दिए जाते हैं — Google ने 2026 की शुरुआत में Kryterion / Webassessor से माइग्रेट किया।
सबसे आम बाधा Google सेवा वर्गीकरण को सीधा रखना है: कंप्यूट के लिए Compute Engine बनाम GKE बनाम Cloud Run बनाम App Engine; डेटा के लिए BigQuery बनाम Cloud SQL बनाम Spanner बनाम Bigtable। परीक्षा में ऐसे परिदृश्य वाक्यांश पसंद किए जाते हैं जहाँ दो सेवाएँ तकनीकी रूप से काम करेंगी और आपको सबसे मुहावरेदार Google उत्तर चुनना होगा। Google संख्यात्मक स्कोर प्रकाशित नहीं करता है — केवल पास/फेल।
अगस्त 2024 में वर्तमान परीक्षा गाइड को Google Cloud के लिए Gemini और अद्यतन Vertex AI कवरेज जोड़ने के लिए ताज़ा किया गया। जेनरेटिव-AI प्रश्न अब कई डोमेन में दिखाई देते हैं।
पुराने "Cloud Sales Credential" ट्रैक को प्रतिस्थापित करते हुए प्रारंभिक सामान्य उपलब्धता। आज भी उपयोग में आने वाली छह-डोमेन संरचना स्थापित की।
CDL (Google Cloud Digital Leader) एक एक प्रवेश-स्तरीय परीक्षा मानी जाती है जो व्यावहारिक गहराई के बजाय वैचारिक समझ की व्यापकता का परीक्षण करती है Foundational-स्तरीय परीक्षा है। फाउंडेशनल-स्तरीय परीक्षाओं के लिए अधिकांश उम्मीदवारों को 3-6 सप्ताह में फैले 30-80 घंटे के अध्ययन की आवश्यकता होती है। अधिकांश उम्मीदवार जो अभ्यास परीक्षाओं में उत्तीर्ण होने की सीमा से लगातार ऊपर स्कोर करते हैं, वे अपने पहले प्रयास में उत्तीर्ण हो जाते हैं।
फाउंडेशनल-स्तरीय परीक्षाओं के लिए अधिकांश उम्मीदवारों को 3-6 सप्ताह में फैले 30-80 घंटे के अध्ययन की आवश्यकता होती है। उत्तीर्ण होने में लगने वाला समय पूर्व अनुभव के आधार पर व्यापक रूप से भिन्न होता है। अंतर्निहित तकनीक में व्यावहारिक उत्पादन अनुभव वाले इंजीनियरों को आमतौर पर कम समय लगता है; प्लेटफ़ॉर्म के लिए नए उम्मीदवारों को उस सीमा के ऊपरी छोर की ओर योजना बनानी चाहिए।
CDL GCP इकोसिस्टम में एक मान्यता प्राप्त क्रेडेंशियल है और नियोक्ताओं, भर्तीकर्ताओं और ग्राहकों को मान्य ज्ञान का संकेत देता है। क्या यह आपके लिए समय और शुल्क के लायक है, यह आपकी भूमिका और लक्ष्यों पर निर्भर करता है - यह क्लाउड इंजीनियरों, आर्किटेक्ट्स और सलाहकारों के लिए सबसे अधिक फायदेमंद होता है जो GCP के साथ प्रतिदिन काम करते हैं या उन भूमिकाओं में जाना चाहते हैं।
CDL के लिए उत्तीर्ण अंक प्रकाशित नहीं है। परीक्षा में 50 प्रश्न होते हैं और यह 1 घंटा 30 मिनट तक चलती है।
CDL परीक्षा का शुल्क $99 USD है। शुल्क GCP द्वारा निर्धारित किए जाते हैं और क्षेत्र के अनुसार भिन्न हो सकते हैं; बुकिंग से पहले हमेशा आधिकारिक GCP प्रमाणन पृष्ठ पर वर्तमान कीमत की पुष्टि करें।
Google Cloud के फाउंडेशनल और एसोसिएट प्रमाणन 3 साल के लिए वैध हैं। परीक्षा के वर्तमान संस्करण को फिर से पास करके पुनः प्रमाणित करें।
हाँ। आप परीक्षा ऑनलाइन (प्रदाता के सुरक्षित ब्राउज़र के माध्यम से प्रोक्टर्ड, अधिकांश क्षेत्रों में 24/7 उपलब्ध) या व्यावसायिक घंटों के दौरान व्यक्तिगत पियर्सन VUE परीक्षण केंद्र पर दे सकते हैं। दोनों प्रारूपों में समान प्रश्न, समय सीमा और उत्तीर्ण अंक होते हैं।
CertLabPro CDL के लिए अभ्यास प्रश्न बैंक में 15 अध्ययन मोड प्रदान करता है। परीक्षा-सिमुलेशन मोड वास्तविक परीक्षा को दर्शाता है: 1 घंटा 30 मिनट में 50 प्रश्न, प्रकाशित नहीं की समान उत्तीर्ण सीमा के साथ। ब्राउज़ मोड आपको प्रत्येक प्रश्नोत्तर को स्थिर रूप से पढ़ने की अनुमति देता है।