Google Professional Data Engineer
Préparez-vous pour la certification Google Professional Data Engineer et améliorez vos compétences en Data Engineering sur Google Cloud.
Format de l'examen
Qu'est-ce que la certification Google Professional Data Engineer ?
La certification Google Professional Data Engineer est conçue pour les professionnels qui souhaitent démontrer leur expertise en conception, construction et gestion de systèmes de traitement de données sur Google Cloud. Cette certification s'adresse aux ingénieurs de données, analystes de données et autres professionnels de la technologie de l'information qui cherchent à développer leurs compétences en matière de traitement de données à grande échelle.
Pourquoi cette certification est-elle valorisée ?
Les recruteurs valorisent la certification Google Professional Data Engineer car elle atteste de la capacité d'un candidat à tirer parti des outils Google Cloud pour traiter, analyser et valoriser les données. Avec l'importance croissante des données dans la prise de décision stratégique, posséder cette certification permet de se démarquer dans un marché du travail compétitif, prouvant ainsi une maîtrise des meilleures pratiques et des technologies d'avenir.
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Pas de carte bancaire requise
Sujets clés à maîtriser
- Conception de solutions de données
- Gestion des données
- Intégration des données
- Sécurité des données
- Machine Learning sur Google Cloud
- Optimisation des performances
Questions d'examen types
Quel service Google Cloud utilisez-vous pour traiter des données en temps réel ?
Utilisez Cloud Dataflow pour le traitement des données en streaming.
Comment garantir la sécurité des données dans une solution sur Google Cloud ?
Mettez en œuvre des stratégies d'accès basé sur les rôles et chiffrer les données au repos et en transit.
Quelle est la meilleure façon d'analyser des données non structurées ?
Utilisez BigQuery ML pour créer des modèles d'apprentissage automatique directement sur les données non structurées.
Quels outils peuvent être utilisés pour l'intégration des données au sein de Google Cloud ?
Utilisez Cloud Pub/Sub pour la transmission des messages et Cloud Composer pour l'orchestration des workflows.
Comment déployer un modèle de machine learning dans un environnement Google Cloud ?
Entraînez le modèle avec AI Platform et déployez-le via le service AI Platform Predictions.
Conseils de préparation
- Explorez les documents et les tutoriels disponibles sur le site Google Cloud.
- Participez à des ateliers pratiques et des laboratoires pour une expérience hands-on.
- Rejoignez des communautés en ligne ou des groupes d'études pour échanger des conseils.
- Utilisez des examens blancs pour évaluer vos connaissances et identifier les domaines à améliorer.
- Gardez-vous informé des dernières fonctionnalités et meilleures pratiques de Google Cloud.