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Google Cloud · GCP-PDE · Advanced

Professional Data Engineer — Übungsfragen und Probeprüfung

Übe echte GCP-PDE-Fragen, keine Dumps. Alex erklärt jede Antwort, und dein Readiness Score zeigt dir, wann du bereit bist zu bestehen.

45Fragen
120minZeitlimit
70%Bestehensgrenze

Geprüft gegen Google Cloud · April 2026Aktuelle Prüfungsversion

Über die Prüfung

Die Zertifizierung Professional Data Engineer weist die Fähigkeit nach, Datenverarbeitungssysteme auf Google Cloud zu entwerfen, zu bauen und in den Betrieb zu bringen. Sie deckt den gesamten Data-Engineering-Lebenszyklus ab, also Datenaufnahme, Transformation, Speicherung, Analyse und Automatisierung mit Services wie BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub und Cloud Composer.

Diese Zertifizierung gehört zu den gefragtesten Nachweisen von Google Cloud und spiegelt die entscheidende Rolle wider, die Data Engineers dabei spielen, Analytics und Machine Learning in großem Maßstab überhaupt möglich zu machen.

Was geprüft wird

Die Prüfung besteht aus 40 bis 50 Single- und Multiple-Choice-Fragen, für die du 2 Stunden Zeit hast. Beachte die niedrigere Fragenzahl im Vergleich zu anderen GCP-Prüfungen: Du hast dadurch mehr Zeit pro Frage. Die Fragen zeichnen komplexe Datenszenarien, bei denen du die richtige Architektur, Speicherlösung oder den passenden Verarbeitungsansatz wählen musst.

Designing data processing systems22%
Ingesting and processing the data25%
Storing the data20%
Preparing and using data for analysis15%
Maintaining and automating data workloads18%

QuelleGoogle Cloud Prüfungsseite

Was dich erwartet

Multiple Choice80%
Mehrfachauswahl20%

Jetzt ausprobieren

Übe echte GCP-PDE-Fragen

Fünf Beispielfragen aus unserer Professional Data Engineer-Sammlung. Beantworte eine — Alex, dein KI-Tutor, erklärt das Warum. Echte Vorbereitung, keine Dumps.

Wo Kandidaten sich schwertun

Diese Prüfung setzt ein tiefes Verständnis des Daten-Ökosystems von Google Cloud voraus. Prüflinge unterschätzen oft die Bandbreite der behandelten Services und wie wichtig es ist, die Abwägungen zwischen den verschiedenen Speicher- und Verarbeitungsoptionen zu verstehen.

  1. 01
    BigQuery Optimization — Partitionierung, Clustering und materialisierte Sichten zur Query-Optimierung werden nicht verstanden
  2. 02
    Dataflow vs Dataproc — Verwechseln, wann man Dataflow (Apache Beam) und wann Dataproc (Hadoop/Spark) für die Verarbeitung einsetzt
  3. 03
    Streaming Architecture — Exactly-once-Verarbeitung, Windowing und Watermarks in Streaming-Pipelines werden falsch verstanden
  4. 04
    Data Security — Verschlüsselung, DLP und Sicherheit auf Spaltenebene in BigQuery werden übersehen
  5. 05
    ML Readiness — Nicht zu verstehen, wie man Daten für Machine Learning mit BigQuery ML und Vertex AI vorbereitet und bereitstellt

Prüfungslogistik

Die Prüfung wird über Pearson VUE online oder in einem Testzentrum abgelegt. Sie ist auf Englisch und Japanisch verfügbar. Die Zertifizierung ist 2 Jahre gültig, mit der Möglichkeit einer Verlängerungsprüfung (20 Fragen, 1 Stunde, 00).

Prüfungsgebühr$300
PrüfungsartOnline-proctored (Pearson VUE) or onsite-proctored at testing centers
Wiederholungsregeln14-day wait after a failed attempt. No limit on retakes.
Gültigkeit2 Jahre
KarrierechancenRollen wie Data Engineer, Analytics Engineer, Data Platform Engineer und ML Infrastructure Engineer auf Google Cloud.
VerlängerungDie Zertifizierung ist 2 Jahre gültig. Innerhalb des Verlängerungszeitraums steht eine Verlängerungsprüfung zur Verfügung (20 Fragen, 1 Stunde, 00).
Lernzeit~100 Stunden
Offizieller LeitfadenAuf der Herstellerseite ansehen

QuelleGoogle Cloud Prüfungsseite

Bevor du die Prüfung buchst

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