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Google Cloud · GCP-PDE · Advanced

Professional Data Engineer

Bestätigt die Fähigkeit, Datenverarbeitungssysteme auf Google Cloud zu entwerfen, zu entwickeln und zu operationalisieren, die Analysen, maschinelles Lernen, Governance und Zuverlässigkeit unterstützen. 65+ KI-generierte Übungsfragen mit Erklärungen. Kostenlos testen, Bestehensgarantie.

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7 Tage kostenlos testen, keine Kreditkarte nötig

65 Fragen
120min Zeitlimit
750% Bestehensgrenze
$300 Prüfungsgebühr

Überblick

Über die Prüfung

Die Zertifizierung Professional Data Engineer bestätigt die Fähigkeit, Datenverarbeitungssysteme auf Google Cloud zu entwerfen, zu entwickeln und zu operationalisieren. Sie deckt den gesamten Lebenszyklus des Data Engineering ab, einschließlich Datenerfassung, -transformation, -speicherung, -analyse und -automatisierung mithilfe von Diensten wie BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub und Cloud Composer.

Diese Zertifizierung ist eine der gefragtesten Qualifikationen von Google Cloud und spiegelt die entscheidende Rolle wider, die Data Engineers bei der Ermöglichung von Analysen und maschinellem Lernen in großem Maßstab spielen.

Prüfungsbereiche

Was geprüft wird

Die Prüfung umfasst 40–50 Multiple-Choice- und Multiple-Select-Fragen innerhalb von 2 Stunden. Beachten Sie die im Vergleich zu anderen GCP-Prüfungen geringere Fragenanzahl, wodurch Ihnen pro Frage mehr Zeit zur Verfügung steht. Die Fragen präsentieren komplexe Datenszenarien, bei denen Sie die richtige Architektur, Speicherlösung oder den richtigen Verarbeitungsansatz auswählen müssen.

Designing data processing systems 22%
Ingesting and processing the data 25%
Storing the data 20%
Preparing and using data for analysis 15%
Maintaining and automating data workloads 18%

Format

Was dich erwartet

multiple choice
80%
multiple response
20%

Achtung

Wo Kandidaten scheitern

Diese Prüfung erfordert ein tiefes Verständnis des Datenökosystems von Google Cloud. Kandidaten unterschätzen häufig die Breite der abgedeckten Dienste und die Notwendigkeit, die Kompromisse zwischen verschiedenen Speicher- und Verarbeitungsoptionen zu verstehen.

  1. 01
    BigQuery Optimization — Partitionierung, Clustering und materialisierte Sichten zur Abfrageoptimierung nicht verstehen
  2. 02
    Dataflow vs Dataproc — Verwechslung, wann Dataflow (Apache Beam) vs. Dataproc (Hadoop/Spark) zur Verarbeitung eingesetzt werden soll
  3. 03
    Streaming Architecture — Missverständnis von Exactly-Once-Verarbeitung, Windowing und Watermarks in Streaming-Pipelines
  4. 04
    Data Security — Übersehen von Verschlüsselung, DLP und Sicherheit auf Spaltenebene in BigQuery
  5. 05
    ML Readiness — Nicht verstehen, wie Daten für maschinelles Lernen mit BigQuery ML und Vertex AI vorbereitet und bereitgestellt werden

Details

Prüfungslogistik

Durchführung über Pearson VUE online oder in Testzentren. Verfügbar in Englisch und Japanisch. Die Zertifizierung ist 2 Jahre gültig, mit Option auf eine Verlängerungsprüfung (20 Fragen, 1 Stunde, 00).

Prüfungsart Online-proctored (Pearson VUE) or onsite-proctored at testing centers
Wiederholungsregelung 14-day wait after a failed attempt. No limit on retakes.
Gültigkeit 3 Jahre
Karrieremöglichkeiten Rollen als Data Engineer, Analytics Engineer, Data Platform Engineer und ML Infrastructure Engineer auf Google Cloud.
Verlängerung Zertifizierung 2 Jahre gültig. Verlängerungsprüfung verfügbar (20 Fragen, 1 Stunde, 00) innerhalb des Verlängerungszeitraums.
Lernzeit ~75 Stunden
Offizieller Leitfaden Auf Herstellerseite ansehen

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