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Google Cloud · GCP-PDE · Advanced

Professional Data Engineer

Valida la capacidad de diseñar, construir y operacionalizar sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud que respaldan análisis, aprendizaje automático, gobernanza y confiabilidad. 65+ preguntas de práctica con IA y explicaciones. Prueba gratis, garantía de aprobado.

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7 días de prueba gratis, sin tarjeta de crédito

65 Preguntas
120min Límite de tiempo
750% Puntaje para aprobar
$300 Costo del examen

Descripción

Sobre el examen

La certificación Professional Data Engineer valida la capacidad de diseñar, construir y operacionalizar sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud. Cubre todo el ciclo de vida de la ingeniería de datos, incluyendo la ingesta, transformación, almacenamiento, análisis y automatización de datos utilizando servicios como BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub y Cloud Composer.

Esta certificación es una de las credenciales más demandadas de Google Cloud, reflejando el papel fundamental que desempeñan los ingenieros de datos al habilitar análisis y aprendizaje automático a gran escala.

Dominios del examen

Qué cubre el examen

El examen presenta de 40 a 50 preguntas de opción múltiple y de selección múltiple durante 2 horas. Nota el menor número de preguntas comparado con otros exámenes de GCP, lo que te da más tiempo por pregunta. Las preguntas presentan escenarios de datos complejos que requieren que elijas la arquitectura, solución de almacenamiento o enfoque de procesamiento correcto.

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%

Formato

Qué esperar

multiple choice
80%
multiple response
20%

Atención

Donde los candidatos fallan

Este examen requiere un entendimiento profundo del ecosistema de datos de Google Cloud. Los candidatos a menudo subestiman la amplitud de los servicios cubiertos y la necesidad de comprender las compensaciones entre las diferentes opciones de almacenamiento y procesamiento.

  1. 01
    BigQuery Optimization — No entender la partición, el clustering y las vistas materializadas para la optimización de consultas
  2. 02
    Dataflow vs Dataproc — Confundir cuándo usar Dataflow (Apache Beam) vs Dataproc (Hadoop/Spark) para el procesamiento
  3. 03
    Streaming Architecture — Malinterpretar el procesamiento exactly-once, el windowing y los watermarks en canalizaciones de streaming
  4. 04
    Data Security — Pasar por alto el cifrado, DLP y la seguridad a nivel de columna en BigQuery
  5. 05
    ML Readiness — No entender cómo preparar y servir datos para el aprendizaje automático con BigQuery ML y Vertex AI

Detalles

Logística del examen

Se entrega a través de Pearson VUE en línea o en centros de pruebas. Disponible en inglés y japonés. La certificación es válida por 2 años con una opción de examen de renovación (20 preguntas, 1 hora, 00).

Modalidad Online-proctored (Pearson VUE) or onsite-proctored at testing centers
Política de repetición 14-day wait after a failed attempt. No limit on retakes.
Validez 3 años
Salidas profesionales Roles de ingeniero de datos, ingeniero de análisis, ingeniero de plataforma de datos e ingeniero de infraestructura de ML en Google Cloud.
Renovación Certificación válida por 2 años. Examen de renovación disponible (20 preguntas, 1 hora, 00) dentro del período de elegibilidad para renovación.
Tiempo de estudio ~75 horas
Guía oficial Ver en sitio del proveedor

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