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Google Cloud · GCP-PDE · Advanced

Professional Data Engineer

Valide la capacité à concevoir, construire et opérationnaliser des systèmes de traitement de données sur Google Cloud prenant en charge l'analytique, le machine learning, la gouvernance et la fiabilité. 65+ questions pratiques IA avec explications. Essai gratuit, garantie de réussite.

Essai gratuit

7 jours d’essai gratuit, sans carte bancaire

65 Questions
120min Durée
750% Score requis
$300 Frais d’examen

Aperçu

À propos de l’examen

La certification Professional Data Engineer valide la capacité à concevoir, construire et opérationnaliser des systèmes de traitement de données sur Google Cloud. Elle couvre l'ensemble du cycle de vie de l'ingénierie des données, y compris l'ingestion, la transformation, le stockage, l'analyse et l'automatisation des données à l'aide de services tels que BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub et Cloud Composer.

Cette certification est l'une des plus demandées de Google Cloud, reflétant le rôle essentiel que jouent les ingénieurs de données dans la mise en œuvre de l'analytique et du machine learning à grande échelle.

Domaines

Contenu de l’examen

L'examen comporte 40 à 50 questions à choix multiple et à sélection multiple sur une durée de 2 heures. Notez le nombre de questions inférieur à celui d'autres examens GCP, ce qui vous laisse plus de temps par question. Les questions présentent des scénarios de données complexes exigeant de choisir la bonne architecture, solution de stockage ou approche de traitement.

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

À quoi s’attendre

multiple choice
80%
multiple response
20%

Attention

Où les candidats échouent

Cet examen nécessite une compréhension approfondie de l'écosystème de données de Google Cloud. Les candidats sous-estiment souvent l'étendue des services couverts et la nécessité de comprendre les compromis entre les différentes options de stockage et de traitement.

  1. 01
    BigQuery Optimization — Ne pas comprendre le partitionnement, le clustering et les vues matérialisées pour l'optimisation des requêtes
  2. 02
    Dataflow vs Dataproc — Confondre quand utiliser Dataflow (Apache Beam) et Dataproc (Hadoop/Spark) pour le traitement
  3. 03
    Streaming Architecture — Mal comprendre le traitement exactly-once, le fenêtrage et les watermarks dans les pipelines de streaming
  4. 04
    Data Security — Négliger le chiffrement, la DLP et la sécurité au niveau des colonnes dans BigQuery
  5. 05
    ML Readiness — Ne pas comprendre comment préparer et servir les données pour le machine learning avec BigQuery ML et Vertex AI

Détails

Logistique de l’examen

Délivré via Pearson VUE en ligne ou dans les centres d'examen. Disponible en anglais et en japonais. La certification est valable 2 ans avec une option d'examen de renouvellement (20 questions, 1 heure, 00).

Mode de passage Online-proctored (Pearson VUE) or onsite-proctored at testing centers
Politique de reprise 14-day wait after a failed attempt. No limit on retakes.
Validité 3 ans
Débouchés Postes d'ingénieur de données, d'ingénieur analytique, d'ingénieur de plateforme de données et d'ingénieur d'infrastructure ML sur Google Cloud.
Renouvellement Certification valable 2 ans. Examen de renouvellement disponible (20 questions, 1 heure, 00) pendant la période d'éligibilité au renouvellement.
Temps de préparation ~75 heures
Guide officiel Voir sur le site de l’éditeur

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