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Google Cloud · GCP-PDE · Advanced

Professional Data Engineer — Questões de prática e simulado

Pratique questões reais de GCP-PDE, sem dumps. O Alex explica cada resposta e seu Readiness Score mostra quando você está pronto para passar.

45Questões
120minLimite de tempo
70%Nota de corte

Verificado com Google Cloud · abril de 2026Versão atual do exame

Sobre o exame

A certificação Professional Data Engineer valida a capacidade de projetar, construir e operacionalizar sistemas de processamento de dados no Google Cloud. Ela abrange todo o ciclo de vida da engenharia de dados, incluindo ingestão, transformação, armazenamento, análise e automação de dados usando serviços como BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub e Cloud Composer.

Esta certificação é uma das credenciais mais procuradas do Google Cloud, refletindo o papel fundamental que os engenheiros de dados desempenham ao viabilizar análises e machine learning em escala.

O que cai na prova

O exame apresenta de 40 a 50 questões de múltipla escolha e múltipla seleção em 2 horas. Observe que o número de questões é menor em comparação com outros exames do GCP, o que lhe dá mais tempo por questão. As questões apresentam cenários complexos de dados que exigem que você escolha a arquitetura, solução de armazenamento ou abordagem de processamento corretas.

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

FonteGoogle Cloud página do exame

O que esperar

Múltipla escolha80%
Resposta múltipla20%

Experimente agora

Pratique questões reais de GCP-PDE

Cinco questões de exemplo do nosso banco de Professional Data Engineer. Responda uma — Alex, seu tutor de IA, explica o porquê. Preparação real, sem dumps.

Onde os candidatos travam

Este exame exige um entendimento profundo do ecossistema de dados do Google Cloud. Os candidatos frequentemente subestimam a amplitude dos serviços abordados e a necessidade de entender os trade-offs entre diferentes opções de armazenamento e processamento.

  1. 01
    BigQuery Optimization — Não entender particionamento, clustering e materialized views para otimização de consultas
  2. 02
    Dataflow vs Dataproc — Confundir quando usar Dataflow (Apache Beam) vs Dataproc (Hadoop/Spark) para processamento
  3. 03
    Streaming Architecture — Entender mal o processamento exactly-once, windowing e watermarks em pipelines de streaming
  4. 04
    Data Security — Negligenciar criptografia, DLP e segurança em nível de coluna no BigQuery
  5. 05
    ML Readiness — Não entender como preparar e servir dados para machine learning com BigQuery ML e Vertex AI

Logística do exame

Aplicado via Pearson VUE on-line ou em centros de teste. Disponível em inglês e japonês. A certificação é válida por 2 anos, com opção de exame de renovação (20 questões, 1 hora, 00).

Taxa do exame$300
ModalidadeOnline-proctored (Pearson VUE) or onsite-proctored at testing centers
Política de repetição14-day wait after a failed attempt. No limit on retakes.
Validade2 anos
Oportunidades de carreiraFunções de engenheiro de dados, engenheiro de análise, engenheiro de plataforma de dados e engenheiro de infraestrutura de ML no Google Cloud.
RenovaçãoCertificação válida por 2 anos. Exame de renovação disponível (20 questões, 1 hora, 00) dentro do período de elegibilidade para renovação.
Tempo de estudo~100 horas

FonteGoogle Cloud página do exame

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