Nur wie man Google.com Professional Data Designer-Test organisiert

Vorbereitungshandbuch für Google Professional Data Engineer-Prüfung

Einführung in die Google Professional Data Engineer-Prüfung

Google hat tatsächlich einen Weg für IT-Spezialisten als Data Engineer auf der GCP-Plattform entwickelt. Dieser Akkreditierungsplan bietet Google Cloud-Experten eine Möglichkeit, ihre Fähigkeiten zu unterstützen. Die Prüfung setzt auf eine strenge Prüfung mit Business Basic-Ansatz, um zu schließen, ob eine hoffnungsvolle Hoffnung die Qualifikationsstandards von Google erfüllt oder nicht.

Die Professional Data Engineer-Prüfung analysiert Ihr Potenzial für:

• Entwerfen von Datensätzen
• Aufbau und Operationalisierung von Records Refining Units
• Operationalisierung von Stilen für maschinelles Lernen
• Gewährleistung hoher Servicequalität

Google.com Professional Data Engineer Exam Zertifizierung ist ein Beweis für Ihre Fähigkeiten, Know-how an den Orten, an denen Sie funktionieren möchten. Wenn der Interessent sich mit Google Professional Data Engineer befassen und sein Verständnis bestätigen möchte, wird die Zertifizierung durch Google erteilt. Diese Google Professional Data Engineer-Zertifizierung unterstützt einen potenziellen Kunden, seine Fähigkeiten in Big Data und auch in der Daten-Design-Technologie zu bestätigen.

Einführung

Datenentwickler sind dafür verantwortlich, Muster in Informationssätzen zu finden und Algorithmen zu erstellen, um Rohinformationen zu erstellen, die für das Unternehmen nützlicher sind. Diese IT-Funktion erfordert eine Reihe von technologischen Fähigkeiten, die ein tief verwurzeltes Fachwissen im SQL-Datenbankstil und in mehreren Programmsprachen aufweisen. Sie nehmen Informationen auf, ändern sie und stellen sich vor. Der Data Engineer erstellt, unterstützt und behebt Datenverarbeitungsgeräte mit einer besonderen Bedeutung für die Überwachung, Integrität, Fehlertoleranz, Skalierbarkeit, Loyalität sowie Effektivität solcher Systeme

Verständnis der operativen und auch spezialisierten Facetten von Google Professional Data Engineer Exam Entwerfen von Datensätzen Handhabungsstellen.

Die Beobachtung wird hier definitiv abgedeckt:

• Entwerfen von Einheiten für den Umgang
• Auswahl des notwendigen Lagerraums moderne Technologien
• Zuordnung von Lagerungsstellen zu den Anforderungen der Organisation
• Datenauswahl in
• Tradeoffs einschließlich Latenz, Durchsatz, Käufe
• Verteilte Körper
• Schema-Konzept
• Entwerfen von Informationspipelines
• Freigabe von Daten und auch visuelle Bilder (z.B. BigQuery).
• Batch- und Streaming-Daten (z. B. Cloud Dataflow, Cloud Dataproc, Apache Beam, Apache Spark und auch Hadoop ökologische Community, Cloud Pub/Sub, Apache Kafka).
• Online (interaktiv) im Vergleich zu Set-Prophezeiungen.
• Job freihändige Bedienung und musikalische Anordnung (z.B. Cloud Composer).
• Wahl der Infrastruktur
• Systemverfügbarkeit sowie Mangelresistenz.
• Verwendung von verteilten Systemen.
• Kapazitätsvorbereitung.
• Hybrid-Cloud und Side-Computing.
• Architekturmöglichkeiten (z. B. Informationsbroker, Informationszeilen, Middleware, serviceorientierte Architektur, serverlose Funktionen).
• Mindestens wenn, in der Reihenfolge, in Ordnung, sowie genau so bald wie usw., die Handhabung von Aktivitäten.

Verständnis praktischer und technologischer Aspekte von Google Professional Data Engineer Exam Aufbau und Betrieb von Geräten für die Datenverarbeitung.

Folgendes wird sicherlich nachstehend erörtert:.

• Bewusstsein für den aktuellen Zustand sowie genau, wie man einen Stil in eine potenzielle Bedingung versetzt.
• Migration von On-Premises zu Cloud (Data Transfer Service, Transfer Appliance, Cloud Networking).
• Validierung einer Bewegung.
• Aufbau und Operationalisierung von Informationsverarbeitungsgeräten.
• Aufbau sowie Operationalisierung von Speicherplatzgeräten.
• Effektive Nutzung verwalteter Dienste (Cloud Bigtable, Cloud Spanner, Cloud SQL, BigQuery, Cloud Storage, Cloud Datastore, Cloud Memorystore).
• Lagerkosten sowie Performance.
• Lebenszyklus-Überwachung von Informationen.
• Bau und Operationalisierung von Pipelines.
• Datenbereinigung.
• Batch und auch Streaming.
• Transformation.
• Datenleistung sowie bringen Sie ein.
• Integration mit brandneuen Schallplatten.
• Aufbau und Operationalisierung der Verarbeitungsinfrastruktur.
• Provisioning-Quellen.
• Überwachung von Rohren.
• Pipelines anpassen.
• Tests und auch Qualitätskontrolle.

Verständnis nützlicher sowie technischer Facetten der Prüfung Google Professional Data Engineer Operationalisierung von Geräten, um Versionen herauszufinden.

Das Festhalten wird sicherlich im Folgenden aufgeführt sein:.

• Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen.
• Nutzung vorgefertigter ML-Versionen als Unternehmen.
• ML-APIs (z. B. Vision API, Speech API).
• Anpassen von ML-APIs (z. B. AutoML Vision, Auto ML-Textnachricht).
• Konversationsgutachten (z.B. Dialogflow).
• Bereitstellung einer ML-Pipeline.
• Aufnahme entsprechender Daten.
• Umschulung von Modellen für maschinelles Lernen (Cloud Machine Learning Engine, BigQuery ML, Kubeflow, Spark ML).
• Kontinuierliche Bewertung.
• Auswahl der geeigneten Unterrichts- und Dienstinfrastruktur.
• Verteilt gegen Single Maker.
• Verwendung von Vorteil berechnen.
• Hardwarebeschleuniger (z. B. GPU, TPU).
• Messung, Überwachung und Fehlersuche bei Stilen künstlicher Intelligenz.
• Maschinelle kennende Terminologie (z. B. Attribute, Tags, Modelle, Regression, Kategorie, Überweisung, verwaltet sowie nicht beobachtet, Analyse-Metriken).
• Auswirkungen von Abhängigkeiten von Versionen des maschinellen Lernens.
• Gemeinsame Fehlerquellen (z. B. Vermutungen bezüglich Daten).

Verständnis der operativen und technischen Facetten von Google Professional Data Engineer Exam Sicherstellen von hoher Qualität.

Die Einhaltung von wird im Folgenden aufgeführt erklärt:.

• Entwerfen für Sicherheit und Compliance.
• Identität und Zugang zur Administration (z. B. Cloud IAM).
• Datensicherheit und -sicherheit (Schutzschild der Verschlüsselung, entscheidende Überwachung).
• Gewährleistung der Privatsphäre (z. B. API zur Prävention von Datenverlust).
• Rechtseinhaltung (z. B. Gesetz über die Portabilität und Rechenschaftspflicht von Krankenversicherungen (HIPAA), Gesetz zum Schutz der Privatsphäre von Kindern (COPPA), FedRAMP, Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)).
• Gewährleistung der Skalierbarkeit sowie der Leistung.
• Aufbau und Durchführung von Prüfungssets.
• Überwachung der Pipeline (z. B. Stackdriver).
• Bewertung, Schadensbegrenzung sowie Steigerung der Darstellung von Aufzeichnungen und auch des Rahmens für die Verarbeitung von Datensätzen.
• Größenänderung sowie Autoscaling-Quellen.
• Gewährleistung von Integrität und Wiedergabetreue.
• Durchführung der Aufzeichnungsvorbereitung sowie Qualitätskontrolle (z. B. Cloud Dataprep).
• Verifizierung und auch Überwachung.
• Planung, Durchführung sowie Stress- und Angsttests zeichnen die Genesung auf (Fehlerresistenz, Wiederholung vernachlässigter Projekte, Durchführung retrospektiver Re-Analysen).
• Die Wahl zwischen ACID, idempotent, irgendwann stetige Anforderungen.
• Gewährleistung von Vielseitigkeit sowie Transportfähigkeit.
• Abbildung auf bestehende und auch potenzielle Unternehmensbedürfnisse.
• Entwerfen für Aufzeichnungen und auch Funktionstransportfähigkeit (z. B. Multi-Cloud, Anforderungen an die Datenresidenz).
• Daten-Staging, Katalogisierung und Durchbruch.

Wer muss die Prüfung für Google Professional Data Engineer ablegen?

Einzelpersonen sollten nach der Bewertung gehen, wenn sie beabsichtigen, ihre Kompetenz sowie ihre Fähigkeit zu stylen und Data Engineering zu pflegen. Das Festhalten an Spezialisten profitiert von der Google Professional Data Engineer-Zertifizierung.

• Daten-Designer.
• Daten-Ingenieure.
• Entwickler, die für die Abwicklung großer Bemühungen um Datentransformation
• Daten-Experten.
• Datenforscher.
• Experten für Unternehmen.

Zertifizierungspfad.

Die Google Professional Data Engineer-Zertifizierung gehört zu den höchsten Akkreditierungen, die sich hauptsächlich auf den Experten Data Engineering konzentriert.

Es gibt tatsächlich keine Voraussetzung für diese Bewertung, aber es wäre sicherlich gut, ein Muster zu beobachten, um als qualifizierter Google-Dateningenieur ein enormes Verständnis zu beweisen.

Sie können Google Associate-Zertifizierungen einfach abschließen und dann zur Akkreditierung von Experten weitermachen. (https://intellipaat.com/blog/what-is-gcp-certification/).

Was ist der Zeitraum, die Sprache sowie der Stil der Google Professional Data Engineer Exam.

• Format: Mehrfachauswahl, zahlreiche Lösungen.
• Dauer der Prüfung: 120 Minuten
• Anzahl der Fragen: 50-60
• Übergeben von Rating: 80%.
• Sprache: Englisch (USA), Japanisch, Spanisch sowie Portugiesisch.
• Kosten: 200$.

So buchen Sie Google Professional Data Engineer-Prüfungen.

Die Anmeldung für die Google Professional Data Engineer-Prüfung beachtet die unten aufgeführten Maßnahmen.

• Schritt 1: Besuchen Sie die Google.com Cloud Webassessor -Website.
• Schritt 2: Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud Webassessor-Konto an oder melden Sie sich an.
• Schritt 3: Suchen Sie nach dem Testlabel Google Professional Data Engineer.
• Step4: Nehmen Sie sich die Zeit des Tests, wählen Sie das Testcenter und erstellen Sie mehr Rückzahlung mit der Abrechnungstechnik wie Kredit/Debit usw.

Google Professional Data Engineer Certified Professional Lohn.

Die typische Vergütung eines zertifizierten Experten für Google Professional Data Engineer in.

• Vereinigte Staaten - 151.247 USD.
• Indien - 25.42.327 INR.
• Europa - 135.347 EURO.
• England - 115.632 PFUND

Der Vorteil der Sicherung der Google Professional Data Engineering-Prüfungszertifizierung.

Ein professioneller Dateningenieur ermöglicht eine datengesteuerte Auswahl, indem Daten gesammelt, verbessert und auch gedruckt werden. Ein Datensatzentwickler muss die Fähigkeit haben, Datenverarbeitungssysteme zu entwerfen, zu erstellen, zu operationalisieren, zu erhalten und anzuzeigen, wobei der Schwerpunkt auf Schutz und Konformität, Skalierbarkeit und Produktivität, Integrität und auch Treue sowie Flexibilität und Mobilität liegt. Ein Dateningenieur sollte auch in der Lage sein, bereits vorhandene Maker-Learning-Modelle zu nutzen, bereitzustellen und kontinuierlich zu trainieren.

Schwierigkeiten beim Versuch der Google Professional Data Engineer-Prüfungszertifizierung.

Wenn der Benutzer den Profi-Data-Engineer-Technik-Test tatsächlich erfolgreich bestanden hat und zu diesem Zeitpunkt mit professionellem Dateningenieur gießt **, wird die Lizenzprüfung definitiv nicht sehr schwierig sein, da der Kunde tatsächlich die Fähigkeit zum Wissen präsentiert hat komplizierte Methoden.

Weitere Informationen finden Sie unter:.

Von Google bereitgestellte Tutorials. Von der Community bereitgestellte Tutorials. Google-Data-Engineerer-Praxistest.