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Cómo organizar la prueba del diseñador de datos profesional de Google.com

Guía de preparación para el examen de ingeniero de datos profesional de Google

Introducción al examen de ingeniero de datos profesional de Google

Google ha desarrollado un camino para que los especialistas de TI vuelvan a ser ingenieros de datos en la plataforma GCP. Este plan de acreditación proporciona a los profesionales de Google Cloud una forma de respaldar sus habilidades. El examen cuenta con un examen estricto utilizando enfoque básico de negocios para concluir si un esperanzador cumple o no los estándares de habilidades de Google.

El examen Professional Data Engineer analiza su potencial para:

  • Diseño de los cuerpos de procesamiento de registros
  • Construir y poner en funcionamiento unidades de refinado de registros
  • Operacionalizar estilos de aprendizaje automático
  • Garantizar un servicio de alta calidad

La certificación de Google.com Professional Data Engineer Exam es en realidad evidencia de sus habilidades, conocimientos técnicos en aquellos lugares a través de los cuales usted como si fuera a funcionar. Si el cliente potencial desea tratar con Google Professional Data Engineer y confirmar su comprensión, Certificación dada a través de Google. Esta certificación de ingeniero de datos profesional de Google ayuda a un cliente potencial a confirmar sus habilidades en Big Data y también Tecnología de diseño de datos.

Introducción

Los diseñadores de datos se encargan de localizar patrones en conjuntos de información y también de crear algoritmos para ayudar a crear información bruta más útil para la empresa. Esta función de TI requiere un conjunto sustancial de habilidades tecnológicas, con una amplia experiencia en el estilo de banco de datos SQL y varios lenguajes de programas. Recogen, cambian e imaginan información. El ingeniero de datos diseña, crea, sostiene y soluciona problemas de dispositivos de procesamiento de datos con una importancia específica en la vigilancia, integridad, tolerancia a fallos, escalabilidad, lealtad y eficacia de dichos sistemas

Comprensión de facetas operativas y también especializadas del examen de ingeniero de datos profesional de Google Diseñar cuerpos de manejo de registros.

La observación definitivamente será realmente cubierta aquí:

  • Diseño de unidades de manejo de registros
  • Selección de las tecnologías modernas del espacio de almacenamiento necesario
  • Mapeo de almacenamiento de cuerpos a las demandas de la organización
  • Elecciones de datos en
  • Compensaciones que incluyen latencia, rendimiento, compras
  • Cuerpos distribuidos
  • Concepto de esquema
  • Diseño de tuberías de información
  • Liberación de datos y también imágenes visuales (por ejemplo, BigQuery).
  • Datos por lotes y streaming (por ejemplo, Cloud Dataflow, Cloud Dataproc, Apache Beam, Apache Spark y también la comunidad ecológica Hadoop, Cloud Pub/Sub, Apache Kafka).
  • En línea (interactiva) vs. profecías establecidas.
  • Funcionamiento manos libres de trabajo y arreglo musical (por ejemplo, Cloud Composer).
  • Elección de la infraestructura.
  • Disponibilidad del sistema, así como resistencia a las deficiencias.
  • Uso de sistemas distribuidos.
  • Capacidad de preparación.
  • Nube híbrida y computación lateral.
  • Posibilidades de arquitectura (por ejemplo, corredores de información, líneas de información, middleware, arquitectura orientada a servicios, funciones sin servidor).
  • Al menos cuando, en orden, así como exactamente tan pronto como, etc., el manejo de la actividad.

Comprender los aspectos prácticos y tecnológicos de Google Professional Data Engineer Exam Building y poner en funcionamiento los dispositivos de manejo de datos.

Lo siguiente sin duda se discutirá a continuación:.

  • Conciencia del estado actual, así como exactamente cómo mover un estilo a una condición potencial.
  • Migración de local a la nube (servicio de transferencia de datos, dispositivo de transferencia, redes en la nube).
  • Validando un movimiento.
  • Construcción y puesta en funcionamiento de dispositivos de procesamiento de información.
  • Construcción y puesta en funcionamiento de dispositivos de espacio de almacenamiento.
  • Servicios gestionados de uso efectivo (Cloud Bigtable, Cloud Spanner, Cloud SQL, BigQuery, Cloud Storage, Cloud Datastore, Cloud Memorystore).
  • Gastos de almacenamiento, así como rendimiento.
  • Supervisión del ciclo de vida de la información.
  • Construcción y puesta en funcionamiento de oleoductos.
  • Limpieza de datos.
  • Lote y también streaming.
  • Transformación.
  • Logro de datos, así como traer en.
  • Integración con nuevas fuentes de registros.
  • Construcción y puesta en funcionamiento de la infraestructura de procesamiento.
  • Fuentes de aprovisionamiento.
  • Monitoreo de tuberías.
  • Ajustando tuberías.
  • Pruebas y control de calidad.

Comprensión de facetas útiles y técnicas del examen de ingeniero de datos profesional de Google Operacionalizar equipos para descubrir versiones.

La adhesión a sin duda será realmente cubierto enumerado a continuación:.

  • Operacionalización de modelos de aprendizaje automático.
  • Aprovechamiento de versiones de ML preconstruidas como empresa.
  • API de ML (por ejemplo, Vision API, Speech API).
  • Personalización de API de ML (por ejemplo, AutoML Vision, mensaje de texto de Auto ML).
  • Expertises conversacionales (por ejemplo, Dialogflow).
  • Implementación de una tubería ML.
  • Ingiriendo los datos apropiados.
  • Readiestramiento de modelos de aprendizaje automático (Cloud Machine Learning Engine, BigQuery ML, Kubeflow, Spark ML).
  • Evaluación continua.
  • Elegir la instrucción adecuada y la infraestructura de servicio.
  • Distribuido frente a un solo fabricante.
  • Uso del cálculo de ventaja.
  • Aceleradores de hardware (p. ej., GPU, TPU).
  • Medición, monitoreo y resolución de problemas de estilos de inteligencia artificial.
  • Terminología de conocimiento de la máquina (por ejemplo, atributos, etiquetas, modelos, regresión, categoría, referencia, gestionado así como no ser observado, métricas de análisis).
  • Impacto de las dependencias de las versiones de aprendizaje automático.
  • Recursos comunes de error (por ejemplo, presunciones relativas a los datos).

Comprensión de las facetas operativas y técnicas del examen de ingeniero de datos profesional de Google Garantizar remedio de alta calidad.

El cumplimiento se explicará en realidad enumerado a continuación:.

  • Diseño para la seguridad y el cumplimiento normativo.
  • Identidad y también obtener acceso a la administración (por ejemplo, Cloud IAM).
  • Seguridad y protección de los datos (escudo de encriptación, supervisión crucial).
  • Garantizar la privacidad personal (p. ej., API de prevención de pérdida de datos).
  • Cumplimiento legal (por ejemplo, Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA), Ley de Protección de la Privacidad en Línea Infantil (COPPA), FedRAMP, Reglamento General de Protección de Datos (GDPR)).
  • Garantizar la escalabilidad y el rendimiento.
  • Construir y ejecutar conjuntos de exámenes.
  • Monitorización de tuberías (por ejemplo, Stackdriver).
  • Evaluación, control de daños, así como el aumento de retratos de registros y también marco de procesamiento de registros.
  • Cambio de tamaño, así como las fuentes de escalado automático.
  • Garantizar la integridad, así como la fidelidad.
  • Realizar la preparación de registros, así como el control de calidad (por ejemplo, Cloud Dataprep).
  • Verificación y vigilancia.
  • Planificación, implementación, así como pruebas de estrés y ansiedad registros de recuperación (resistencia a errores, reejecución de proyectos desatendidos, realización de reanálisis retrospectivos).
  • Elegir entre ACID, idempotente, en algún momento requisitos constantes.
  • Garantizar la versatilidad y la transportabilidad.
  • Cartografía a las necesidades existentes y también potenciales de la empresa.
  • Diseñar para registros y también la capacidad de transporte de funciones (por ejemplo, necesidades de residencia de datos multi-nube).
  • La puesta en escena de datos, la catalogación y el avance.

Quién debe realizar el examen Google Professional Data Engineer.

Los individuos deben ir después de la evaluación si tienen la intención de demostrar su competencia, así como su capacidad de estilo, así como para cultivar Ingeniería de Datos. Adherirse a un especialista obtener beneficios de Google Professional Data Engineer Certificación.

  • Diseñadores de datos.
  • Ingenieros de datos.
  • Desarrolladores responsables de manejar enormes esfuerzos de transformación de datos.
  • Expertos en datos.
  • Investigadores de datos.
  • Expertos en negocios.

Ruta de certificación ####

La certificación Google Professional Data Engineer es uno de los más altos grados de acreditación centrada principalmente en Ingeniería de Datos Experto.

En realidad no hay ningún requisito previo para esta evaluación, sin embargo, sin embargo, sin duda sería bueno observar algún patrón con el fin de demostrar una tremenda comprensión como ingeniero de datos calificado de Google.

Puede finalizar fácilmente las Certificaciones de Asociado de Google y luego pasar hacia la acreditación de experto. (https://intellipaat.com/blog/what-is-gcp-certification/).

¿Cuál es el período, el idioma y el estilo de Google Professional Data Engineer Exam?

  • Formato: Múltiples selecciones, numerosas soluciones.
  • Duración del examen: 120 minutos.
  • Número de preguntas: 50-60.
  • Puntuación de aprobación: 80%.
  • Idioma: inglés (EE.UU.), japonés, español y portugués.
  • Costo: $200.

Cómo reservar exámenes de ingeniero de datos profesional de Google.

La inscripción para el examen de ingeniero de datos profesional de Google observa las acciones que se indican a continuación.

  • Paso 1: visite el sitio web de Google.com Cloud Webassessor.
  • Paso 2: inicia sesión o regístrate en tu cuenta de Google Cloud Webassessor.
  • Paso 3: Busque la etiqueta de prueba Google Professional Data Engineer.
  • Paso 4: Tómese el tiempo de la prueba, elija centro de pruebas y cree más reembolso utilizando la técnica de liquidación como crédito/débito y así sucesivamente

Google Professional Data Engineer Salario profesional certificado.

La compensación típica de un Google Professional Data Engineer Certificado Experto en.

  • Estados Unidos - 151.247 USD.
  • India - 25.42.327 INR.
  • Europa - 135.347 EUROS.
  • Inglaterra - 115.632 LIBRAS.

La ventaja de asegurar la certificación del examen de ingeniero de datos profesional de Google.

Un ingeniero de datos profesional hace posible la selección basada en datos mediante la recopilación, mejora e impresión de datos. Un desarrollador de registros necesita tener la capacidad de diseñar, crear, poner en funcionamiento, obtener y mostrar sistemas de manejo de datos con un enfoque particular en protección y conformidad; escalabilidad y productividad; integridad y fidelidad; así como flexibilidad y movilidad. Un ingeniero de datos también debe ser capaz de utilizar, desplegar y capacitar continuamente modelos de aprendizaje preexistentes para creador.

Dificultad para intentar la certificación del examen de ingeniero de datos profesional de Google.

Si el usuario ha superado con éxito la prueba de técnica de ingeniero de datos profesional, así como ha estado con profesional-ingeniero de datos en ese punto el examen de licencia definitivamente no será realmente un montón de difícil ya que el cliente ha presentado la capacidad de saber métodos complicados.

Para obtener más información, visite:.

Tutoriales proporcionados por Google. Tutoriales proporcionados por la comunidad. Google-Data-Engineer-Práctica-Test.