Come pianificare Google.com Specialist Data Designer Test

Guida alla preparazione per l’esame di Google Professional Data Engineer

Introduzione all’esame di Google Professional Data Engineer

Google ha creato un percorso per il supporto di esperti IT come Data Engineer sul sistema GCP. Questo sistema di certificazione offre agli esperti di cloud di Google un mezzo per raccomandare le loro capacità. L’esame conta su una valutazione precisa facendo uso della strategia comune aziendale per concludere indipendentemente dal fatto che un richiedente rispetti i requisiti di efficacia di Google.

L’esame Professional Data Engineer esamina la tua capacità di:

• Progettazione di sistemi di elaborazione delle informazioni
• Costruire e operare sistemi di raffinazione delle informazioni
• Operazionalizzare gli stili di intelligenza artificiale
• Assicurare la qualità del rimedio

Google.com Professional Data Engineer Exam licenza è la prova delle tue abilità, esperienza in quei luoghi in cui ti piace lavorare. Se il candidato vuole servizio Google Professional Data Engineer e anche mostrare la sua esperienza, Certificazione fornita tramite Google. Questa certificazione Google Professional Data Engineer aiuta un richiedente a verificare le sue capacità nella tecnologia Big Data e Data Design.

Introduzione

I progettisti di informazioni sono responsabili di scoprire le tendenze nei set di record e di stabilire algoritmi per aiutare a creare informazioni non cotte in modo migliore per l’azienda. Questo lavoro IT richiede un notevole insieme di funzionalità tecniche, con una profonda conoscenza del layout della banca dati SQL e anche una serie di programmi linguaggi Raccolgono, trasformano, così come immaginare i dati. Il Data Engineer progetta, sviluppa, conserva e risolve i problemi delle unità di elaborazione dei record, con particolare attenzione alla protezione, all’affidabilità, alla tolleranza agli errori, alla scalabilità, all’integrità e all’efficienza di tali organismi

Comprendere gli aspetti funzionali e tecnologici di Google Professional Data Engineer Exam Progettazione dei dispositivi di elaborazione delle informazioni.

L’aderenza a sarà effettivamente parlato proprio qui:

• Progettazione di unità di gestione delle informazioni
• Selezione delle tecnologie di memorizzazione appropriate
• Mappatura dei sistemi di storage ai criteri aziendali
• Modellazione dei dati
• Compromessi che comportano latenza, throughput, transazioni
• Unità distribuite
• Concetto dello schema
• Progettazione di registri tubi
• Rilascio di dati e immagini visive (ad esempio, BigQuery).
• Batch e dati di streaming (ad esempio, Cloud Dataflow, Cloud Dataproc, Apache Beam, Apache Spark così come ambiente Hadoop, Cloud Pub/Sub, Apache Kafka).
• Online (attivo) vs. profezie impostate.
• Automazione del lavoro e arrangiamento musicale (ad es. Cloud Composer).
• Scelta dell’infrastruttura.
• Fornitura del sistema e tolleranza di carenza.
• Uso di sistemi circolanti.
• Pianificazione della capacità.
• Cloud ibrido e edge computing.
• Alternative di architettura (ad esempio, broker di notifica, linee di notifica, middleware, architettura orientata ai servizi, funzionalità senza server).
• Almeno il momento, in ordine, e anche specificamente una volta, ecc., Elaborazione dell’evento.

Comprendere le parti funzionali e specializzate di Google Professional Data Engineer Exam Building e l’operazionalizzazione delle unità di gestione dei dati.

Il seguente sarà certamente trattato qui:.

• Consapevolezza dello stato attuale e come spostare uno stile in una condizione potenziale.
• Migrazione da locale a cloud (Data Transfer Service, Transfer Appliance, Cloud Networking)
• Convalida un trasferimento.
• Costruire e operare dispositivi di elaborazione dei record.
• Costruzione e operazionalizzazione di stoccaggio corpi.
• Utilizzo efficace delle aziende trattate (Cloud Bigtable, Cloud Spanner, Cloud SQL, BigQuery, Cloud Storage, Cloud Datastore, Cloud Memorystore).
• Costi di storage ed efficienza.
• Controllo del ciclo di vita delle informazioni.
• Costruire e anche operare tubi.
• Pulizia dei dati.
• Batch e streaming.
• Trasformazione.
• Acquisizione dati e importazione.
• Integrazione con nuove fonti di informazione.
• Costruzione e operazionalizzazione del framework di gestione.
• Provisioning delle origini.
• Monitoraggio delle condotte.
• Regolazione delle tubazioni.
• Test e garanzia di qualità.

Comprendere i componenti operativi e specializzati di Google Professional Data Engineer Exam Operationalizing maker scoprire stili.

Il rispetto sarà sicuramente spiegato di seguito:.

• Operazionalizzazione dei progetti di apprendimento automatico.
• Utilizzo di versioni ML predefinite come servizio.
• API ML (ad esempio, API Vision, API di riconoscimento vocale).
• Personalizzazione delle API ML (ad esempio, AutoML Vision, testo Auto ML).
• Expertises conversazionale (ad esempio, Dialogflow).
• Distribuzione di una tubazione ML.
• Ingestione di documenti appropriati.
• Riqualificazione dei progetti di intelligenza artificiale (Cloud Machine Learning Engine, BigQuery ML, Kubeflow, Spark ML).
• Esame continuo.
• Scegliere le istruzioni appropriate e anche servire le strutture.
• Distribuito contro macchina singolare.
• Uso del calcolo del vantaggio.
• Gas hardware (ad esempio, GPU, TPU).
• Misurazione, tracciamento e riparazione di modelli di intelligenza artificiale.
• Macchina alla scoperta del gergo (ad esempio, caratteristiche, etichette, modelli, regressione, classificazione, referral, supervisionato e anche senza supervisione scoperta, metriche di valutazione).
• Impatto delle dipendenze dei progetti di intelligenza artificiale.
• Risorse comuni di errore (ad esempio, credenze relative ai documenti).

Comprendere le parti funzionali e specializzate di Google Professional Data Engineer Exam Garantire la qualità della soluzione.

L’osservazione sarà sicuramente discusso qui:.

• Progettazione per la sorveglianza e l’osservanza.
• Identità e accesso alla gestione (ad es. Cloud IAM).
• Sicurezza dei dati (crittografia, gestione delle chiavi).
• Garantire la privacy personale (ad esempio, API di prevenzione della perdita di dati).
• Conformità legale (ad esempio, Health Insurance Portability e anche Accountability Act (HIPAA), Children’s Online Privacy Protection Act (COPPA), FedRAMP, General Data Protection Regulation (GDPR)).
• Garantire scalabilità e produttività.
• Costruire e anche lavorare set di esami.
• Sorveglianza delle tubazioni (ad esempio, Stackdriver).
• Valutazione, risoluzione dei problemi e miglioramento delle rappresentazioni dei record e dell’infrastruttura di elaborazione delle informazioni.
• Ridimensionamento e scalabilità automatica delle informazioni.
• Garantire integrità e integrità.
• Esecuzione di pianificazione dei record e controllo qualità (ad es. Cloud Dataprep).
• Verifica e monitoraggio.
• Pianificazione, esecuzione, così come il recupero dei record di test di preoccupazione (resistenza agli errori, riesecuzione di progetti trascurati, esecuzione di ri-analisi retrospettiva).
• Scegliere tra ACID, requisiti idempotenti, inevitabilmente coerenti.
• Garantire flessibilità e portabilità.
• Mappatura ai criteri aziendali attuali e anche futuri.
• Progettazione per le informazioni e la trasportabilità delle funzioni (ad esempio, multi-cloud, criteri di residenza delle informazioni).
• Contenimento, catalogazione e scoperta dei dati.

Chi deve sottoporsi all’esame di Google Professional Data Engineer.

Gli individui dovrebbero andare dopo l’esame se intendono mostrare la loro esperienza e capacità di layout e creazione di Data Engineering. La conformità con l’acquisizione di esperti ha beneficiato della certificazione Google Professional Data Engineer.

• Ingegneri dei dati.
• Designer di dati.
• Gli sviluppatori dietro la gestione di enormi iniziative di miglioramento dei dati.
• Esperti di dati.
• Ricercatori di dati.
• Esperti d’affari.

Percorso di certificazione.

La certificazione Google Professional Data Engineer è uno dei più alti gradi di licenza per lo più incentrato per l’ingegneria dei dati professionale.

Non c’è alcun requisito per questo esame, ma comunque sarebbe sicuramente più ideale per rispettare alcune serie se si desidera verificare un enorme know-how come un esperto di Google Data Engineer.

È possibile completare facilmente le Certificazioni Associate Google a quel punto approccio per l’accreditamento specialistico. Per saperne di più su Google Cloud License Monitor Google-certification-path.

Qual è la lunghezza, la lingua e il layout di Google Professional Data Engineer Exam.

• Formato: selezioni multiple, numerose risposte.
• Durata dell’esame: 120 minuti.
• Numero di domande: 50-60.
• Superamento del rating del credito: 80%.
• Lingua: inglese (USA), giapponese, spagnolo e portoghese.
• Costo: 200 dollari.

Come pubblicare gli esami di Google Professional Data Engineer.

L’iscrizione all’esame di Google Professional Data Engineer aderisce alle azioni elencate di seguito.

• Passaggio 1: visita il sito Web Google.com Cloud Webassessor.
• Passaggio 2: Accedi o iscriviti al tuo account Google Cloud Webassessor.
• Passaggio 3: Cerca il nome dell’esame Google Professional Data Engineer.
• Fase 4: Prenditi il tempo dell’esame, decidi sul centro di valutazione e anche contribuire a rendere più rimborsi utilizzando la tecnica di pagamento come credito/debito ecc.

Guadagni professionali di Google Professional Data Engineer Certified.

La compensazione media di un Google Professional Data Engineer Certified Expert in.

• Stati Uniti - 151,247 USD.
• India - 25.42.327 INR.
• Europa - 135.347 EURO.
• Inghilterra - 115.632 STERLINE.

Il vantaggio dell’acquisizione della certificazione Google Professional Data Engineer Exam.

Un tecnico di dati professionale consente di prendere decisioni basate sui dati raccogliendo, trasformando completamente e anche pubblicando dati. Un ingegnere dell’informazione dovrebbe avere la capacità di progettare, sviluppare, operare, salvaguardare e visualizzare le unità di elaborazione dei dati con particolare attenzione alla protezione e alla conformità, scalabilità ed efficienza, stabilità e integrità, nonché flessibilità e trasportabilità. Un progettista di dati dovrebbe anche avere la capacità di sfruttare, rilasciare e imparare regolarmente dispositivi preesistenti individuando modelli.

Difficoltà nel tentativo di certificazione Google Professional Data Engineer Exam.

Se il consumatore ha effettivamente superato efficacemente l’esame di pratica di un ingegnere dati-professionaleed è stato effettivamente attraverso professionale-data-ingegnere scarichi allora l’esame di qualificazione non sarà in realtà un sacco di duro come l’individuo ha effettivamente dimostrato la capacità di conoscere procedure intricate.

Per ulteriori dettagli sfogliare:.

Tutorial forniti da Google. Esercitazioni fornite dalla comunità. Google-Data-Engineer-Practice-Test.