Как именно организовать тест Google Expert Data Engineer

Руководство по подготовке к экзамену Google Professional Data Engineer

Введение в экзамен Google Professional Data Engineer

Google фактически разработал путь для ИТ-специалистов, одобряющих в качестве инженера данных в системе GCP. Этот план аккредитации предлагает специалистам Google по облаку метод поддержки их способностей. Анализ зависит от тщательной оценки с использованием отраслевого регулярного подхода в заключение независимо от того, соответствует ли надежда критериям эффективности Google.

Экзамен Professional Data Engineer оценивает ваш потенциал:

• Проектные системы обработки информации
• Создание и эксплуатация систем уточнения записей
• Операционализация версий машинного обучения
• Обеспечить вариант высокого качества

Аккредитация Google Professional Data Engineer Exam на самом деле свидетельствует о ваших навыках, мастерстве в тех областях, в которых вы хотите работать. Если кандидат хочет сосредоточиться на Google Professional Data Engineer, а также проверить свое ноу-хау, Сертификация, предоставляемая Google. Эта сертификация Google Professional Data Engineer помогает кандидату подтвердить свои способности в области больших данных, а также технологии проектирования данных.

Введение

Разработчики данных отвечают за поиск причуд в наборах записей, а также за создание алгоритмов, чтобы помочь сделать сырые записи лучше для предприятия. Эта ИТ-обязанность требует значительного набора технологических возможностей, показывая глубоко укоренившиеся знания концепции банка данных SQL и различных иностранных языков программирования Они накапливают, улучшают, а также представляют записи. Data Engineer проектирует, конструирует, обслуживает, а также устраняет неполадки систем обработки данных с определенным акцентом на безопасность, целостность, отказоустойчивость, масштабируемость, надежность и производительность таких органов

Понимание функциональных, а также технологических элементов Google Professional Data Engineer Exam Проектирование органов обработки данных.

Наблюдение, безусловно, будет фактически объяснено, перечислено ниже:

• Проектирование органов по обработке данных
• Выбор подходящих инноваций в области хранения данных
• Сопоставление единиц хранения в соответствии с потребностями компании
• Моделирование данных
• Компромиссы, включая задержку, пропускную способность, транзакции
• Распределенные единицы
• Схема макета
• Проектирование информационных трубопроводов
• Публикация данных, а также визуальные изображения (например, BigQuery).
• Пакетная, а также потоковая информация (например, Cloud Dataflow, Cloud Dataproc, Apache Beam, Apache Spark, а также сообщество Hadoop, Cloud Pub/Sub, Apache Kafka).
• Онлайн (вовлеченные) против установленных прогнозов.
• Компьютеризация работы, а также музыкальная аранжировка (например, Cloud Composer).
• Выбор структуры.
• Системный график и отказоустойчивость.
• Использование распределенных устройств.
• Подготовка емкости.
• Гибридное облако, а также обработка периферии.
• Альтернативы архитектуры (например, брокеры уведомлений, очереди сообщений, промежуточное программное обеспечение, сервисно-ориентированная архитектура, бессерверные функции).
• По крайней мере, когда, в порядке, а также конкретно момент и т.д., обработка торжеств.

Понимание функциональных и технических частей Google Professional Data Engineer Exam Building, а также операционализация органов обработки данных.

Придерживание, безусловно, будет обсуждаться ниже:.

• Осведомленность о нынешнем состоянии, а также о том, как перенести дизайн в потенциальное состояние.
• Переход из локальной среды в облако (служба передачи данных, устройство передачи, облачная сеть).
• Проверка движения.
• Создание и эксплуатация подразделений по обработке информации.
• Создание и эксплуатация устройств хранения.
• Эффективное использование управляемых сервисов (Cloud Bigtable, Cloud Spanner, Cloud SQL, BigQuery, облачное хранилище, облачное хранилище данных, облачное хранилище памяти).
• Расходы на хранение, а также производительность.
• Администрирование жизненного цикла записей.
• Строительство, а также эксплуатация труб.
• Очистка данных.
• Пакетная, а также потоковая передача.
• Трансформация.
• Получение данных, а также импорт.
• Интеграция с новыми информационными ресурсами.
• Строительство и эксплуатация погрузочно-разгрузочных сооружений.
• Информация о подготовке.
• Мониторинг трубопроводов.
• Регулировка труб.
• Тестирование, а также контроль качества.

Понимание операционных и специализированных частей Google Professional Data Engineer Exam Операционализация машины обнаружения версий.

Наблюдение, безусловно, будет объяснено прямо здесь:.

• Эксплуатализация моделей искусственного интеллекта.
• Использование готовых моделей ML в качестве решения.
• API ML (например, Vision API, API распознавания речи).
• Настройка API ML (например, AutoML Vision, Auto ML сообщение).
• Разговорные приключения (например, Dialogflow).
• Развертывание трубы ML.
• Прием подходящей информации.
• Переподготовка конструкций искусственного интеллекта (Cloud Machine Learning Engine, BigQuery ML, Kubeflow, Spark ML).
• Непрерывный анализ.
• Выбор необходимого обучения, а также обслуживание коммерческой инфраструктуры.
• Распределенный против единственного производителя.
• Использование верхней руки выяснить.
• Аппаратные ускорители (например, GPU, TPU).
• Измерение, мониторинг и устранение неполадок версий машинного обучения.
• Яргон машинного обучения (например, компоненты, метки, стили, регрессия, категория, рекомендации, контролируемые, а также без надзора, метрики экзамена).
• Влияние зависимостей версий искусственного интеллекта.
• Общие источники ошибок (например, презумпции, касающиеся записей).

Понимание функциональных и специализированных частей Google Professional Data Engineer Exam Обеспечение высокого качества решения.

Соответствующие будут фактически рассмотрены, перечисленные здесь:.

• Проектирование для защиты и соответствия нормативным требованиям.
• Идентификация, а также управление доступностью (например, Cloud IAM).
• Безопасность данных (шифрование файлов, управление ключами).
• Обеспечение личной конфиденциальности (например, API предотвращения потери данных).
• Соблюдение правовых норм (например, переносимость медицинского страхования, а также Закон об подотчетности (HIPAA), Закон о защите конфиденциальности детей в Интернете (COPPA), FedRAMP, Общий регламент по защите данных (GDPR)).
• Обеспечение масштабируемости, а также эффективности.
• Строительство, а также проведение экзаменационных коллекций.
• Наблюдение за трубопроводом (например, Stackdriver)
• Оценка, контроль ущерба и улучшение изображения информации, а также структуры обработки данных.
• Изменение размера, а также автомасштабирование ресурсов.
• Обеспечение надежности, а также точности.
• Подготовка данных, а также обеспечение качества (например, Cloud Dataprep).
• Проверка, а также наблюдение.
• Планирование, выполнение, а также восстановление данных испытаний на натяжение (допуск к ошибкам, повторное выполнение запущенной работы, выполнение ретроспективного повторного анализа).
• Выбор между ACID, идемпотентные, неизбежно постоянные требования.
• Обеспечение адаптируемости и мобильности.
• Сопоставление с существующими, а также будущими потребностями в услугах.
• Проектирование данных, а также функциональная мобильность (например, мультиоблачные, требования к резидентству после получения степени).
• Хлетение данных, каталогизация, а также поиск.

Кто должен пройти тест Google Professional Data Engineer.

Люди должны искать тест, если они хотят показать свой опыт и способность к компоновке, а также установить Data Engineering. Наблюдая за профессионалом, получают выгоду от сертификации Google Professional Data Engineer.

• Инженеры по данным.
• Инженеры по данным.
• Разработчики, отвечающие за проведение кампаний по изменению больших данных.
• Эксперты по данным.
• Исследователи данных.
• Профессионалы бизнеса.

Путь сертификации.

Сертификация Google Professional Data Engineer является одним из самых высоких уровней сертификации, ориентированных в первую очередь на квалифицированную инженерию данных.

На самом деле нет никаких предварительных условий для этого экзамена, но все же это будет на самом деле лучше соблюдать некоторую последовательность, чтобы доказать большое ноу-хау в качестве профессионального инженера данных Google.

После этого вы можете получить сертификацию Google Associate Certifications, перейти к квалификации эксперта. Для получения дополнительной информации о мониторе аккредитации облака Google Google-Certification-path.

Каков таймфрейм, язык, а также стиль экзамена Google Professional Data Engineer.

• Формат: несколько выборок, различные ответы.
• Продолжительность экзамена: 120 моментов.
• Количество вопросов: 50-60.
• Проходной рейтинг: 80%.
• Язык: английский (США), японский, испанский, а также португальский.
• Стоимость: $200.

Как опубликовать экзамены Google Professional Data Engineer.

Регистрация на экзамен Google Professional Data Engineer соответствует мерам, перечисленным ниже.

• Шаг 1: Посетите веб-сайт Google.com Cloud Webassessor.
• Шаг 2: Войдите в свою учетную запись Google Cloud Webassessor или подпишитесь на нее.
• Шаг 3: Поиск тестового названия Google Professional Data Engineer.
• Шаг 4: Потратьте время экзамена, выберите экзаменационный центр, а также помогите сделать больше платежей, используя метод денежного перевода, такой как кредит/дебет и так далее

Google Профессиональный инженер данных Сертифицированный профессиональный доход.

Типичный заработок Google Профессиональный инженер данных сертифицированного эксперта в.

• Соединенные Штаты - 151,247 USD.
• Индия - 25 42 327 INR.
• Европа - 135 347 евро.
• Англия - 115 632 фунта.

Преимущество получения сертификата Google Professional Data Engineer.

Профессиональный инженер данных позволяет принимать решения на основе данных путем сбора, полного преобразования, а также размещения данных. Инженер по данным должен иметь возможность планировать, создавать, эксплуатировать, получать, а также отображать системы обработки записей с особым акцентом на безопасность и безопасность, а также соответствие; масштабируемость, а также производительность; стабильность, а также лояльность; а также гибкость и транспортабельность. Разработчик данных должен дополнительно управлять преимуществами, настраивать, а также постоянно обучать ранее существовавшие модели поиска машин.

Сложность при попытке сертификации экзамена Google Professional Data Engineer.

Если потребитель успешно прошел оценку практикипрофессионального инженера данных, а также на самом деле прошел через профессиональные дампы инженера данных в этот момент лицензионный экзамен, безусловно, не будет очень сложным, поскольку человек на самом деле представил способность к пониманию сложные процессы.

Для получения дополнительной информации проверьте:.

Учебные пособия, предоставляемые Google. Учебные пособия, предоставляемые сообществом. Google-Data-Engineer-Практика-Тест.