Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam en Español
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Approx. 7 hours to complete
Course Summary
Prepare for the Cloud Professional Data Engineer Exam with this comprehensive course from Google Cloud. Gain the skills and knowledge needed to design, build, operationalize, and secure data processing systems on the cloud.Key Learning Points
- Learn from Google Cloud experts and gain practical experience through hands-on labs.
- Prepare for the Cloud Professional Data Engineer certification exam.
- Understand how to design, build, operationalize, and secure data processing systems on the cloud.
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Design and build data processing systems on the cloud.
- Operationalize and secure data processing systems.
- Prepare for the Cloud Professional Data Engineer certification exam.
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Familiarity with programming and data processing concepts.
- Basic knowledge of cloud computing.
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
- Hands-on labs
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- Data Engineering with Google Cloud Professional Certificate
Related Education Paths
- Google Cloud Certified - Professional Data Engineer
- AWS Certified Big Data - Specialty
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
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Description
Del curso: "La mejor manera de prepararse para el examen es ser competente en las habilidades necesarias para el trabajo".
Knowledge
- Review each section of the exam using highest-level concepts to identify what is already known and surface gap areas for study.
- Practice case study analysis and solution proposal methods and thinking skills.
- Learn information, tips, and general advice about how to prepare for the exam.
- Integrate prior technical skills into practical skills for the job role. Help you become a Data Engineer.
Outline
- Bienvenido a Preparing for the Professional Data Engineer Exam
- Introducción
- Aspectos básicos de la certificación Professional Data Engineer
- Primeros pasos con Google Cloud y Qwiklabs
- Información sobre la Guía para el examen más reciente
- Cómo enviar comentarios
- Sugerencias para el examen 1
- Sugerencias para el examen 2
- Diseño de sistemas de procesamiento de datos
- Diseño de sistemas de procesamiento de datos
- Diseño de representaciones de datos flexibles
- Diseño de canalizaciones de datos
- Canalizaciones de Cloud Dataflow
- Soluciones de BigQuery y Cloud Dataflow
- Diseño de una infraestructura de procesamiento de datos
- Soluciones de Cloud Pub/Sub
- Preguntas del examen de práctica 1
- Representaciones, canalizaciones e infraestructura de procesamiento de datos
- Sugerencias para el examen 3
- Diseño de sistemas de procesamiento de datos
- Compilación y puesta en funcionamiento de sistemas de procesamiento de datos
- Compilación de sistemas de procesamiento de datos
- Cloud Storage, Cloud SQL y Cloud Bigtable
- Compilación y puesta en funcionamiento de canalizaciones
- Compilación y puesta en funcionamiento de una infraestructura de procesamiento
- Preguntas del examen de práctica 2
- Compilación y puesta en funcionamiento de canalizaciones e infraestructuras de procesamiento
- Caso de éxito 1
- Lab de desafío 1
- Compilación y puesta en funcionamiento de sistemas de procesamiento de datos
- Caso de éxito 1
- Sugerencias para el examen 4
- Puesta en funcionamiento de modelos de aprendizaje automático
- Análisis y modelos
- Implementación de una canalización de AA
- Aprendizaje automático
- Datos no estructurados y AA
- Capacitación y validación
- Preguntas del examen de práctica 3
- Aprendizaje automático y análisis
- Caso de éxito 2
- Modelado de procesos de negocio para análisis y optimización
- Ingeniería y rendimiento de atributos
- Esquema y rendimiento
- Canalización y rendimiento
- División de trabajos
- Rendimiento de Bigtable
- Estimación de precios
- Requisitos de negocio y optimización
- Caso de éxito 3
- Lab de desafío 2
- Puesta en funcionamiento de modelos de aprendizaje automático
- Caso de éxito 2
- Caso de éxito 3
- Sugerencias para el examen 5
- Confiabilidad, políticas y seguridad para garantizar una solución de calidad
- Confiabilidad, políticas y seguridad
- Preguntas del examen de práctica 4
- Visualización de datos y herramientas de informes
- Diseño para la seguridad y el cumplimiento
- Preguntas del examen de práctica 5
- Infraestructura de datos seguros y cumplimiento legal
- Garantía de calidad de las soluciones
- Sugerencias para el examen 6
- Recursos y próximos pasos
- Recursos y próximos pasos
- Test del examen de práctica
- Recursos
- Instrucciones para los tests del examen de práctica CON CALIFICACIÓN y SIN CALIFICACIÓN
- Sugerencias para el examen 7
- Test del examen de práctica sin calificación
- Test del examen de práctica con calificación
Summary of User Reviews
Read reviews and ratings for Preparing for the Cloud Professional Data Engineer Exam in Spanish by Coursera. Overall, users found the course to be helpful and informative. Many users appreciated the comprehensive coverage of the exam topics.Key Aspect Users Liked About This Course
Comprehensive coverage of exam topicsPros from User Reviews
- Great course for preparing for the Cloud Professional Data Engineer Exam
- Excellent instructor who explains concepts clearly
- Very informative and well-structured content
- Good mix of theory and hands-on exercises
- The course provides a lot of practice questions and helpful tips for the exam
Cons from User Reviews
- The course can be challenging and requires a good understanding of cloud computing concepts
- Some users found the course to be too long and time-consuming
- The course may be too basic for experienced data engineers
- Some users experienced technical issues with the platform
- Some users found the final project to be too difficult
Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版
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コースより抜粋:「最善の試験対策は職務に必要なスキルを身に付けることである」 このコースでは、トップダウン アプローチを使ってすでに身に着けている知識とスキルを把握し、情報とスキルが不十分な分野を特定します。本コースを受講することにより、独自の対策計画を立てることができます。わかっていることとわからないことを明確にし、この職務を担当する際に必要なスキルの習得と向上にお役立てください。 このコースでは、試験ガイドの概要に沿って、受講者が特定の分野とそれに関連するコンセプトを十分に理解しているか、またはさらなる学習が必要かを判断できるように、「判断基準」となるコンセプトを提示します。また、ケース分析、技術的に注意すべきポイントの特定、提案ソリューションの開発などの認知スキルを含む主要な職務スキルについて学び、実践する機会も用意されています。これらは職務スキルであると同時に試験スキルでもあります。アクティビティ トラッキング チャレンジラボでは基礎能力のテストも行います。試験問題と同じような例題と解答も多数用意されており、コースの最後には採点式ではない模擬試験問題と、受験を想定した採点式の模擬試験問題に取り組みます。 Preparing for the Professional Data Engineer Exam へようこそ はじめに Professional Data Engineer 認定資格について Google Cloud と Qwiklabs のスタートガイド...
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