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TechniqueNouveauté

Formation Préparation à la certification Google Data Engineer

Préparez-vous à l'examen de certification Google Cloud – Professional Data Engineer

Objectifs de cette formation Préparation à la certification Google Data Engineer
  • Pouvoir obtenir des informations, des astuces et des conseils relatifs au déroulement de l'examen
  • Savoir analyser des exemples d'études de cas
  • Passer en revue chaque section de l'examen et leurs principaux concepts pour renforcer les connaissances et identifier les lacunes/domaines d'approfondissement
  • Se préparer à passer dans les meilleures conditions l’examen Professional Data Engineer
Public
  • Professionnels du Cloud qui souhaitent passer l'examen de certification Data Engineer
  • Ingénieurs de données qui souhaitent passer l'examen de certification Data Engineer
Pré-requis
Programme détaillé

Présentation de la certification Professional Data Engineer

  • Présentation globale des particularités de l'examen de certification, de façon à éviter toute confusion ou incompréhension concernant le processus et la nature de l'examen :
  • - Positionnement de la certification Professional Data Engineer parmi les différentes offres
  • - Distinction entre "Associate" et "Professional"
  • - Marche à suivre pour passer du niveau Professional Data Engineer à Associate Cloud Engineer
  • - Description de l'organisation de l'examen et des règles applicables
  • - Conseils généraux relatifs au déroulement de l'examen

Exemples d'études de cas pour l'examen Professional Data Engineer

  • Analyse approfondie des études de cas fournies pour la préparation de l'examen :
  • - Flowlogistic
  • - MJTelco

Conception et création (conseils de révision et de préparation)

  • Conseils et exemples relatifs aux compétences en conception de systèmes de traitement de données, en structures de données et en bases de données susceptibles de faire l'objet de questions lors de l'examen :
  • - Concevoir des systèmes de traitement des données
  • - Concevoir des représentations de données flexibles
  • - Concevoir des pipelines de données
  • - Concevoir une infrastructure de traitement des données
  • - Créer et gérer des structures et des bases de données
  • - Créer et gérer des représentations de données flexibles
  • - Créer et gérer des pipelines
  • - Créer et gérer l'infrastructure de traitement

Analyse et modélisation (conseils de révision et de préparation)

  • Conseils et exemples relatifs aux compétences en analyse de données, en analyse et optimisation de processus métier, et en machine learning susceptibles d'être testées lors de l'examen :
  • - Analyser des données et permettre le machine learning
  • - Analyser des données
  • - Machine Learning
  • - Déployer un modèle de machine learning
  • - Modéliser des processus métier à des fins d'analyse et d'optimisation
  • - Faire correspondre les exigences relatives à l'activité aux représentations de données
  • - Créer et gérer des pipelines
  • - Optimiser les coûts et les performances des infrastructures et des représentations de données

Fiabilité, règles et sécurité (conseils de révision et de préparation)

  • Conseils et exemples relatifs aux compétences en fiabilité, en règles, en sécurité et en conformité susceptibles d'être testées lors de l'examen :
  • - Concevoir des solutions fiables
  • - Réaliser un contrôle qualité
  • - Évaluer, dépanner et améliorer les représentations de données et l'infrastructure de traitement des données
  • - Récupérer des données
  • - Visualiser des données et préconiser des règles
  • - Créer (ou choisir) des outils de visualisation des données et de création de rapports
  • - Préconiser des règles et publier des données et des rapports
  • - Concevoir des solutions sécurisées et conformes
  • - Concevoir des processus et une infrastructure de données sécurisés
  • - Concevoir des solutions conformes aux exigences légales

Ressources et étapes suivantes

  • Ressources sur les thèmes susceptibles d'être testés lors de l'examen :
  • - Ressources sur la conception de systèmes de traitement de données, de structures de données et de bases de données
  • - Ressources sur l'analyse de données, le machine Learning, l'analyse de processus métier et l'optimisation
  • - Ressources sur la visualisation des données et les règles
  • - Ressources sur la conception de solutions fiables
  • - Ressources sur l'analyse et l'optimisation des processus métier
  • - Ressources sur la fiabilité, les règles, la sécurité et la conformité
Les plus de cette formation Préparation à la certification Google Data Engineer
  • Une excellente préparation au passage de l'examen de certification Professional Data Engineer.
  • Les consultants spécialistes de la technologie apportent leurs conseils et leur expérience.
  • Une formation animée par un formateur certifié Google Cloud Platform.
  • La qualité d'une formation officielle Google (support de cours en anglais).
Certification

Cette formation prépare au test suivant :

  • Professional Data Engineer
et entre en jeu dans le cursus de certification :

Informations

  • Durée : 1 Jour (7h)
  • Tarif : 780 € HT
  • Réf. : CC406
  • Réf. éditeur : GCPCERT-DE


Dates des sessions
Session garantie Formation à distance Session accessible à distance Visio
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