Google Professional Data Engineer — Guia de estudos
Pratique enquanto aprende. Cada conceito corresponde a questões reais de exame com respostas verificadas no centro de exames da Google, ou revise o exame completo com testes cronometrados no ExamRoll.io.
Este guia aborda em profundidade cada domínio do PDE. Escolha um domínio para se aprofundar ou percorra-os em ordem.
Os domínios
- Arquitetura e Design de Engenharia de Dados — A arquitetura e o design de engenharia de dados no Google Cloud equilibram limites de domínio, padrões de processamento e capacidades de serviço para
- Armazenamento de Dados, Data Lakes e Formatos de Arquivo — O armazenamento de dados no Google Cloud abrange desde o armazenamento de objetos brutos até data lakes curados e formatos otimizados para análise. A
- Analytics com BigQuery e Engenharia de Data Warehouse — O BigQuery é um data warehouse analítico serverless, colunar e MPP (Massively Parallel Processing) que separa o armazenamento da computação,
- Processamento de Streams com Dataflow e Apache Beam — O processamento de stream no Google Cloud se concentra no modelo de programação unificado do Apache Beam, executado pelo runner do Dataflow. O Beam
- Mensageria, Ingestão de Eventos e Serviços em Tempo Real — Os serviços de mensageria, ingestão de eventos e tempo real no Google Cloud se concentram no Cloud Pub/Sub e no Eventarc para transporte desacoplado
- Spark, Dataproc e Processamento de Dados Distribuído — O Apache Spark no Google Cloud Dataproc oferece uma plataforma gerenciada e elástica para processamento de dados distribuído. Você pode escolher
- Ingestão, Integração e Migração de Dados — A ingestão, integração e migração de dados no Google Cloud abrangem padrões repetíveis, serviços gerenciados e controles operacionais que transformam
- Orquestração de Workflows e Automação de Pipelines — Backfills, catchup e tratamento de falhas - Habilite o
catchuppara recálculo histórico quando as tarefas forem idempotentes e as fontes forem - Machine Learning, AI e Disponibilização de Dados — - Criação de modelo: use
CREATE MODELcom colunas de rótulo (label) explícitas e transformações de features para evitar vazamento de dados - Governança de Dados, Segurança, Confiabilidade e Operações de Custo — Esta seção resume os padrões de design e as práticas operacionais para governança de dados, segurança, confiabilidade e operações de custo no Google
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