Google Professional Data Engineer — Guía de estudio
Practica mientras aprendes. Cada concepto se corresponde con preguntas reales del examen y respuestas verificadas en el centro de exámenes de Google, o repasa el examen completo con práctica cronometrada en ExamRoll.io.
Esta guía cubre en profundidad cada dominio del PDE. Elige un dominio para profundizar o recórrelos en orden.
Los dominios
- Arquitectura y Diseño de Ingeniería de Datos — La arquitectura y el diseño de ingeniería de datos en Google Cloud equilibra los límites de dominio, los patrones de procesamiento y las capacidades
- Almacenamiento de Datos, Lagos y Formatos de Archivo — El almacenamiento de datos en Google Cloud abarca desde el almacenamiento de objetos sin procesar hasta los data lakes curados y los formatos
- Analítica de BigQuery e Ingeniería de Almacenes de Datos — BigQuery es un almacén de análisis de datos MPP (procesamiento masivamente paralelo), columnar y sin servidor que separa el almacenamiento del
- Procesamiento de Flujos con Dataflow y Apache Beam — El procesamiento de flujos (stream processing) en Google Cloud se centra en el modelo de programación unificado de Apache Beam, ejecutado por el
- Mensajería, Ingesta de Eventos y Servicios en Tiempo Real — Los servicios de mensajería, ingesta de eventos y en tiempo real en Google Cloud se centran en Cloud Pub/Sub y Eventarc para un transporte
- Spark, Dataproc y Procesamiento de Datos Distribuido — Apache Spark en Google Cloud Dataproc proporciona una plataforma elástica y administrada para el procesamiento distribuido de datos. Puedes elegir
- Ingesta, Integración y Migración de Datos — La ingesta, integración y migración de datos en Google Cloud abarcan patrones repetibles, servicios gestionados y controles operativos que convierten
- Orquestación de Flujos de Trabajo y Automatización de Canalizaciones — Decisiones clave: - Orquestación de lotes centrada en código con Cloud Composer (Apache Airflow) para DAGs, dependencias de tareas y programación
- Machine Learning, AI y Servicio de Datos — - Creación de modelos: use CREATE MODEL con columnas de etiquetas explícitas y transformaciones de características para evitar la fuga de datos
- Gobernanza de Datos, Seguridad, Confiabilidad y Operaciones de Costos — Esta sección resume los patrones de diseño y las prácticas operativas para la gobernanza de datos, la seguridad, la fiabilidad y las operaciones de
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