Google Professional Data Engineer — Guida allo studio
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Questa guida copre in profondità ogni dominio del PDE. Scegli un dominio per approfondire, oppure affrontali in ordine.
I domini
- Architettura e Progettazione dell’Ingegneria dei Dati — L’architettura e la progettazione del data engineering su Google Cloud bilanciano i confini di dominio, i pattern di elaborazione e le capacità dei
- Archiviazione dei Dati, Data Lake e Formati di File — La scelta del formato corretto ha un impatto di primo ordine su costi e
- Analisi con BigQuery e Ingegneria del Data Warehouse — BigQuery è un warehouse di analisi MPP (Massively Parallel Processing) serverless e colonnare che separa lo storage dal calcolo, fornendo scalabilità
- Elaborazione di Flussi con Dataflow e Apache Beam — L’elaborazione di flussi di dati su Google Cloud si basa sul modello di programmazione unificato di Apache Beam, eseguito dal runner Dataflow. Beam
- Messaggistica, Ingestione di Eventi e Servizi in Tempo Reale — I servizi di messaggistica, ingestione di eventi e in tempo reale su Google Cloud si basano su Cloud Pub/Sub ed Eventarc per un trasporto
- Spark, Dataproc e Elaborazione Distribuita dei Dati — Apache Spark su Google Cloud Dataproc fornisce una piattaforma gestita ed elastica per l’elaborazione distribuita dei dati. È possibile scegliere tra
- Ingestione, Integrazione e Migrazione dei Dati — L’acquisizione, l’integrazione e la migrazione dei dati in Google Cloud comprendono pattern ripetibili, servizi gestiti e controlli operativi che
- Orchestrazione dei Flussi di Lavoro e Automazione delle Pipeline — Scelte chiave: - Orchestrazione batch incentrata sul codice con Cloud Composer (Apache Airflow) per DAG, dipendenze tra task e pianificazione
- Machine Learning, AI e Distribuzione dei Dati — - Creazione del modello: usare CREATE MODEL con colonne di etichette esplicite e trasformazioni delle feature per evitare il leakage e standardizzare
- Governance, Sicurezza, Affidabilità e Operazioni sui Costi dei Dati — Questa sezione riassume i design pattern e le pratiche operative per la data governance, la sicurezza, l’affidabilità e le operazioni di costo su
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