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Preparación para el examen de Professional Data Engineer

El propósito de este curso es ayudar a personas calificadas a desarrollar la confianza para tomar el examen y ayudar a aquellos que aún no están calificados para desarrollar un plan de preparación.

Objetivos

En este curso, los participantes aprenderán las siguientes habilidades:
  • Posicionamiento de la certificación de Professional Data Engineer
  • Información, consejos y sugerencias para tomar el examen.
  • Revisión de ejemplos de casos de estudio
  • Revisión de cada sección del examen que cubre conceptos a un nivel suficiente para generar confianza en el conocimiento del candidato e indicar lagunas de habilidades y otras áreas de estudio, si son desconocidas
  • Recursos de aprendizaje apropiados para cada candidato.

Público-Alvo

Esta clase está dirigida a profesionales que se preparan para el examen de Professional Data Engineer.

Prerrequisitos

Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben cumplir con los siguientes criterios:
  • Familiaridade com o Google Cloud Platform no nível do curso Data Engineering on Google Cloud Platform (requisito sugerido, não obrigatório)

Duración

8 horas (1 día)

Inversión

Vea el valor actualizado y las próximas fechas para las clases abiertas en nuestra página de registro.
Si está interesado en una clase cerrada para su empresa, contáctenos.
Dependencias de otros cursos y certificaciones con el curso de Preparación para el examen de Professional Data Engineer
Dependencias de otros cursos y certificaciones con el curso de Preparación para el examen de Professional Data Engineer

Resumen del curso

El curso incluye presentaciones, demostraciones y laboratorios prácticos.

Estabelecer um conhecimento geral sobre o exame de certificação e eliminar qualquer confusão ou mal-entendido sobre o processo e a natureza do exame em si.

Tópicos abordados:

  • Posicionamento da certificação Professional Data Engineer entre as opções
  • Distinção entre Associado e Profissional
  • Orientação entre o Professional Data Engineer e o Associate Data Engineer
  • Descrição de como o exame é aplicado e as regras do exame
  • Dicas gerais sobre a realização do exame
Revisão aprofundada dos estudos de caso fornecidos para preparação para o exame
Tópicos abordados:
  • Flowlogistic
  • MJTelco

Dicas e exemplos sobre habilidades relacionadas ao projeto de sistemas de processamento de dados, estruturas e bancos de dados que poderiam ser testadas no exame.

Tópicos abordados:

  • Projeto de sistemas de processamento de dados
  • Projeto de representações de dados flexíveis
  • Projeto de canais de dados
  • Projeto de infraestrutura de processamento de dados
  • Desenvolvimento e manutenção de estruturas e bancos de dados
  • Criação e manutenção de representações de dados flexíveis
  • Criação e manutenção de canais
  • Criação e manutenção de infraestrutura de processamento
Dicas e exemplos sobre análise de dados, otimização e análise de processos de negócios e habilidades em machine learning que poderiam ser testadas no exame.
Tópicos abordados:
  • Análise de dados e viabilização de machine learning
  • Análise de dados
    Machine learning
  • Implantação do modelo de machine learning
  • Modelagem de processos de negócios para análise e otimização
  • Mapeamento de requisitos comerciais para representações de dados
  • Otimização de representações de dados, desempenho da infraestrutura de dados e custos

Dicas e exemplos sobre habilidades relacionadas a confiabilidade, políticas, segurança e conformidade que poderiam ser testadas no exame.

Tópicos abordados:

  • Projeto com foco em confiabilidade
  • Realização do controle de qualidade
  • Avaliação, solução de problemas e aprimoramento de representações de dados e infraestrutura de processamento de dados
  • Recuperação de dados
  • Visualização de dados e implantação de políticas
  • Criação (ou seleção) de ferramentas de relatórios e visualização de dados
  • Implantação de políticas e publicação de dados e relatórios
  • Projeto com foco em segurança e conformidade
  • Projeto de processos e infraestrutura de dados seguros
  • Projeto para conformidade legal
Recursos para saber mais sobre a identificação de temas que poderiam ser testados no exame.

Tópicos abordados:

  • Recursos para saber mais sobre como projetar sistemas de processamento de dados, estruturas e bancos de dados
  • Recursos para saber mais sobre análise de dados, machine learning, análise de processos de negócios e otimização
  • Recursos para saber mais sobre visualização de dados e política
  • Recursos para saber mais sobre projeto com foco em confiabilidade
  • Recursos para saber mais sobre análise e otimização de processos de negócios
  • Recursos para saber mais sobre confiabilidade, segurança e conformidade