Preparação para o exame de Professional Data Engineer

O objetivo deste curso é ajudar as pessoas qualificadas a desenvolver confiança para fazer o exame e ajudar as que ainda não estão qualificadas a desenvolver um plano de preparação.

Objetivos

Neste curso, os participantes aprenderão as seguintes habilidades:
  • Posicionamento da certificação Professional Data Engineer
  • Informações, dicas e conselhos para fazer o exame
  • Revisão de exemplos de estudo de caso
  • Revisão de cada seção do exame cobrindo conceitos em nível suficiente para criar confiança no conhecimento do candidato e indicar lacunas de habilidades e outras áreas de estudo, caso elas sejam desconhecidas
  • Recursos de aprendizagem adequados para cada candidato

Público-Alvo

Esta aula destina-se profissionais de nuvem interessados em fazer o exame de certificação de Data Engineer.

Pré-requisitos

Para aproveitar ao máximo este curso, os participantes precisam atender aos seguintes critérios:

Duração

8 horas (1 dia)

Investimento

Consulte o valor atualizado e datas para as próximas turmas abertas em nossa página de inscrições.
Caso tenha interesse em uma turma fechada para sua empresa, entre em contato conosco.
Dependências de outros cursos e certificações com o curso de Preparação para o exame de Professional Data Engineer
Dependências de outros cursos e certificações com o curso de Preparação para o exame de Professional Data Engineer

Resumo do curso

O curso inclui apresentações, demonstrações e laboratórios práticos.

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