CURSO PREPARING FOR THE PROFESSIONAL DATA ENGINEER EXAMINATION (PPDEE)
Este curso Preparing for the Professional Data Engineer Examination (PPDEE) dirigido por un instructor de un día completo ayuda a los posibles candidatos a estructurar su preparación para el examen de Ingeniero de datos profesional. La sesión cubre la estructura y el formato del examen y su relación con otras certificaciones de Google Cloud. A través de conferencias, cuestionarios y discusiones, los candidatos se familiarizarán con el dominio cubierto por el examen para diseñar una estrategia de preparación. Ensaya habilidades útiles que incluyen el razonamiento de las preguntas del examen y la comprensión de casos. Consejos. Revisión de temas del plan de estudios de Ingeniería de datos.
Duración:
1 día
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
Preparación para la certificación
• Examen GCP-ACE
• Certificación Lograda: Associate Cloud Engineer
Beneficios
Diploma Oficial Google Cloud Platform
Manual Digital Google Cloud Platform
Laboratorios Oficiales Google Cloud Platform
Garantía ExecuTrain
Curso dirigido a:
Este curso está destinado a:
- Posicionar la certificación de ingeniero de datos profesional
- Brindar información, sugerencias y consejos sobre cómo realizar el examen.
- Revise cada sección del examen, cubriendo los conceptos de más alto nivel suficientes para generar confianza en lo que conoce el candidato e indicar las lagunas de habilidades / áreas de estudio si el candidato no las conoce.
- Conectar a los candidatos con el aprendizaje objetivo apropiado
Requisitos previos:
Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben:
- Familiaridad con Google Cloud Platform al nivel del curso de Ingeniería de datos en Google Cloud Platform (sugerido, no obligatorio)
C E R T I F I C A C I Ó N
Associate Cloud Engineer
Google Cloud Platform
¿Qué es Associate Cloud Engineer ?
El Associate Cloud Engineer es una certificación profesional ofrecida por Google Cloud que valida las habilidades y conocimientos necesarios para desplegar aplicaciones, monitorear operaciones y gestionar soluciones empresariales en Google Cloud Platform (GCP). Los profesionales certificados como Associate Cloud Engineer son capaces de utilizar la consola de Google Cloud y la interfaz de línea de comandos para realizar tareas comunes de administración en la nube.
¿Qué se evalua para obtener esta certificación?
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Configurar un Entorno en la Nube:
- Crear y gestionar cuentas y proyectos de Google Cloud.
- Configurar redes, máquinas virtuales, servicios de almacenamiento y bases de datos.
- Implementar políticas de seguridad y administración de acceso.
-
Implementar Soluciones de Computación y Redes:
- Desplegar y administrar recursos de computación, como máquinas virtuales y contenedores.
- Configurar servicios de redes, incluyendo redes virtuales, firewalls y balanceadores de carga.
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Gestionar el Almacenamiento y las Bases de Datos:
- Implementar soluciones de almacenamiento utilizando Google Cloud Storage, Cloud SQL y otras opciones de almacenamiento en la nube.
- Configurar bases de datos relacionales y no relacionales.
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Implementar y Gestionar Seguridad y Acceso:
- Utilizar Identity and Access Management (IAM) para controlar el acceso a los recursos.
- Implementar medidas de seguridad para proteger datos y aplicaciones.
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Monitorizar y Gestionar Operaciones en la Nube:
- Configurar herramientas de monitoreo y registro para supervisar el rendimiento y la disponibilidad de las aplicaciones.
- Identificar y solucionar problemas en la infraestructura de la nube.
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Automatizar Tareas de Administración:
- Utilizar herramientas y scripts para automatizar tareas comunes de administración y despliegue.
- Implementar prácticas de DevOps y pipelines de integración continua/despliegue continuo (CI/CD).
¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso “Preparing for the Professional Data Engineer Examination”, los participantes aprenderán una variedad de habilidades y conceptos necesarios para prepararse para el examen de certificación Google Cloud Professional Data Engineer.
Introducción y Descripción General del Examen
- Entendimiento del Examen: Conocer el formato, la estructura y el contenido del examen Professional Data Engineer.
- Guía del Temario: Revisar las áreas temáticas clave que serán evaluadas en el examen, como la ingesta, almacenamiento, procesamiento y análisis de datos.
Diseño de Soluciones de Procesamiento de Datos
- Identificación de Requisitos: Aprender a analizar y traducir los requisitos empresariales en especificaciones técnicas para soluciones de datos.
- Arquitecturas de Datos: Diseñar arquitecturas robustas y escalables que puedan manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
- Selección de Tecnologías: Elegir las tecnologías y servicios de Google Cloud adecuados para las diferentes etapas del procesamiento de datos.
Ingesta y Almacenamiento de Datos
- Ingesta de Datos: Aprender a ingerir datos de diversas fuentes utilizando servicios como Cloud Pub/Sub para transmisión de datos en tiempo real y Dataflow para procesamiento por lotes.
- Almacenamiento de Datos: Explorar las opciones de almacenamiento de datos en GCP, incluyendo Cloud Storage para datos no estructurados y BigQuery para datos estructurados.
Procesamiento y Transformación de Datos
- Dataflow y Dataproc: Usar Dataflow para procesamiento en tiempo real y por lotes, y Dataproc para ejecutar trabajos de Hadoop y Spark en la nube.
- Transformación de Datos: Implementar transformaciones de datos utilizando herramientas como Dataflow, que permite definir pipelines de datos escalables y eficientes.
Análisis y Visualización de Datos
- BigQuery: Aprender a ejecutar consultas SQL en grandes conjuntos de datos utilizando BigQuery, incluyendo técnicas de optimización de consultas y modelado de datos.
- Data Studio: Utilizar Google Data Studio para crear informes y dashboards interactivos que visualicen los resultados del análisis de datos.
Implementación de Machine Learning en GCP
- AI Platform y TensorFlow: Implementar y entrenar modelos de Machine Learning utilizando AI Platform y TensorFlow.
- AutoML: Usar AutoML para crear modelos de Machine Learning personalizados sin necesidad de un conocimiento profundo en Machine Learning.
- APIs de ML: Integrar APIs preentrenadas de Google Cloud, como la API de Visión y la API de Lenguaje Natural, en aplicaciones y soluciones.
Seguridad y Cumplimiento de Normativas
- Protección de Datos: Implementar medidas de seguridad para proteger datos sensibles, incluyendo cifrado y políticas de acceso.
- Gestión de Permisos y Roles: Configurar permisos y roles adecuados para asegurar que solo las personas autorizadas tengan acceso a los datos y recursos.
Monitoreo y Optimización
- Monitoreo de Recursos: Utilizar herramientas como Stackdriver para monitorear el rendimiento de los sistemas y detectar problemas potenciales.
- Optimización de Costos y Rendimiento: Implementar prácticas para optimizar el uso de recursos y reducir costos operativos sin comprometer el rendimiento.
Preparación Práctica para el Examen
- Simulaciones de Examen: Realizar exámenes prácticos y simulaciones para familiarizarse con el formato y el tipo de preguntas que se encuentran en el examen real.
- Estrategias de Examen: Aprender estrategias para gestionar el tiempo durante el examen, técnicas para responder preguntas difíciles y cómo abordar preguntas de opción múltiple y basadas en escenarios
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad en linea con instructor en vivo.
Interacción Personalizada:
- Enfoque Personalizado: Reciben atención personalizada y haz preguntas al instructor.
- Retroalimentación Instantánea: Tu profesor en vivo te proporcionará retroalimentación inmediata, lo que facilita la comprensión de conceptos y la corrección de errores.
Flexibilidad y Accesibilidad:
- Aprendizaje Remoto: Accede al curso desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de desplazamientos y permitiendo una mayor flexibilidad en horarios.
- Grabaciones Disponibles: Las sesiones en vivo pueden ser grabadas, asi podrás revisar el material en cualquier momento.
Motivación y Compromiso:
- Participación Activa: La interacción en tiempo real fomenta la participación activa y el compromiso, creando una mayor conexion con el instructor y otros estudiantes.
- Sesiones Dinámicas: Discusiones en vivo, ejercicios prácticos y demostraciones mantienen tu interés a lo largo del curso.
Resolución Inmediata de Problemas:
- Asistencia Inmediata: Resuelve dudas y problemas de manera inmediata, evitando la espera entre la formulación de preguntas y la obtención de respuestas.
Módulos
Comprensión de la Certificación de Professional Data Engineer
- Posicionar la certificación Professional Data Engineer entre las ofertas
- Distinguir entre Associate y Professional
- Proporcionar orientación entre Professional Data Engineer y Associate Cloud Engineer
- Describir cómo se administra el examen y las reglas del examen
- Proporcionar consejos generales sobre cómo tomar el examen
Diseño de Sistemas de Procesamiento de Datos
- Diseño de sistemas de procesamiento de datos
- Diseño de representaciones de datos flexibles
- Diseño de pipelines de datos
- Diseño de infraestructura de procesamiento de datos
Construcción y Operacionalización de Sistemas de Procesamiento de Datos
- Construcción y mantenimiento de estructuras de datos y bases de datos
- Construcción y mantenimiento de representaciones de datos flexibles
- Construcción y mantenimiento de pipelines
- Construcción y mantenimiento de infraestructura de procesamiento
Análisis y Modelado (Revisión y Consejos de Preparación)
- Analizar datos y habilitar el machine learning
- Análisis de datos
- Machine learning
- Despliegue de modelos de machine learning
- Modelado de procesos empresariales para análisis y optimización
- Mapeo de requisitos empresariales a representaciones de datos
- Optimización de representaciones de datos, rendimiento de la infraestructura de datos y costos
Seguridad, Política y Fiabilidad
- Diseño para la seguridad y el cumplimiento
- Realización de control de calidad
- Asegurar la fiabilidad
- Visualizar datos y defender políticas
- Evaluar, solucionar problemas y mejorar representaciones de datos e infraestructura de procesamiento de datos
- Recuperación de datos
- Construcción (o selección) de herramientas de visualización de datos e informes
- Defender políticas y publicar datos e informes
- Diseño de infraestructura y procesos de datos seguros
- Diseño para el cumplimiento legal
Recursos y Próximos Pasos
- Recursos para aprender más sobre diseño de sistemas de procesamiento de datos, estructuras de datos y bases de datos
- Recursos para aprender más sobre análisis de datos, machine learning, análisis de procesos empresariales y optimización
- Recursos para aprender más sobre visualización de datos y políticas
- Recursos para aprender más sobre diseño de fiabilidad
- Recursos para aprender más sobre análisis de procesos empresariales y optimización
- Recursos para aprender más sobre fiabilidad, políticas, seguridad y cumplimiento
T e s t i m o n i o s
¿Qué opinan nuestros alumnos de este curso?
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¿Por qué tomar un curso de Preparing for the Professional Data Engineer Examination?
Tomar un curso de “Preparing for the Professional Data Engineer Examination” ofrece varios beneficios tanto a nivel personal como profesional.
1. Preparación Integral para el Examen
- Conocimiento Estructurado: El curso proporciona una guía estructurada sobre los temas clave que se evaluarán en el examen, asegurando que no se pasen por alto áreas importantes.
- Formato del Examen: Familiarizarse con el formato, la estructura y el tipo de preguntas que se presentarán en el examen real.
2. Desarrollo de Habilidades Clave
- Diseño y Gestión de Sistemas de Datos: Aprender a diseñar, construir y gestionar sistemas de procesamiento de datos, lo que es crucial para cualquier ingeniero de datos.
- Técnicas Avanzadas de Análisis de Datos: Desarrollar habilidades en análisis de datos y machine learning, incluyendo la implementación y el despliegue de modelos de machine learning.
3. Certificación Reconocida Internacionalmente
- Validación de Competencias: Obtener la certificación Google Cloud Professional Data Engineer valida oficialmente tus habilidades y conocimientos en la ingeniería de datos, mejorando tu credibilidad profesional.
- Mejores Oportunidades Laborales: La certificación es reconocida y respetada a nivel mundial, lo que puede abrir nuevas oportunidades de empleo y promoción en roles avanzados y mejor remunerados.
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V E R C U R S O S R E L A C I O N A D O S
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure (GCF-CI)
Esta clase Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure (GCF-CI) de un día dirigida por un instructor proporciona una descripción general de los productos y servicios de Google Cloud Platform.
Architecting with Google Cloud Platform: Design and Process (AGCP-DP)
Esta clase Architecting With Google Cloud Platform: Design And Process (Agcp-Dp) de capacitación de dos días dirigida por un instructor prepara a los estudiantes para crear soluciones altamente confiables y eficientes en Google.
Architecting with Google Compute Engine (AGCE)
Esta clase Architecting With Google Compute Engine (Agce) de tres días dirigida por un instructor presenta a los participantes la infraestructura completa y flexible y los servicios de plataforma proporcionados por Google Cloud Platform
Networking in Google Cloud Platform (NGCP)
Este curso Networking in Google Cloud Platform (NGCP) de 2 días dirigido por un instructor brinda a los participantes un estudio amplio de las opciones de redes en Google Cloud Platform.