آموزش تست تمرین مهندس داده حرفه ای گوگل

Google Professional Data Engineer Practice Test

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.
نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.
توضیحات دوره: در Google Professional Data Engineering دریافت کنید درباره Google Professional Data Engineering تست آنچه در مورد Google Professional Data Engineering آموخته اید در مهندسی داده های حرفه ای گوگل متخصص شوید دریافت گواهینامه در مهندسی داده های حرفه ای گوگل پیش نیازها:بدون نیاز

به‌عنوان یک مهندس داده حرفه‌ای Google Cloud، شما مسئول طراحی، ساخت و استقرار خطوط لوله داده و سیستم‌های بسیار مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد خواهید بود که از طیف وسیعی از برنامه‌های کاربردی مبتنی بر داده و تجزیه و تحلیل پشتیبانی می‌کنند. این نقش به تخصص در فناوری‌ها و پلتفرم‌های مختلف پردازش داده، مانند Hadoop، Spark، Cloud Dataflow، Cloud Dataproc، و Cloud Pub/Sub، و همچنین مهارت در مدل‌سازی داده، انبار داده، و معماری داده نیاز دارد.

مسئولیت‌های کلیدی یک مهندس داده حرفه‌ای Google Cloud ممکن است شامل موارد زیر باشد:

  1. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌ها و خطوط لوله پردازش داده با استفاده از فناوری‌های Google Cloud Platform.

  2. توسعه و استقرار راه‌حل‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها، از جمله فرآیندهای ETL و ELT، پاکسازی داده‌ها، و تبدیل داده‌ها.

  3. ساخت و نگهداری انبارهای داده و دریاچه های داده که بسیار مقیاس پذیر، در دسترس و ایمن هستند.

  4. توسعه و استقرار راه‌حل‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها که بینش‌های تجاری و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را امکان‌پذیر می‌سازد.

  5. همکاری با تیم‌های متقابل، از جمله دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، و ذینفعان تجاری، برای طراحی و ارائه راه‌حل‌های مبتنی بر داده.

  6. توسعه و اجرای سیاست‌های امنیتی و حاکمیت داده برای اطمینان از محرمانه بودن، یکپارچگی و در دسترس بودن داده‌ها.

  7. ایجاد و نگهداری اسناد سیستم های داده، معماری ها و فرآیندها.

برای تبدیل شدن به یک مهندس داده حرفه ای Google Cloud، باید پیشینه قوی در مهندسی داده، معماری داده، و محاسبات ابری داشته باشید. همچنین باید با ابزارها و پلتفرم های پردازش داده و همچنین زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، جاوا و SQL تجربه داشته باشید. علاوه بر این، باید توانایی خود را در طراحی و پیاده سازی سیستم ها و خطوط داده مقیاس پذیر و قابل اعتماد و همچنین درک خود از حاکمیت داده و اصول امنیتی نشان دهید.


تمرین ها و آزمونها

تست های تمرینی Practice Tests

  • تست تمرینی مهندس داده حرفه ای گوگل A Google Professional Data Engineer Practice Test A

  • تست تمرینی مهندس داده حرفه ای گوگل B Google Professional Data Engineer Practice Test B

  • تست تمرینی مهندس داده حرفه ای گوگل C Google Professional Data Engineer Practice Test C

  • تست تمرینی مهندس داده حرفه ای گوگل D Google Professional Data Engineer Practice Test D

نمایش نظرات

آموزش تست تمرین مهندس داده حرفه ای گوگل
جزییات دوره
آزمون یا تمرین
200
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,000
از 5
ندارد
ندارد
ندارد
MO KO
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

MO KO MO KO

Cloud Devops Engineer سلام به همه! اول از همه، اجازه دهید یک معرفی کامل درباره خودم به شما ارائه دهم: من محی الدین هستم و مدرک کارشناسی ارشد در Big Data و Cloud Computing گرفته ام، که به آن 5 سال تجربه کار با شرکت های مختلف را اضافه کرده ام. من در حال حاضر به دنبال به کارگیری ثابت و مستمر مهارت هایی هستم که برای بالا بردن کیفیت خود کسب کرده ام. کاملاً می توانم بگویم که من به عنوان یک متخصص در AWS، معماری زیرساخت ابری Azure شناخته می شوم و همچنین راه حل های مقرون به صرفه ای را برای هر نیاز مشتری ارائه می دهم. همانطور که مشخص است، یک مهندس DevOps اکنون یک نقش مشترک در توسعه نرم افزار است. با این حال، با توجه به اینکه DevOps هنوز به‌عنوان یک مدل یا متدولوژی توسعه نرم‌افزار اصلی نسبتاً جدید است، هنوز هم گاهی اوقات سردرگمی در مورد نقش مهندس DevOps وجود دارد. به طور خلاصه، من اینجا هستم تا به کسانی که می خواهند به عنوان یک نمایه در زمینه Big Data و Cloud Computing پیشرفت کنند، کمک کنم.