آموزش Google Professional Data Engineer EXAM PRACTICE

بررسی اجمالی امتحان عملی

این آزمون عملی به گونه ای طراحی شده است که به طور جامع همه موضوعات موجود در آزمون گواهینامه را پوشش دهد. این به 6 بخش تقسیم شده است که هر بخش شامل 60 سؤال است. این بخش ها به شما کمک می کند دانش خود را در همه زمینه های مرتبط ارزیابی کنید و از آمادگی کامل برای آزمون گواهینامه اطمینان حاصل کنید.

توضیحات دوره مهندس داده حرفه ای Google

گواهینامه Google Professional Data Engineer برای افرادی طراحی شده است که می خواهند تخصص خود را در طراحی، ساخت، نگهداری و بهینه سازی سیستم های پردازش داده در Google Cloud Platform (GCP) نشان دهند. این گواهینامه، مهارت‌های مورد نیاز برای پیاده‌سازی راه‌حل‌های مهندسی داده، با استفاده از طیف گسترده‌ای از خدمات GCP برای پشتیبانی از چرخه حیات سیستم‌های داده، از جذب و ذخیره داده‌ها تا پردازش و تجزیه و تحلیل را تأیید می‌کند.

این دوره به زبان‌آموزان کمک می‌کند تا با پوشش موضوعات کلیدی مانند معماری داده، مدل‌سازی داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین در GCP، برای امتحان Google Professional Data Engineer آماده شوند. همچنین بر استفاده از BigQuery، Dataflow، Cloud Pub/Sub، و سایر سرویس‌های GCP برای حل چالش‌های پیچیده مهندسی داده تأکید دارد.

اهداف دوره

پس از اتمام دوره مهندس داده حرفه ای Google، فراگیران می توانند:

1. طراحی و ساخت خطوط لوله داده :

   • معمار و طراحی خطوط لوله داده مقیاس پذیر و کارآمد برای پردازش دسته ای و جریانی.

   • از سرویس‌هایی مانند Dataflow، Cloud Dataproc، و Cloud Pub/Sub برای جذب، تبدیل و بارگیری داده‌ها استفاده کنید.

2. کار با سیستم‌های ذخیره‌سازی داده:

   • راه‌حل‌های ذخیره‌سازی داده مناسب، مانند BigQuery، Cloud Bigtable، Cloud Spanner، و Cloud SQL را پیاده‌سازی کنید.

   • از نظارت، امنیت و بهینه‌سازی عملکرد مناسب در این سیستم‌های ذخیره‌سازی اطمینان حاصل کنید.

3. مدل سازی و تجزیه و تحلیل داده ها:

   • مدل‌های داده کارآمد و مقیاس‌پذیر برای ذخیره‌سازی و جستجوی داده‌ها ایجاد کنید.

   • از BigQuery برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنید و بهترین روش ها را برای بهینه سازی پرس و جو و مدیریت هزینه اجرا کنید.

4. ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشین:

   • از پلتفرم هوش مصنوعی برای ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده کنید.

   • داده‌ها را برای گردش کار یادگیری ماشین آماده کنید و از BigQuery ML برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی مستقیماً در BigQuery استفاده کنید.

5. اجرای امنیت، انطباق، و حاکمیت داده :

   • سیاست‌های امنیتی قوی برای کنترل دسترسی به داده‌ها، رمزگذاری داده‌ها، و انطباق (مانند GDPR، HIPAA) طراحی و اجرا کنید.

   • از مدیریت هویت و دسترسی (IAM) برای مدیریت دسترسی به منابع داده استفاده کنید.

6. بهینه سازی گردش کار پردازش داده :

   • بررسی، اشکال‌زدایی، و عیب‌یابی جریان‌های کاری و خطوط لوله داده‌ها.

   • بهینه سازی عملکرد و مقیاس پذیری سیستم های داده با در نظر گرفتن عواملی مانند هزینه، تأخیر و توان عملیاتی.

موضوعات کلیدی تحت پوشش

• مبانی مهندسی داده : مقدمه ای بر خدمات GCP برای مهندسی داده.

• BigQuery : ذخیره سازی داده، بهینه سازی، و پرس و جو برای مجموعه داده های در مقیاس بزرگ.

• Dataflow Apache Beam: خطوط لوله داده جریان و دسته را طراحی و مدیریت کنید.

• Cloud Pub/Sub: داده‌های رویداد بی‌درنگ را دریافت کرده و آن‌ها را برای پردازش بیشتر توزیع کنید.

• یادگیری ماشینی: آماده‌سازی داده‌ها، آموزش و استقرار مدل‌ها با استفاده از پلتفرم هوش مصنوعی.

• انطباق با امنیت داده : اجرای رمزگذاری داده ها، حریم خصوصی و کنترل های نظارتی.

• فضای ذخیره سازی ابری: انتخاب و مدیریت گزینه های ذخیره سازی بر اساس موارد استفاده و حجم کاری.

مخاطب هدف

• مهندسان داده : متخصصانی که مسئول طراحی، پیاده سازی و مدیریت زیرساخت و خطوط لوله داده هستند.

• Cloud Architects : افرادی که روی راه حل های معماری در Google Cloud تمرکز می کنند و نیاز به ادغام راه حل های داده دارند.

• توسعه دهندگان : توسعه دهندگانی که می خواهند مجموعه مهارت های خود را گسترش دهند و نحوه کار با داده های مقیاس بزرگ در GCP را درک کنند.

• مهندسان یادگیری ماشین: کسانی که به دنبال استفاده از زیرساخت های ابری برای ایجاد خطوط لوله داده و استقرار مدل های یادگیری ماشین هستند.

پیش نیازهای دوره

در حالی که هیچ پیش نیاز دقیقی وجود ندارد، دانش زیر مفید خواهد بود:

• درک اولیه خدمات پلتفرم Google Cloud.

• با SQL و ابزارهای مهندسی داده مبتنی بر ابر تجربه کنید.

• آشنایی با زبان های برنامه نویسی مانند پایتون یا جاوا برای برنامه نویسی و توسعه خط لوله داده.