آموزش آزمون های عملی گواهینامه مهندس داده حرفه ای GCP

آزمون تمرین گواهینامه مهندس داده حرفه ای GCP

آیا برای آزمون گواهینامه مهندس داده حرفه ای GCP آماده می شوید؟ آمادگی خود را با سوالات تمرینی سطح بالای ما، که هر کدام با توضیحات پاسخ عمیق تکمیل می شود، تقویت کنید. تست‌های تمرینی ما به‌طور دقیقی ساختار یافته‌اند تا تمام جنبه‌های مهندسی داده‌های GCP، از مفاهیم بنیادی گرفته تا پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده در فضای ابری را در بر بگیرد.

توضیحات راه حل جامع ارائه شده در پایان هر آزمون برای تعمیق شما طراحی شده‌اند. درک، مهارت های خود را تقویت کنید و اعتماد به نفس خود را برای امتحان واقعی ایجاد کنید. با آخرین برنامه درسی و استانداردهای امتحان همگام باشید، زیرا محتوای ما به طور مرتب به روز می شود تا آخرین پیشرفت ها را منعکس کند.

ویژگی های دوره

• سوالات با کیفیت بالا + توضیحات راه حل مفصل

• پیوندهای مرجع به منابع معتبر اسناد رسمی GCP

• محتوای که منعکس کننده جدیدترین برنامه درسی امتحان است

• دانش، مهارت، اعتماد به نفس را برای امتحان ایجاد کنید

• امتحانات تمرینی کامل را در یک جلسه شرکت کنید

• مقابله با سناریوهای پیچیده مهندسی داده GCP

• استراتژی‌های مدیریت زمان و آزمون کارشناسی ارشد

• دسترسی به دوره مادام العمر برای آماده سازی گواهینامه مستمر

• قالب سازگار با موبایل برای یادگیری در هر زمان و هر مکان - قابل دسترسی از طریق برنامه تلفن همراه Udemy

مهارت های اندازه گیری شده:

• خدمات اصلی GCP و مبانی مهندسی داده (15%)

• طراحی و ساخت سیستم های پردازش داده (20%)

• عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (15%)

• مدیریت راهکارهای پایگاه داده (20%)

• تضمین کیفیت راه حل (10%)

• استفاده از GCP برای زیرساخت مقیاس پذیر و قابل اعتماد (10%)

• استقرار خودکار GCP (10%)

نمونه سوال + توضیح راه حل

شما وظیفه طراحی یک سیستم پردازش داده بسیار مقیاس‌پذیر را در GCP دارید که در پاسخ به نوسان بارهای کاری مقیاس‌بندی خودکار می‌کند و در دسترس بودن داده‌ها را تضمین می‌کند. برای انجام این کار باید در درجه اول از کدام سرویس های GCP استفاده کنید؟

الف. توابع ابری را برای مقیاس‌بندی رویداد محور بکار ببرید.
ب. از موتور محاسباتی با خط‌مشی‌های مقیاس‌گذاری دستی استفاده کنید.
ج. اجرای Dataflow برای پردازش داده‌های مقیاس‌پذیر و BigQuery برای تجزیه و تحلیل داده‌ها.
D. Rely در نمونه های VM ایستا در Compute Engine برای مدیریت حجم کار.

پاسخ صحیح:
C. Dataflow را برای پردازش داده های مقیاس پذیر و BigQuery را برای تجزیه و تحلیل داده ها اجرا کنید.

توضیح:
انتخاب Google Cloud Dataflow و BigQuery به شما امکان می‌دهد یک سیستم پردازش داده مقیاس‌پذیر ایجاد کنید که می‌تواند به‌طور خودکار با تغییر حجم کاری تنظیم شود و از مدیریت و تجزیه و تحلیل کارآمد داده‌ها اطمینان حاصل کند. Dataflow یک سرویس مدیریت شده برای اجرای طیف گسترده ای از الگوهای پردازش داده ارائه می دهد، در حالی که BigQuery جستجوهای سریع SQL و تجزیه و تحلیل داده های تعاملی را ارائه می دهد. این ترکیب از قدرت GCP در مدیریت وظایف مهندسی داده در مقیاس بزرگ استفاده می‌کند و رویکردی پویا و مبتنی بر کد برای مدیریت زیرساخت متناسب با نیازهای شما ارائه می‌کند.