准备好参加 Google 专业信息设计师考试
Google 专业数据工程师考试准备指南
谷歌专业数据工程师考试简介
谷歌为 IT 专业人员开发了在 GCP 平台上以数据工程师身份推广的课程。此资格鉴定计划为谷歌云专业人员提供了认可其能力的方式。该分析依赖于使用行业常规方法进行仔细的考试，以判断申请人是否符合谷歌的技能规格。
专业数据工程师考试分析您的能力：
-设计记录处理系统 -建立和运作记录改进机构 -实施机器学习版本 -确保服务溢价
Google.com 专业数据工程师考试资格证明了您在工作场所的能力和技能。如果候选人想在谷歌专业数据工程师工作并确认自己的知识，请通过谷歌提供认证。此 Google 专业数据工程师认证有助于申请人验证他在大数据和数据设计技术方面的能力。
简介
数据工程师负责发现记录集的趋势，并建立公式来帮助创建对业务更有用的未熟数据。此 IT 功能需要大量的技术技能集合，包括深入了解 SQL 数据源布局，还有几个展示外语他们收集、转换以及图片记录。数据工程师对记录处理体进行概念、创建、保存和故障排除，同时特别强调这些单元的安全性、完整性、容错能力、可扩展性、忠诚度和生产力
了解 Google 专业数据工程师考试的实用和技术方面设计信息处理设备。
下面一定会在此处列出的事实上讨论：
-设计记录处理单元 -选择适当的存储创新 -将存储设备映射到服务需求 -数据建模 -权衡包括延迟、吞吐量、交易 -分布式设备 -模式设计 -设计记录管道 -数据发布以及视觉图像（例如 BigQuery）。 -批量以及流媒体信息（例如云数据流、云 Dataproc、Apache Beam、Apache Spark 以及 Hadoop 生态社区、Cloud Pub/Sub、Apache Kafka）。 -在线（交互式）与批量预言。 -作业计算机化和编排（例如，Cloud Composer）。 -设施的选择。 -系统可访问性以及不足的耐力。 -使用分散的尸体。 -容量准备。 -混合云和边缘计算机。 -架构选择（例如，信息经纪人、通知行、中间件、面向服务的风格、无服务器功能）。 -至少在场合处理的时刻，按顺序进行，准确一次等。
了解 Google 专业数据工程师考试构建的运营和技术部分，并且还可以运行记录处理单元。
遵守情况将在此处讨论：。
-了解现有状况以及如何将概念转移到未来状态。 -从本地迁移到云（数据传输服务、传输设备、云网络）。 -验证一个动作。 -建立和运行记录处理机构。 -建立和运行储存机构。 -有效利用公司（云大表、云 Spanner、Cloud SQL、BigQuery、云存储、云数据存储、云存储）。 -存储费用以及效率。 -数据的生命周期控制。 -建造和操作管道。 -数据清理。 -批量和直播。 -转型。 -数据获取并引入。 -与新的信息来源一起集成。 -建设和运营处理商业基础设施。 -配置来源。 -监控管道。 -调整管道。 -测试和质量保证。
了解 Google 专业数据工程师考试的实践和技术方面使用设备发现版本。
遵守情况将在这里实际解释：。
-实施机器学习模型。 -利用预构建的机器学习设计即服务。 -机器学习 API（例如，Vision API、语音 API）。 -自定义机器学习 API（例如 AutoML Vision、自动机器学习文本）。 -对话冒险（例如，Dialogflow）。 -部署 ML 管道。 -摄取合适的信息。 -重新训练机器学习风格（云机器学习引擎、BigQuery ML、Kubeflow、Spark ML）。 -持续分析。 -选择适当的说明和服务结构。 -分布式与单一制造商。 -利用优势计算。 -硬件加速器（例如，GPU、TPU）。 -测量、跟踪和修复人工智能模型。 -机器学习语言（例如，函数、标签、模型、回归、类别、推荐、受监督和不受监视的学习、分析指标）。 -人工智能模型依赖关系的影响。 -常见的不准确资源（例如，有关数据的假设）。
了解 Google 专业数据工程师考试的有用和技术方面确保答案质量高。
遵守情况肯定会在这里讨论：。
-为了安全和保障和遵守而设计。 -身份并获得管理权限（例如，Cloud IAM）。 -数据监控（安全、基本管理）。 -确保个人隐私（例如，数据丢失防护 API）。 -法律合规性（例如，健康保险可移植性和责任法案（HIPAA）、儿童在线隐私保护法案（COPPA）、FedRAMP、《通用数据保护条例》（GDPR））。 -确保可扩展性和性能。 -构建和运营测试套件。 -管道监控（例如堆栈驱动程序）。 -评估、修复和加强记录描述以及信息处理商业基础设施。 -调整大小以及自动缩放源。 -确保稳定性和可靠性。 -执行信息准备和质量控制（例如 Cloud Dataprep）。 -验证和跟踪。 -规划、执行以及压力筛查信息恢复（错误耐力、重新运行不足、进行回顾性重新分析）。 -在 ACID 之间进行选择，幂等，不可避免的是一致的需求。 -确保多功能性和可运输性。 -针对当前和潜在的公司需求进行映射。 -为记录和功能可移植性进行设计（例如，多云、信息驻留要求）。 -数据设置、编目以及查找。
谁应该参加谷歌专业数据工程师评估。
如果人们想展示自己的经验和布局和构建数据工程的潜力，就必须完成评估。观察专业人士从谷歌专业数据工程师认证中获益。
-数据架构师。 -数据开发者。 -负责管理主要记录变更工作的开发人员。 -数据专家。 -数据科学家。 -商业专家。
认证路径。
谷歌专业数据工程师认证是最高级别的许可证之一，主要侧重于专业数据工程师。
实际上这项测试没有资格，但是，为了证明作为谷歌合格的数据工程师的惊人专业知识，观察一些系列实际上还是很好的。
您可以轻松完成谷歌助理认证，然后接近获得专家资格。有关谷歌云许可证监视器 [Google-C证书-Path] 的更多信息 (https://intellipaat.com/blog/what-is-gcp-certification/)。
Google 专业数据工程师考试的期限、语言以及格式是什么？
-格式：多种选择，许多响应。 -考试时长：120 分钟。 -问题数量：50-60。 -通过评级：80％。 -语言：英语（美国）、日语、西班牙语和葡萄牙语。 -费用：200 美元。
如何手动进行 Google 专业数据工程师考试。
Google 专业数据工程师考试的注册遵循下面列出的操作。
-步骤 1：访问 谷歌 Cloud Web评估or 网站。 -第 2 步：登录甚至注册您的谷歌 Cloud Web评估or 帐户。 -步骤 3：搜索考试名称谷歌专业数据工程师。 -步骤 4：利用信用卡/借记等付款技术，选择考试设施并产生更多的还款。
谷歌专业数据工程师认证的专业人员薪水。
谷歌专业数据工程师认证专家的共同工资。
-美国-151,247 美元。 -印度-25,42,327 印度卢比。 -欧洲-135,347 欧元。 -英格兰-115,632 英镑。
获得谷歌专业数据工程师考试认证的好处。
专业数据工程师允许通过积累、转换和打印信息来实现数据驱动型决策。信息工程师应该具备布局、创建、运行、获取和显示数据处理系统的能力，同时特别关注安全、安保和遵守；可扩展性和效率；稳定性和忠诚度；以及多功能性和可移植性。同样，数据工程师必须能够利用、发布和持续学习先前存在的设备学习模型。
在尝试 Google 专业数据工程师考试认证时遇到困难。
如果个人实际上通过了 专业数据工程师实践考试，并且实际上已经通过 专业数据工程师卸载，那么鉴定考试肯定不会带来太大的挑战，因为个人实际上已经表现出了理解能力复杂的过程。