Formation d’une journée 
Support didactique 
Virtuelle, Privée Jellyfish a été choisi par Google pour dispenser cette formation d’une journée dirigée par un formateur. En qualité de partenaire Google Cloud, nous vous aiderons à préparer l’examen.
Nous vous montrerons la structure et le format de l’examen, et son lien avec les autres certifications Google Cloud.
Des discussions et quiz réalisés en classe vous permettront de vous familiariser avec le sujet de l’examen et d'élaborer une stratégie de préparation.
Ensemble, nous nous essaierons à plusieurs exercices de raisonnement et de compréhension pour mieux discerner les questions et les scénarios qu'elles pourraient présenter, et nous passerons en revue les thèmes abordés dans la formation Data Engineering.
Cette formation de Préparation à l’examen Professional Data Engineer peut être dispensée en tant que séance de formation privée, sur le site de votre choix ou dans une classe virtuelle.
Aperçu du cours
À qui s’adresse cette formation ?
Cette formation est destinée aux professionnels du Cloud ou de l’ingénierie des données qui souhaitent passer l’examen de certification Data Engineer de Google. Pour tirer le meilleur parti de cette formation, nous vous recommandons de vous familiariser d'abord avec Google Cloud Platform, à un niveau comparable à celui de la formation Data Engineering on Google Cloud Platform.
Vous repartirez avec les compétences nécessaires pour :
- Fournir des informations, conseils et astuces pour passer l’examen
- Analyser en profondeur des études de cas types
- Étudier suffisamment chaque section de l’examen pour couvrir les concepts généraux et mettre les candidats en confiance
- Expliquer aux candidats leurs lacunes/sujets de révision s'ils ne savent pas les reconnaître eux-mêmes
- Orienter les candidats vers des contenus ciblés
- Situer la certification Professional Data Engineer parmi les offres de formation
- Comparer les niveaux Associate et Professional
- Expliquer les différences entre les certifications Professional Data Engineer et Associate Cloud Engineer
- Déroulement et règles de l’examen
- Conseils généraux pour passer l’examen
- Flowlogistic
- MJTelco
- Concevoir des systèmes de traitement des données
- Créer des représentations de données flexibles
- Concevoir des pipelines de données
- Concevoir une infrastructure de traitement des données
- Créer et gérer des structures et des bases de données
- Créer et gérer des représentations de données flexibles
- Créer et gérer des pipelines
- Créer et gérer l'infrastructure de traitement
- Analyse des données et opérationnalisation du machine learning
- Analyse des données
- Machine learning
- Déploiement de modèles de machine learning
- Modélisation des processus métier à des fins d’analyse et d’optimisation
- Alignement des besoins de l'entreprise sur les représentations de données
- Optimisation des représentations de données, des performances de l’infrastructure de données, et des coûts
- Réalisation d’un contrôle de qualité
- Évaluation, dépannage et amélioration des représentations de données et de l'infrastructure de traitement des données
- Récupération des données
- Visualiser des données et préconiser des règles
- Créer (ou sélectionner) des outils de visualisation des données et de création de rapports
- Préconiser des règles et publier des données et des rapports
- Concevoir des solutions sécurisées et conformes
- Concevoir des processus et une infrastructure de données sécurisés
- Concevoir des solutions conformes aux exigences légales
- Conception de systèmes de traitement de données, de structures de données et de bases de données
- Analyse de données, machine learning, analyse de processus métier et optimisation
- Analyse et optimisation des processus métier
- Fiabilité, règles, sécurité et conformité