A l’issue de la formation, l’apprenant sera capable de :
Pouvoir obtenir des informations, des astuces et des conseils relatifs au déroulement de l’examen
Savoir analyser des exemples d’études de cas
Passer en revue chaque section de l’examen et leurs principaux concepts pour renforcer les connaissances et identifier les lacunes/domaines d’approfondissement
Se préparer à passer dans les meilleures conditions l’examen Professional Data Engineer
Formation Google Cloud Platform GCPCERT-DE Préparation à la certification Google Data Engineer
Objectifs
Prérequis
Avoir suivi les formations « Google Cloud Platform – Les fondamentaux du Big Data et du Machine Learning » et « Google Cloud Platform – Ingénierie de données » ou disposer de compétences équivalentes
Il est recommandé de savoir utiliser Google Cloud Platform
Cette formation ne peut être financée que dans le cadre d’un projet d’entreprise (prise en charge entreprise ou OPCO). Les dossiers à financement personnel et CPF ne sont pas pris en compte.
Public
Professionnels du Cloud qui souhaitent passer l’examen de certification Data Engineer
Ingénieurs de données qui souhaitent passer l’examen de certification Data Engineer
Formation(s) associée(s)
Dernière mise à jour
Programme mis à jour le 14 février 2024
Bon à savoir
Evaluez votre niveau
Pour vous aider à bien choisir votre formation, nous vous proposons soit un entretien avec le formateur soit un test d’évaluation. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.
Formations modulables
Toutes nos formations sont disponibles en présentiel comme en distanciel, en mode coaching individuel ou en groupe de 3 à 6 participants maximum.
Travaux pratiques
Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Nous proposons également de travailler sur vos données pour une meilleure expérience.
Les Modules
de formation
Module1
PRÉSENTATION DE LA CERTIFICATION PROFESSIONAL DATA ENGINEER
Présentation globale des particularités de l’examen de certification, de façon à éviter toute confusion ou incompréhension concernant le processus et la nature de l’examen :
– Positionnement de la certification Professional Data Engineer parmi les différentes offres
– Distinction entre « Associate » et « Professional »
– Marche à suivre pour passer du niveau Professional Data Engineer à Associate Cloud Engineer
– Description de l’organisation de l’examen et des règles applicables
– Conseils généraux relatifs au déroulement de l’examen
Module2
EXEMPLES D'ÉTUDES DE CAS POUR L'EXAMEN PROFESSIONAL DATA ENGINEER
Analyse approfondie des études de cas fournies pour la préparation de l’examen :
– Flowlogistic
– MJTelco
Module3
CONCEPTION ET CRÉATION (CONSEILS DE RÉVISION ET DE PRÉPARATION)
Conseils et exemples relatifs aux compétences en conception de systèmes de traitement de données, en structures de données et en bases de données susceptibles de faire l’objet de questions lors de l’examen :
– Concevoir des systèmes de traitement des données
– Concevoir 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
Module4
ANALYSE ET MODÉLISATION (CONSEILS DE RÉVISION ET DE PRÉPARATION)
Conseils et exemples relatifs aux compétences en analyse de données, en analyse et optimisation de processus métier, et en machine learning susceptibles d’être testées lors de l’examen :
– Analyser des données et permettre le machine learning
– Analyser des données
– Machine Learning
– Déployer un modèle de machine learning
– Modéliser des processus métier à des fins d’analyse et d’optimisation
– Faire correspondre les exigences relatives à l’activité aux représentations de données
– Créer et gérer des pipelines
– Optimiser les coûts et les performances des infrastructures et des représentations de données
Module5
FIABILITÉ, RÈGLES ET SÉCURITÉ (CONSEILS DE RÉVISION ET DE PRÉPARATION)
Conseils et exemples relatifs aux compétences en fiabilité, en règles, en sécurité et en conformité susceptibles d’être testées lors de l’examen :
– Concevoir des solutions fiables
– Réaliser un contrôle qualité
– Évaluer, dépanner et améliorer les représentations de données et l’infrastructure de traitement des données
– Récupérer des données
– Visualiser des données et préconiser des règles
– Créer (ou choisir) 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
Module6
RESSOURCES ET ÉTAPES SUIVANTES
Ressources sur les thèmes susceptibles d’être testés lors de l’examen :
– Ressources sur la conception de systèmes de traitement de données, de structures de données et de bases de données
– Ressources sur l’analyse de données, le machine Learning, l’analyse de processus métier et l’optimisation
– Ressources sur la visualisation des données et les règles
– Ressources sur la conception de solutions fiables
– Ressources sur l’analyse et l’optimisation des processus métier
– Ressources sur la fiabilité, les règles, la sécurité et la conformité
Module7
EXAMEN
La certification se passe ultérieurement
Le candidat devra acheter son voucher et s’inscrire, directement sur le site de Kryterion. Puis, le passage se fera dans un centre agréé Kryterion
L’examen dure 2h00 et se présente sous forme de questions à choix et sélections multiples
Les prochaines
sessions de formation
Sur demande
Vous souhaitez organiser cette formation à une date spécifique ?Contactez-nous en remplissant le formulaire ci-dessous
28 octobre 2024
16 décembre 2024
17 février 2025
07 avril 2025
