Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam en EspaƱol

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Approx. 7 hours to complete

Course Summary

Prepare for the Cloud Professional Data Engineer Exam with this comprehensive course from Google Cloud. Gain the skills and knowledge needed to design, build, operationalize, and secure data processing systems on the cloud.

Key Learning Points

  • Learn from Google Cloud experts and gain practical experience through hands-on labs.
  • Prepare for the Cloud Professional Data Engineer certification exam.
  • Understand how to design, build, operationalize, and secure data processing systems on the cloud.

Related Topics for further study


Learning Outcomes

  • Design and build data processing systems on the cloud.
  • Operationalize and secure data processing systems.
  • Prepare for the Cloud Professional Data Engineer certification exam.

Prerequisites or good to have knowledge before taking this course

  • Familiarity with programming and data processing concepts.
  • Basic knowledge of cloud computing.

Course Difficulty Level

Intermediate

Course Format

  • Online
  • Self-paced
  • Hands-on labs

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  • Data Engineering on Google Cloud Platform
  • Data Engineering with Google Cloud Professional Certificate

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Description

Del curso: "La mejor manera de prepararse para el examen es ser competente en las habilidades necesarias para el trabajo".

Knowledge

  • Review each section of the exam using highest-level concepts to identify what is already known and surface gap areas for study.
  • Practice case study analysis and solution proposal methods and thinking skills.
  • Learn information, tips, and general advice about how to prepare for the exam.
  • Integrate prior technical skills into practical skills for the job role. Help you become a Data Engineer.

Outline

  • Bienvenido a Preparing for the Professional Data Engineer Exam
  • IntroducciĆ³n
  • Aspectos bĆ”sicos de la certificaciĆ³n Professional Data Engineer
  • Primeros pasos con GoogleĀ Cloud y Qwiklabs
  • InformaciĆ³n sobre la GuĆ­a para el examen mĆ”s reciente
  • CĆ³mo enviar comentarios
  • Sugerencias para el examen 1
  • Sugerencias para el examenĀ 2
  • DiseƱo de sistemas de procesamiento de datos
  • DiseƱo de sistemas de procesamiento de datos
  • DiseƱo de representaciones de datos flexibles
  • DiseƱo de canalizaciones de datos
  • Canalizaciones de CloudĀ Dataflow
  • Soluciones de BigQuery y CloudĀ Dataflow
  • DiseƱo de una infraestructura de procesamiento de datos
  • Soluciones de CloudĀ Pub/Sub
  • Preguntas del examen de prĆ”cticaĀ 1
  • Representaciones, canalizaciones e infraestructura de procesamiento de datos
  • Sugerencias para el examenĀ 3
  • DiseƱo de sistemas de procesamiento de datos
  • CompilaciĆ³n y puesta en funcionamiento de sistemas de procesamiento de datos
  • CompilaciĆ³n de sistemas de procesamiento de datos
  • CloudĀ Storage, CloudĀ SQL y CloudĀ Bigtable
  • CompilaciĆ³n y puesta en funcionamiento de canalizaciones
  • CompilaciĆ³n y puesta en funcionamiento de una infraestructura de procesamiento
  • Preguntas del examen de prĆ”cticaĀ 2
  • CompilaciĆ³n y puesta en funcionamiento de canalizaciones e infraestructuras de procesamiento
  • Caso de Ć©xitoĀ 1
  • Lab de desafĆ­oĀ 1
  • CompilaciĆ³n y puesta en funcionamiento de sistemas de procesamiento de datos
  • Caso de Ć©xitoĀ 1
  • Sugerencias para el examen 4
  • Puesta en funcionamiento de modelos de aprendizaje automĆ”tico
  • AnĆ”lisis y modelos
  • ImplementaciĆ³n de una canalizaciĆ³n de AA
  • Aprendizaje automĆ”tico
  • Datos no estructurados y AA
  • CapacitaciĆ³n y validaciĆ³n
  • Preguntas del examen de prĆ”ctica 3
  • Aprendizaje automĆ”tico y anĆ”lisis
  • Caso de Ć©xito 2
  • Modelado de procesos de negocio para anĆ”lisis y optimizaciĆ³n
  • IngenierĆ­a y rendimiento de atributos
  • Esquema y rendimiento
  • CanalizaciĆ³n y rendimiento
  • DivisiĆ³n de trabajos
  • Rendimiento de Bigtable
  • EstimaciĆ³n de precios
  • Requisitos de negocio y optimizaciĆ³n
  • Caso de Ć©xito 3
  • Lab de desafĆ­o 2
  • Puesta en funcionamiento de modelos de aprendizaje automĆ”tico
  • Caso de Ć©xitoĀ 2
  • Caso de Ć©xitoĀ 3
  • Sugerencias para el examen 5
  • Confiabilidad, polĆ­ticas y seguridad para garantizar una soluciĆ³n de calidad
  • Confiabilidad, polĆ­ticas y seguridad
  • Preguntas del examen de prĆ”ctica 4
  • VisualizaciĆ³n de datos y herramientas de informes
  • DiseƱo para la seguridad y el cumplimiento
  • Preguntas del examen de prĆ”ctica 5
  • Infraestructura de datos seguros y cumplimiento legal
  • GarantĆ­a de calidad de las soluciones
  • Sugerencias para el examenĀ 6
  • Recursos y prĆ³ximos pasos
  • Recursos y prĆ³ximos pasos
  • Test del examen de prĆ”ctica
  • Recursos
  • Instrucciones para los tests del examen de prĆ”ctica CON CALIFICACIƓN y SIN CALIFICACIƓN
  • Sugerencias para el examenĀ 7
  • Test del examen de prĆ”ctica sin calificaciĆ³n
  • Test del examen de prĆ”ctica con calificaciĆ³n

Summary of User Reviews

Read reviews and ratings for Preparing for the Cloud Professional Data Engineer Exam in Spanish by Coursera. Overall, users found the course to be helpful and informative. Many users appreciated the comprehensive coverage of the exam topics.

Key Aspect Users Liked About This Course

Comprehensive coverage of exam topics

Pros from User Reviews

  • Great course for preparing for the Cloud Professional Data Engineer Exam
  • Excellent instructor who explains concepts clearly
  • Very informative and well-structured content
  • Good mix of theory and hands-on exercises
  • The course provides a lot of practice questions and helpful tips for the exam

Cons from User Reviews

  • The course can be challenging and requires a good understanding of cloud computing concepts
  • Some users found the course to be too long and time-consuming
  • The course may be too basic for experienced data engineers
  • Some users experienced technical issues with the platform
  • Some users found the final project to be too difficult
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