Guia do Exame Google Cloud Professional Data Engineer

A certificação **Professional Data Engineer** do GCP é uma das mais procuradas no mercado. Valida sua capacidade de projetar, construir, operacionalizar e proteger sistemas de processamento de dados (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub) para análise e aprendizado de máquina.

Ao projetar um data lake no Google Cloud, qual serviço é fundamental para o armazenamento escalável e econômico de grandes volumes de dados brutos e semiestruturados?

Resposta : Cloud Storage

Um data lake é um repositório centralizado que permite armazenar todos os seus dados estruturados e não estruturados em qualquer escala. O Google Cloud Storage é o serviço de armazenamento de objetos ideal para implementar um data lake, oferecendo alta durabilidade, disponibilidade e baixo custo, permitindo flexibilidade para análises futuras.

Uma empresa está migrando sua infraestrutura de dados on-premises para o Google Cloud. Eles precisam de uma solução que possa ingerir dados de várias fontes, transformá-los e carregá-los em um data warehouse para análise. Qual serviço do Google Cloud é mais adequado para orquestrar esse fluxo de trabalho ETL (Extract, Transform, Load)?

Resposta : Cloud Composer

O Cloud Composer é a ferramenta do Google Cloud para orquestração de fluxos de trabalho, utilizando o Apache Airflow. Ele permite definir, agendar e monitorar pipelines de dados complexos, conectando diversos serviços do Google Cloud e fontes externas. É essencial para automatizar processos de ETL e garantir a integridade e o fluxo dos dados.

Uma equipe de ciência de dados precisa construir um modelo de machine learning que requer acesso a grandes volumes de dados armazenados no Google Cloud Storage. Eles desejam usar o BigQuery para consultar e preparar os dados antes do treinamento. Qual abordagem permite que o BigQuery acesse dados no Cloud Storage sem a necessidade de carregá-los fisicamente no BigQuery?

Resposta : Criar tabelas externas no BigQuery que apontam para os arquivos no Cloud Storage.

O BigQuery suporta tabelas externas, que são um recurso poderoso para consultar dados armazenados em outros serviços, como o Google Cloud Storage. Isso permite que você analise dados em seu formato original, sem a necessidade de carregá-los ou movê-los para o BigQuery, otimizando custos e agilizando o acesso a dados brutos.

Qual é a principal vantagem de usar o formato de arquivo Apache Parquet em vez de CSV ao armazenar dados analíticos no Google Cloud Storage para processamento posterior pelo BigQuery ou Dataflow?

Resposta : Parquet oferece melhor compressão e desempenho de consulta devido ao seu esquema colunar.

O Apache Parquet é um formato de armazenamento colunar projetado para eficiência em sistemas de processamento de big data. Ao contrário de formatos baseados em linhas como CSV, o Parquet armazena dados por coluna, o que permite melhor compressão e permite que ferramentas como BigQuery e Dataflow leiam apenas os dados de colunas relevantes para uma consulta, acelerando o processamento e reduzindo custos.

Uma organização está usando o Google Kubernetes Engine (GKE) para implantar suas aplicações. Eles precisam garantir que os dados persistentes de seus contêineres (como bancos de dados em contêineres) sobrevivam a reinicializações de pods e atualizações de implantação. Qual recurso do Kubernetes é usado para gerenciar o armazenamento persistente?

Resposta : PersistentVolumes (PV) e PersistentVolumeClaims (PVC)

No Kubernetes, o armazenamento persistente é crucial para aplicações que precisam manter estado, como bancos de dados. Isso é gerenciado através de PersistentVolumes (PVs), que são recursos de armazenamento no cluster, e PersistentVolumeClaims (PVCs), que são solicitações de armazenamento feitas pelos pods. Essa separação garante que os dados persistam mesmo que os pods sejam reiniciados, excluídos ou movidos para outros nós.

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