Préparer l’examen de certification Google Cloud Professional Data Engineer
Être ingénieur de données sur Google Cloud c’est bien, mais avoir sa certification Google Cloud Professional Data Engineer c’est encore mieux !
Approfondir et valider ses compétences et son expertise, améliorer ses perspectives de carrière, appartenir à une communauté. La liste des bonnes raisons pour passer une certification professionnelle comme la Google Cloud Professional Data Engineer est longue.
Autre élément de motivation : la certification Google Cloud Professional Data Engineer est la deuxième certification informatique la mieux payée en 2024 😁
Cet article vous explique comment vous préparer au mieux pour réussir votre examen de Certification Google Cloud Data Engineer !
L’examen de certification Google Cloud Professional Data Engineer
Un ingénieur de données professionnel conçoit, crée, déploie, surveille, maintient et sécurise des systèmes de traitement de données. Grâce à l’ingénieur de données, les données sont utilisables et utiles pour l’entreprise.
L’examen de certification évalue Google Cloud Professional Data Engineer évalue les compétences clé du métier d’ingénieur de données sur Google Cloud, notamment sa capacité à
- Concevoir des systèmes de traitement de données
- Ingérer et traiter les données
- Stocker les données
- Préparer et utiliser les données pour l’analyse
- Maintenir et automatiser les charges de travail liées aux données
L’examen consiste en un test sur ordinateur, réalisable en centre de test ou en ligne.
Dans les deux cas, il faut acheter son voucher de certification sur webassessor. A ce jour le voucher de certification Google Cloud Professional Data Engineer coûte 200$.
Attention, l’examen est disponible uniquement en Anglais ou en Japonais.
L’examen de certification consiste en une série de 50 à 60 questions à choix et sélections multiples, qui couvrent les 5 thèmes mentionnés précédemment.
Contenu détaillé de l’examen de certification Google Cloud Professional Data Engineer
Section 1 : Conception de systèmes de traitement de données (~22 % de l’examen)
La section « Conception de systèmes de traitement de données » couvre les meilleures pratiques pour concevoir des systèmes robustes, sécurisés et évolutifs sur Google Cloud.
Elle aborde des aspects cruciaux tels que la sécurité et la conformité (gestion des accès, chiffrement, confidentialité), la fiabilité et la fidélité des données (préparation, surveillance des pipelines, tolérance aux pannes), ainsi que la flexibilité et la portabilité (adaptation aux besoins futurs, multi-cloud).
En outre, la section détaille les étapes clés de la migration de données vers Google Cloud, incluant l’analyse des besoins, la planification (utilisation d’outils comme BigQuery Data Transfer Service), la validation et la conception d’une architecture de données optimale pour la gouvernance.
L’objectif est d’évaluer la capacité du Data Engineer de concevoir des systèmes de traitement de données performants et conformes aux exigences métier sur la plateforme Google Cloud.
Section 2 : Ingestion et traitement des données (~25 % de l’examen)
La section « Ingestion et traitement des données » se concentre sur la construction et la gestion de pipelines de données robustes et efficaces sur Google Cloud.
Elle couvre la planification des pipelines, en définissant les sources et destinations de données, la logique de transformation, les aspects réseau et le chiffrement.
Elle explore également le choix des services appropriés pour la construction des pipelines, tels que Dataflow, Dataproc, BigQuery et Pub/Sub, en tenant compte des besoins de transformation batch ou streaming.
La section aborde également le déploiement et l’opérationnalisation des pipelines, en mettant l’accent sur l’automatisation (Cloud Composer, Workflows) et l’intégration continue (CI/CD).
L’objectif est d’évaluer la capacité du Data Engineer de créer des pipelines de données performants, évolutifs et faciles à gérer pour l’ingestion et le traitement de données sur Google Cloud.
Section 3 : Stockage des données (~20 % de l’examen)
La section « Stockage des données » se concentre sur le choix et la gestion des systèmes de stockage de données appropriés sur Google Cloud.
Elle couvre l’analyse des schémas d’accès aux données pour choisir le service adapté (Bigtable, Spanner, Cloud SQL, Cloud Storage, etc.), la planification des coûts et des performances, et la gestion du cycle de vie des données.
La section aborde également la conception d’entrepôts de données, en tenant compte de la modélisation, de la normalisation et des besoins métier.
Enfin, la section explore l’utilisation de data lakes, en incluant la gestion (découverte, accès, coûts), le traitement des données et la surveillance.
Elle aborde également la conception de data mesh, en utilisant des outils comme Dataplex et Data Catalog pour segmenter les données et implémenter une gouvernance fédérée pour les systèmes de données distribués.
L’objectif est d’évaluer la capacité du Data Engineer de stocker et de gérer efficacement leurs données sur Google Cloud, en fonction de leurs besoins spécifiques et de leurs cas d’utilisation.
Section 4 : Préparation et utilisation des données pour l’analyse (~15 % de l’examen)
La section « Préparation et utilisation des données pour l’analyse » se concentre sur la préparation et l’utilisation des données pour l’analyse et la visualisation, notamment avec des outils comme BigQuery.
Elle couvre la connexion aux outils de visualisation, le pré-calcul des champs, l’utilisation de vues matérialisées, la détermination de la granularité temporelle des données et le dépannage des requêtes lentes.
La sécurité et la confidentialité sont également abordées avec IAM et Cloud DLP. L’objectif est d’optimiser les données pour une analyse et une visualisation efficaces.
La section traite également du partage de données, en définissant des règles pour le partage, la publication de jeux de données, de rapports et de visualisations, ainsi que l’utilisation d’Analytics Hub.
Enfin, elle aborde l’exploration et l’analyse des données, notamment la préparation des données pour le feature engineering (apprentissage automatique) et la découverte de données.
L’objectif est d’évaluer la capacité du Data Engineer d’exploiter pleinement le potentiel de leurs données pour l’analyse et la prise de décision.
Section 5 : Maintenance et automatisation des charges de travail liées aux données (~18 % de l’examen)
La section « Maintenance et automatisation des charges de travail liées aux données » se concentre sur l’optimisation, l’automatisation, la surveillance et la gestion des charges de travail de données sur Google Cloud.
Elle couvre l’optimisation des ressources pour minimiser les coûts et garantir la disponibilité, la conception de processus automatisés et répétables avec Cloud Composer, et l’organisation des charges de travail en fonction des besoins métier (flexibilité, capacité fixe, requêtes interactives ou batch).
L’objectif est d’assurer l’efficacité et la rentabilité des opérations de données.
La section aborde également la surveillance et le dépannage des processus, en utilisant des outils comme Cloud Monitoring et Cloud Logging pour observer les performances, surveiller l’utilisation planifiée et résoudre les erreurs, les problèmes de facturation et les quotas.
Enfin, elle traite de la gestion des pannes et de l’atténuation de leur impact, en concevant des systèmes tolérants aux pannes, en exécutant des tâches dans plusieurs régions ou zones, en se préparant à la corruption et à la perte de données, et en utilisant la réplication et le basculement des données.
L’objectif est d’évaluer la capacité du Data Engineer de garantir la fiabilité, la disponibilité et la résilience des systèmes de données.
Se former pour préparer l’examen de certification Google Cloud Professional Data Engineer
Se former pour préparer une certification, comme celle de Data Engineer sur Google Cloud, est indispensable. En effet, comme évoqué dans la section précédente la certification est exigeante car elle valide un large éventail de connaissances et compétences sur métier d’ingénieur de données, appliqués à l’écosystème très riche de produits et services Big Data et Machine Learning sur Google Cloud.
Heureusement, Google Cloud propose un parcours de formation officiel très complet, adapté à tous niveaux pour devenir Data Engineer sur Google Cloud. Ces formations contiennent une grande partie des connaissances et des ateliers pratiques nécessaires pour préparer la certification Data Engineer on Google Cloud
J’ai récemment écrit un article sur l’ensemble des formations disponibles sur Google Cloud pour acquérir les compétences nécessaires pour devenir Google Cloud Data Engineer.
Le site SFEIR Institute propose un parcours complet de formation au métier de Data Engineer sur Google Cloud.
Bien qu’il soit bénéfique d’avoir toutes ces formations, de mon expérience il est particulièrement important d’avoir suivi ou avoir des connaissances équivalentes aux formations suivantes:
- La formation Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals (1 jour)
- La formation Data Engineering on Google Cloud (4 jours)
- La formation Data Warehousing with BigQuery: Storage Design, Query Optimization, and Administration (2 jours)
- La formation Managing a Data Mesh with Dataplex (2 jours)
De plus, je recommande de pratiquer via cloudskillsboost des exercices pratiques complémentaires à ces formations, par exemple :
- Prepare Data for ML APIs on Google Cloud
- Build a Data Warehouse with BigQuery
- Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
- Build a Data Mesh with Dataplex
Actuellement Google Cloud offre un accès gratuit à la plateforme cloudskillsboost pour les organisations clientes Google Cloud.
Contactez-nous pour des licences Google Cloud Skills Boost pour votre organisation.
Tips pour bien réussir sa certification Google Cloud Professional Data Engineer
Suite aux formations vous êtes armés des connaissances et compétences nécessaires pour passer l’examen de certification Google Cloud Professional Data Engineer. Voici quelques astuces et issus de mon retour d’expérience sur cet examen de certification (que j’ai réussi 4 fois en 6 ans !)
Astuces techniques pour réussir l’examen de certification Google Cloud Professional Data Engineer
L’examen amène les candidats à se positionner sur de nombreuses situations et use cases clients et il s’agira de faire les bon choix de produits en fonction des exigences métiers ET techniques liées au contexte client.
Comme mentionné dans le guide de l’examen, il y aura certainement une ou plusieurs questions sur l’ensemble des produits majeurs Google Cloud pour concevoir et gérer des flux de travail de données.
Une majeure partie de ces produits sont abordés dans la formation Data Engineering on Google Cloud qui est un pilier du du cursus Data Engineer.
Pour chaque produit il sera important de connaître :
- quelques commandes et opérateurs clés
- les bonnes pratiques, notamment de conception et d’utilisation
- les indicateurs de performance clé, les limites et les quotas
- les fonctionnalités pour travailler à l’échelle et de manière résiliente : haute disponibilité, backup, réplication, clustering, etc.
On parle notamment de :
- Des produits de stockage de données : Cloud Storage, BigQuery Storage
- Des bases de données relationnelles et NoSQL et des Data Warehouses : BigTable, BigQuery, Cloud SQL, Firestore, MemoryStore / Redis, Spanner,
- Des outils de d’ingestion, de data processing, d’intégration de données et de transformation de données : Cloud Composer, Cloud Data Fusion, Dataflow,Dataform Dataprep, Dataproc, Data stream
- Des mécanismes de migration et de transfert de données : Storage Transfer Service, Transfer Appliance, BigQuery Data Transfer Service
- Des produits de Machine Learning : Vertex AI, AutoML, BigQuery ML, les APIs Google Cloud, Vertex AI Pipelines.
- Des produits de gouvernance de données : Dataplex, Data Catalog, Cloud DLP Api
En complément de ces produits, il est important d’être familier avec d’autres services auxquels le data ingénieur est confronté notamment :
- les capacités d’interconnexion entre Google Cloud et les autres environnements comme les options de transfert on-premises -> Cloud et Cross Cloud
- les bases des réseaux et de l’authentification : VPNs, Auth Proxy; Cloud Identity, Cloud Armor
- les bases de la gestion des rôles et des accès avec Cloud IAM
- les bases du logging et la supervision avec Cloud Monitoring
- les bases de l’industrialisation de l’exécution des workflows data avec Cloud Run, Cloud Build ou encore Google Kubernetes Engine.
Stratégie pour passer l’examen de certification Google Cloud Professional Data Engineer
🏋️Préparation et conditions optimales :
La certification Data Engineer est de niveau professionnelle, l’expérience recommandée est d’environ : 3 années ou plus d’expérience dans le secteur, dont 1 année ou plus de conception et de gestion de solutions à l’aide de Google Cloud.
S’il est tout à fait possible de passer cet examen avec moins d’expérience, dans tous les cas il est indispensable de vous former de manière appropriée, avec SFEIR Institute bien sur 😁
Testez vos connaissances avec les sample questions jusqu’à obtenir 100% de bonnes réponses.
Pour une expérience d’examen sereine, connectez-vous environ 15 minutes en avance si vous le passez en ligne, et installez l’outil de supervision la veille.
Si vous vous rendez dans un centre d’examen, arrivez également en avance.
Privilégiez une session en début de journée pour une meilleure concentration.
Enfin, assurez-vous d’être bien reposé, nourri et hydraté avant de commencer, car vous ne pourrez pas faire de pause pendant l’épreuve.
⏱️Gestion du temps :
L’examen est chronométré, avec un nombre important de questions à traiter en un temps limité. Il est donc crucial de bien gérer votre temps. N’hésitez pas à passer les questions difficiles et à y revenir plus tard. Vous pouvez également marquer les questions sur lesquelles vous avez un doute pour les revoir à la fin.
🧘 Zenitude :
Gardez votre calme, même si vous rencontrez des questions difficiles. L’important est de tenter de répondre à toutes les questions, car il n’y a pas de pénalité pour les mauvaises réponses.
Les ressources officielles pour préparer la certification Google Cloud Professional Data Engineer
En complément de cet article et des parcours de formation officiels, vous trouverez des ressources officielles intéressantes pour préparer votre certification Data Engineer :
- Page de ressources pour les ingénieurs de données professionnels,
- Le guide de l’examen qui détaille l’ensemble des thèmes sur lesquels il y a potentiellement des questions lors de l’examen
- Le centre d’aide des certifications Google Cloud
- Un guide sur la préparation à l’examen Data Engineer posté sur le blog de la communauté Google Cloud
- Poser vos questions sur le hub learning & certification Google Cloud
Conclusion
La certification Google Cloud Professional Data Engineer est un atout majeur pour tout professionnel souhaitant valider son expertise et progresser dans le domaine de l’ingénierie des données sur Google Cloud.
La préparation rigoureuse, combinée à une connaissance approfondie des services et outils de la plateforme, est nécessaire pour réussir l’examen. En suivant les conseils et recommandations présentés dans cet article, et en s’appuyant sur les formations Google Cloud officielles délivrées par SFEIR Institute, vous maximisez vos chances de succès et vous vous ouvrez les portes d’une carrière prometteuse dans un secteur en pleine expansion.
N’hésitez plus, lancez-vous dans l’aventure de la certification Google Cloud Professional Data Engineer et propulsez votre carrière vers de nouveaux sommets !
Vous êtes intéressés par vous former ou former vos équipes au métier de Data Engineer dans Google Cloud ?
Contactez-nous directement pour organiser les parcours de formation au métier de Data Engineer !
