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Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engr Certificat Professionnel

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Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engr Certificat Professionnel

Advance your career in data engineering

Instructeur : Google Cloud Training

104 856 déjà inscrits

Inclus avec

Série de 5 cours

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise

4.6

(7,135 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 5 cours

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4.6

(7,135 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

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Ce que vous apprendrez

Identify the purpose and value of the key Big Data and Machine Learning products in Google Cloud.
Employ BigQuery to carry out interactive data analysis.
Use Cloud SQL and Dataproc to migrate existing MySQL and Hadoop/Pig/Spark/Hive workloads to Google Cloud.
Choose between different data processing products on Google Cloud.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : PySpark
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Migration
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Maintenance
Catégorie : Dashboard
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Cloud Services
Catégorie : Apache Airflow

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Récemment mis à jour !

octobre 2025

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Certificat professionnel - série de 5 cours

Google Cloud Professional Data Engineer certification was ranked #1 on Global Knowledge's list of 15 top-paying certifications in 2021! Enroll now to prepare!

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87% of Google Cloud certified users feel more confident in their cloud skills. This program provides the skills you need to advance your career and provides training to support your preparation for the industry-recognized Google Cloud Professional Data Engineer certification.

Here's what you have to do

1) Complete the Coursera Data Engineering Professional Certificate

2) Review other recommended resources for the Google Cloud Professional Data Engineer certification exam

3) Review the Professional Data Engineer exam guide

4) Complete Professional Data Engineer sample questions

5) Register for the Google Cloud certification exam (remotely or at a test center)

Applied Learning Project

This professional certificate incorporates hands-on labs using Qwiklabs platform.These hands on components will let you apply the skills you learn. Projects incorporate Google Cloud Platform products used within Qwiklabs. You will gain practical hands-on experience with the concepts explained throughout the modules.

Projet d'apprentissage appliqué

This Professional Certificate incorporates hands-on labs using our Qwiklabs platform.

These hands on components will let you apply the skills you learn in the video lectures. Projects will incorporate topics such as Google BigQuery, which are used and configured within Qwiklabs. You can expect to gain practical hands-on experience with the concepts explained throughout the modules.

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

COURS 10 minutes

Ce que vous apprendrez

Differentiate between data lakes and data warehouses.
Explore use-cases for each type of storage and the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud.
Discuss the role of a data engineer and the benefits of a successful data pipeline to business operations.
Examine why data engineering should be done in a cloud environment.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Architecture

Catégorie : Data Lakes

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Data Infrastructure

Catégorie : Cloud Storage

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Cloud Development

Catégorie : SQL

Catégorie : Data Modeling

Catégorie : Data Storage

Catégorie : Data Warehousing

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

COURS 210 heures

Ce que vous apprendrez

Determine whether batch data pipelines are the correct choice for your business use case.
Design and build scalable batch data pipelines for high-volume ingestion and transformation.
Implement data quality controls within batch pipelines to ensure data integrity.
Orchestrate, manage, and monitor batch data pipeline workflows, implementing error handling and observability using logging and monitoring tools.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Cloud Storage

Catégorie : Data Warehousing

Catégorie : Apache Airflow

Catégorie : Serverless Computing

Catégorie : Data Quality

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

COURS 38 heures

Ce que vous apprendrez

Ingest and manage streaming data using Pub/Sub and Managed Service for Apache Kafka
Build and deploy streaming data pipelines with Dataflow
Implement streaming data solutions for real-time analytics and application serving with BigQuery and Bigtable

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Big Data

Catégorie : Scalability

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Real Time Data

Catégorie : SQL

Catégorie : Advanced Analytics

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Ad Hoc Analysis

Catégorie : Performance Tuning

Catégorie : Dataflow

Catégorie : Data Architecture

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud

COURS 46 heures

Ce que vous apprendrez

Differentiate between ML, AI and deep learning.
Discuss the use of ML API’s on unstructured data.
Execute BigQuery commands from notebooks.
Create ML models by using SQL syntax in BigQuery and without coding using Vertex AI AutoML.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Unstructured Data

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Tensorflow

Catégorie : Artificial Intelligence

Catégorie : Big Data

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

COURS 54 heures

Ce que vous apprendrez

List the domains covered on the Professional Data Engineer (PDE) certification exam.
Identify gaps in your knowledge and skills for each domain.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Storage

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Data Security

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Data Management

Catégorie : Data Warehousing

Catégorie : Cloud Storage

Catégorie : Data Migration

Catégorie : Automation

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Data Maintenance

Catégorie : Data Infrastructure

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeur

Google Cloud Training

Google Cloud

2 019 Cours3 762 874 apprenants

Offert par

Google Cloud

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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Foire Aux Questions

This Professional Certificate is designed to be completed in three and a half months at five hours per week.

One (1) year of experience with one or more of the following:

• A common query language such as SQL

• Extract, transform, load activities

• Data modeling

• Machine learning and/or statistics

• Programming in Python

We strongly recommend you take these courses in order, beginning with Big Data and Machine Learning Fundamentals. This is especially important when completing the Qwiklabs projects, as these hands-on labs build upon the work you complete in preceding courses.

Plus de questions

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¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (12/1/2024 - 12/1/2025)