Google Professional Data Engineer – 1500 Exam Questions

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

لا يتم تعريف هندسة البيانات بعدد الخدمات السحابية أو أوامر SQL التي يمكنك حفظها. تبدأ هندسة البيانات الحقيقية عندما تصل البيانات من مصادر متعددة، وتتعارض المتطلبات، وتنمو أعباء العمل بشكل غير متوقع، ويجب أن تعالج خطوط الأنابيب المعلومات بشكل موثوق، ويجب عليك تحديد كيفية استيعاب البيانات ومعالجتها وتخزينها وتأمينها وتحويلها وإتاحتها للتحليل. تم تصميم اختبار شهادة Google Professional Data Engineer حول هذه العقلية العملية والتحليلية. إنها تتحداك لتصميم أنظمة معالجة البيانات، واختيار تقنيات التخزين المناسبة، وبناء خطوط أنابيب موثوقة، وتحويل البيانات وتحليلها، وتحسين أعباء العمل، وأتمتة عمليات البيانات، وتطبيق ضوابط الأمان والحوكمة المناسبة عبر بيئات Google Cloud. تمنحك هذه الدورة التدريبية 1500 سؤال تدريبي مصمم لتطوير تلك العقلية من خلال ممارسة مكثفة على طراز الاختبار. بدلاً من مجرد اختبار ما إذا كنت تتذكر تعريف الخدمة، تضعك الأسئلة في مواقف واقعية لهندسة البيانات حيث يجب عليك تحليل المتطلبات، وتقييم المفاضلات المعمارية، واختيار خدمات Google Cloud المناسبة، وتحسين أعباء عمل البيانات، واستكشاف خطوط الأنابيب وإصلاحها، وتحديد الحل الأكثر فعالية. وتتوافق الأسئلة مع اختبار شهادة Google Professional Data Engineer وتغطي المجالات التقنية الرئيسية المطلوبة لهندسة البيانات الحديثة، بما في ذلك هندسة البيانات، ومعالجة البيانات، واستيعاب البيانات، وتحويل البيانات، وتخزين البيانات، وتخزين البيانات، وBigQuery، والتحليلات، وعمليات خطوط الأنابيب، الأتمتة والموثوقية والأمان والخصوصية وإدارة البيانات. داخل هذه الدورة، ستكمل 1500 سؤال تدريبي لمهندس البيانات الاحترافي في Google، مقسمة إلى ستة أقسام مركزة يتكون كل منها من 250 سؤالًا. يتضمن كل سؤال خيارات متعددة للإجابة، والإجابة الصحيحة، وشرحًا تفصيليًا مصممًا لتعزيز مفاهيم هندسة البيانات الأساسية وشرح سبب كون الحل المحدد هو الأنسب. تغطي الدورة هندسة البيانات، وأنظمة معالجة البيانات، واستيعاب البيانات، ومعالجة الدُفعات، ومعالجة الدفق، وETL، وELT، وتدفق البيانات، وPub/Sub، وDataproc، وBigQuery، والتخزين السحابي، وCloud SQL، وSpanner، وBigtable، وFirestore، ونمذجة البيانات، وتخزين البيانات، وتحويل البيانات، وتحليلات SQL، والاستعلام. التحسين، والتقسيم، والتجميع، وعمليات خطوط أنابيب البيانات، والأتمتة، والمراقبة، والتسجيل، والموثوقية، وIAM، والتشفير، وأمن البيانات، والخصوصية، والامتثال، وإدارة البيانات. في القسم الأول، ستركز على هندسة البيانات وتصميم نظام معالجة البيانات. سوف تستكشف أنماط بنية البيانات، ومتطلبات النظام، وقابلية التوسع، والموثوقية، والتوافر، والأداء، وتحسين التكلفة، والمعالجة الموزعة، وخصائص عبء العمل، واختيار خدمات Google Cloud المناسبة. سوف تتدرب على تحليل المتطلبات التجارية والفنية وتحديد كيفية تصميم أنظمة معالجة البيانات لدعم أعباء العمل المختلفة. تتطلب منك الأسئلة تقييم عوامل مثل حجم البيانات، وزمن الوصول، ومتطلبات المعالجة، وقابلية التوسع، والموثوقية، والتعقيد التشغيلي، والتكلفة أثناء اختيار الأساليب المعمارية المناسبة. وستفحص أيضًا السيناريوهات التي تتضمن أعباء العمل المجمعة والمتدفقة، والأنظمة التحليلية، والمعالجة الموزعة، وتكامل البيانات، ومنصات البيانات واسعة النطاق. الهدف هو تعزيز قدرتك على ترجمة المتطلبات إلى بنيات بيانات Google Cloud العملية وفهم المفاضلات التي تنطوي عليها قرارات التصميم المختلفة. في القسم الثاني، ستركز على استيعاب البيانات وتكاملها وخطوط المعالجة. سوف تختبر استيعاب الدفعات، واستيعاب البث، وأنماط ETL وELT، والبنيات المستندة إلى الأحداث، وتحويل البيانات، والمعالجة القائمة على الرسائل، وقابلية التوسع في خطوط الأنابيب، وحركة البيانات الموثوقة عبر خدمات Google Cloud. سوف تتدرب على العمل من خلال سيناريوهات تتضمن Pub/Sub، وDataflow، وDataproc، وBigQuery، وCloud Storage، وتقنيات معالجة البيانات الأخرى، وتحديد الخدمة أو البنية التي تناسب متطلبات عبء العمل بشكل أفضل. وستتطلب منك الأسئلة تحليل مصادر البيانات، ومتطلبات المعالجة، وتوقعات زمن الوصول، واحتياجات التحويل، الإنتاجية، والتسامح مع الخطأ، وموثوقية خطوط الأنابيب. ستعزز قدرتك على تحديد استراتيجيات الاستيعاب والمعالجة المناسبة مع فهم كيفية عمل خطوط أنابيب البيانات الحديثة على نطاق واسع. في القسم الثالث، ستركز على تخزين البيانات والتخزين ونمذجة البيانات. سوف تستكشف الخصائص وحالات الاستخدام المناسبة لـ BigQuery، وCloud Storage، وCloud SQL، وSpanner، وBigtable، وFirestore، وتقنيات التخزين السحابية الأخرى في Google. سوف تفحص مخازن البيانات، ومستودعات البيانات، وقواعد البيانات العلائقية، وقواعد بيانات NoSQL، وتصميم المخطط، والتطبيع، وإلغاء التسوية، والتقسيم، والتجميع، وقابلية التوسع، والاتساق، والتوفر، وتحسين التخزين. سوف تتدرب على تحليل متطلبات عبء العمل وتحديد تكنولوجيا التخزين الأكثر ملاءمة بناءً على بنية البيانات وأنماط الوصول وقابلية التوسع، الأداء ومتطلبات الاتساق والاحتياجات التحليلية واعتبارات التكلفة. تم تصميم السيناريوهات لتعزيز عملية اتخاذ القرار الهيكلي لديك ومساعدتك على فهم سبب كون أحد حلول التخزين أكثر ملاءمة من الآخر. في القسم الرابع، ستركز على تحويل البيانات والتحليلات وتحسين BigQuery. سوف تستكشف معالجة البيانات التحليلية، وSQL، وتحويل البيانات، وإعداد البيانات، والنمذجة التحليلية، وتحسين الاستعلام، والتقسيم، والتجميع، وضبط الأداء، وأحمال عمل BigQuery الفعالة من حيث التكلفة. سوف تتدرب على تحليل مجموعات البيانات الكبيرة، والاستعلامات المعقدة، والصلات، والتجميعات، والتحويلات، وأعباء العمل التحليلية، ومتطلبات الأداء مع تحديد كيفية بناء حلول تحليلية فعالة وقابلة للتطوير. تم تصميم الأسئلة لتعزيز فهمك لكيفية تحويل البيانات الأولية إلى مجموعات بيانات موثوقة وجاهزة للتحليل وكيفية تحسينها أعباء عمل BigQuery فيما يتعلق بالأداء والتكلفة. ستدرس أيضًا السيناريوهات التي تتطلب تقييمًا دقيقًا لتصميم الاستعلام وتنظيم البيانات واستراتيجيات المعالجة والهندسة التحليلية. في القسم الخامس، ستركز على عمليات خطوط أنابيب البيانات وهندسة الأتمتة والموثوقية. سوف تستكشف تنسيق سير العمل، والأتمتة، والمراقبة، والتسجيل، والتنبيه، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها، وقابلية الملاحظة، والتسامح مع الأخطاء، وإدارة الأداء، والموثوقية التشغيلية. سوف تتدرب على تحليل فشل خطوط الأنابيب، ومعالجة الاختناقات، ومشاكل جودة البيانات، وقيود الموارد، والمشكلات التشغيلية، وتحديات الموثوقية مع تحديد الإجراء التصحيحي أو الوقائي الأنسب. وستتطلب منك الأسئلة تقييم كيفية مراقبة أعباء عمل بيانات الإنتاج وصيانتها وأتمتتها وتحسينها. سوف تستكشف السيناريوهات التشغيلية التي تتضمن تنفيذ خطوط الأنابيب، ومعالجة الفشل، وقابلية الملاحظة، وقابلية التوسع، والأداء، وإدارة التكلفة، مما يساعدك على تطوير حكم أقوى للحفاظ على منصات بيانات موثوقة. في القسم السادس، ستركز على أمن البيانات والحوكمة والخصوصية والامتثال. سوف تستكشف IAM، والتحكم في الوصول، والامتيازات الأقل، وحسابات الخدمة، والتشفير، والتدقيق، وحماية البيانات، والخصوصية، وتصنيف البيانات، والحوكمة، والامتثال، وهندسة البيانات الآمنة. سوف تتدرب على تحليل متطلبات الأمن والحوكمة وتحديد كيفية حماية البيانات الحساسة والوصول إليها ومراقبتها ومشاركتها وإدارتها عبر بيئات Google Cloud. وستتطلب السيناريوهات منك تقييم عناصر التحكم الأمنية والأذونات ومتطلبات التشفير واحتياجات التدقيق والسياسات التنظيمية واعتبارات الخصوصية ومتطلبات الإدارة أثناء اختيار الحلول التي توازن بين الأمان والمتطلبات التشغيلية والتحليلية. تم تصميمه لتوفير مسار إعداد تدريجي بدءًا من هندسة البيانات وتصميم نظام المعالجة من خلال استيعاب البيانات وتخزينها ونمذجة البيانات وتحليلات BigQuery وعمليات خطوط الأنابيب والأتمتة والموثوقية والأمان والخصوصية والحوكمة. كل قسم له غرض تقني مميز، مما يسهل تحديد المجالات القوية، والتعرف على الفجوات المعرفية، وتركيز الدراسة الإضافية حيث تشتد الحاجة إليها. تم تصميم أسئلة التدريب الـ 1500 لتعريضك لمجموعة واسعة من مواقف هندسة البيانات الواقعية بدلاً من الاعتماد فقط على التمارين المتكررة القائمة على التعريف. ستواجه سيناريوهات تتضمن خطوط أنابيب البيانات، وأحمال العمل المتدفقة، ومعالجة الدفعات، وBigQuery، ومستودعات البيانات، وتقنيات التخزين، وتحليلات SQL، وتحويل البيانات، وتحسين الاستعلام، والمراقبة، والأتمتة، والأمن، وIAM، والتشفير، والحوكمة، والامتثال. لتحقيق أقصى قدر من الاستعداد، يمكنك إعادة إجراء جميع الأقسام عدة مرات حسب الحاجة. يتيح لك ذلك إعادة النظر في الأسئلة الصعبة، ومراجعة التفسيرات التفصيلية، وتحديد الفجوات المعرفية المتكررة، وتعزيز المفاهيم المهمة، وتحسين أدائك تدريجيًا. وقد تم تصميم الأسئلة لتشجيعك على التفكير كمهندس بيانات Google Cloud بدلاً من مجرد حفظ أسماء المنتجات أو تعريفات الخدمة. ستقوم بتقييم الموقف بشكل متكرر، وتحديد متطلبات هندسة البيانات الأساسية، ومقارنة التقنيات المتاحة، والنظر في المفاضلات المعمارية، وتقييم قابلية التوسع والموثوقية، واختيار الحل الذي يلبي المتطلبات الفنية والتجارية على أفضل وجه. سواء كان هدفك هو الحصول على شهادة Google Professional Data Engineer، أو تطوير حياتك المهنية في Google Cloud، أو تعزيز مهاراتك في هندسة البيانات، أو التحقق من صحة معرفتك الحالية، أو الاستعداد للمسؤوليات المهنية التي تتضمن منصات بيانات واسعة النطاق، فإن هذه الدورة التدريبية توفر ممارسة مكثفة عبر المجالات الفنية الرئيسية المرتبطة بالشهادة. 1500 سؤال تدريبي ومراجعة الشروحات بعناية، ستعزز فهمك لهندسة البيانات، ومعالجة البيانات، واستيعاب البيانات، وخطوط الدفع والتدفق، وتخزين البيانات، ونمذجة البيانات، وBigQuery، والتحليلات، وتحويل البيانات، وعمليات خطوط الأنابيب، والأتمتة، والموثوقية، والأمن، والخصوصية، والحوكمة. الهدف ليس مجرد مساعدتك في التعرف على الإجابة الصحيحة في اختبار Google Professional Data Engineer. إنها لمساعدتك على تطوير التفكير الفني ومهارات اتخاذ القرار الهيكلي المطلوبة لتقييم سيناريوهات هندسة البيانات غير المألوفة، وفهم متطلبات عبء العمل، ومقارنة تقنيات Google Cloud، وتحديد الحلول المناسبة، وتصميم منصات بيانات موثوقة وقابلة للتطوير. مع 1500 سؤال عبر ستة مجالات تقنية مركزة، تمنحك هذه الدورة طريقة منظمة لقياس معرفتك، وتقوية المناطق الضعيفة، وتحسين التفكير الفني، وتعزيز مفاهيم Google Cloud المهمة، وبناء الثقة في الاختبار. من خلال الجمع بين التغطية الفنية الواسعة والسيناريوهات الواقعية والتفسيرات التفصيلية والشاملة من الناحية العملية، تساعدك هذه الدورة التدريبية على اجتياز اختبار شهادة Google Professional Data Engineer من خلال فهم أقوى وأعمق وأكثر عملية لهندسة البيانات الحديثة على Google Cloud.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)