Professional Data Engineer: pipelines e decisões de dados

Objetivos e percurso

Oito aulas com aplicação guiada, 50 perguntas e oito casos originais. Avaliação interna de 32 decisões em 60 minutos. Exemplos bancários fictícios sobre qualidade, migração, streaming, partilha, custos e recuperação. Cobertura inicial sem laboratórios executáveis nem tratamento exaustivo de todos os produtos de armazenamento ou objetivos avançados. Guia standard atualmente ligado pela Google, título do documento v4.2, consultado em 30-09-2026; data de edição não confirmada. Cinco pesos aproximados: 22/25/20/15/18. Exame de 40–50 itens em 120 minutos, em inglês e japonês. Nota numérica de aprovação não confirmada publicamente.

Para quem: Engenheiros de dados, plataforma e profissionais APS que desenham e operam pipelines Google Cloud.

Pré-requisitos: Experiência em SQL, pipelines, IAM, cloud e gestão de dados. Sem pré-requisito formal de certificação; experiência prática Google Cloud recomendada.

370 minutos de estudo estimados

• Traduz requisitos de dados em controlos, ownership e resultados observáveis.
• Constrói gates de qualidade e valida estado final antes da mudança.
• Distingue hora do evento, atualizações de janela e garantias de execução.
• Escolhe contratos de escrita e promove transformações com validação.
• Escolhe organização dos dados a partir de consultas, transações e retenção.
• Avalia efeitos de mudanças no armazenamento e nos controlos de consulta.
• Entrega dados úteis sem perder âmbito de acesso nem validade da avaliação.
• Liga orquestração, diagnóstico e recuperação ao prazo de negócio.

Módulos

1. Desenho, governance e identidade
2. Qualidade, migração e cutover
3. Streaming, tempo e efeitos
4. Ingestão, publicação e CI/CD
5. Armazenamento e padrões de acesso
6. Custos, expiração e políticas
7. Análise, partilha e avaliação ML
8. Operação, capacidade e recuperação

Continua a aprender

Google Cloud

• Professional Cloud DevOps Engineer
• Professional Cloud Architect
• Professional Cloud Security Engineer
• SQL
• Suporte de produção L3

Referências e versão

Current linked standard guide (document title v4.2); edition date unconfirmed (2026-09-30 inspection)

• Professional Data Engineer certification · 2026-09-30
• Professional Data Engineer standard exam guide, document title v4.2 · 2026-09-30
• Test data with Dataform assertions · 2026-09-30
• Dataform dependencies and dependent assertions · 2026-09-30
• Dataflow exactly-once processing · 2026-09-30
• Troubleshoot Dataflow bottlenecks · 2026-09-30
• Apache Beam programming guide · 2026-09-30
• BigQuery Storage Write API gRPC · 2026-09-30
• Datastream events and streams · 2026-09-30
• BigQuery partitioned tables · 2026-09-30
• Manage partitioned tables · 2026-09-30
• BigQuery clustered tables · 2026-09-30
• Control BigQuery costs · 2026-09-30
• BigQuery row-level security · 2026-09-30
• BigQuery column-level security · 2026-09-30
• BigQuery authorized views · 2026-09-30
• BigQuery time travel and fail-safe · 2026-09-30
• BigQuery materialized views · 2026-09-30
• BigQuery workload management · 2026-09-30
• Knowledge Catalog introduction · 2026-09-30
• Writing DAGs for Managed Service for Apache Airflow · 2026-09-30
• Machine learning training and test datasets · 2026-09-30
• BigQuery embeddings and vector search · 2026-09-30
• Cloud Storage object lifecycle management · 2026-09-30
• IAM overview · 2026-09-30
• Cloud KMS key rotation · 2026-09-30
• Sensitive Data Protection pseudonymization · 2026-09-30
• Well-Architected Framework · 2026-09-30