Google CloudPDEProfessionalPrépare la certification Google Cloud Professional Data Engineer
Entraîne-toi avec 100+ questions originales en français, des examens blancs chronométrés et des explications détaillées sur BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Bigtable, Spanner, la sécurité (IAM, CMEK, policy tags) et l'automatisation des pipelines en production.
Essai gratuit · Questions corrigées · Examens blancs chronométrés · Préparation indépendante
Questions corrigées
Domaines officiels couverts
Examen blanc chronométré
Questions et corrections
Détails de l'examen Professional Data Engineer
Les tarifs et la disponibilité peuvent évoluer : vérifie toujours sur la page officielle avant l'inscription.
Code examen
Professional Data Engineer
Éditeur
Google Cloud
Niveau
Professional · Data Engineer
Format
50-60 questions (QCM et choix multiples)
Durée
120 minutes
Score requis
Non publié officiellement (Pass/Fail)
Langues
Anglais · Japonais
Validité
2 ans
Renouvellement possible via un examen court (Renewal) dans la fenêtre d'éligibilité
Prérequis
Aucun officiel · 3+ ans d'expérience dont 1+ an sur Google Cloud recommandés
Tarif
200 USD
Tarif officiel Google Cloud (hors taxes) — vérifier les variations selon la région
Source officielle : cloud.google.com — Professional Data Engineer
Compétences mesurées par l'examen PDE
Les 5 sections officielles de l'exam guide avec leurs pondérations approximatives. Chaque section est couverte par des questions originales en français.
Concevoir des systèmes de traitement de données
22%Choisir le bon service pour chaque besoin : BigQuery, Bigtable, Spanner, Cloud SQL, AlloyDB, Pub/Sub. Fiabilité, résidence des données et migration.
- •BigQuery vs Bigtable vs Spanner vs Cloud SQL : critères de choix
- •Haute disponibilité vs reprise après sinistre (HA vs DR)
- •Buckets dual-region · réplication turbo
- •Résidence des données · CMEK · exigences réglementaires
- •Migration : BigQuery Migration Service, architectures event-driven
Ingérer et traiter les données
25%Pipelines batch et streaming : Pub/Sub, Dataflow, Datastream, Data Fusion, Spark managé. Exactly-once, fenêtrage, CDC et templates.
- •Pub/Sub : ack deadline, ordering keys, dead-letter, exactly-once
- •Dataflow : watermarks, autoscaling, update in-place, FlexRS
- •Datastream : backfill + CDC depuis PostgreSQL / MySQL / Oracle
- •Storage Write API · souscriptions BigQuery natives
- •Serverless pour Apache Spark · Dataproc · Data Fusion
Stocker les données
20%Modélisation BigQuery (partitionnement, clustering), classes de stockage Cloud Storage, Bigtable, BigLake et protection des données.
- •Partitionnement + clustering · require_partition_filter
- •Classes de stockage · Autoclass · Bucket Lock (WORM)
- •Clones vs snapshots de tables · time travel
- •Bigtable : clés de ligne, hotspotting, SSD vs HDD, app profiles
- •BigLake · tables Iceberg · données semi-structurées
Préparer et utiliser les données pour l'analyse
15%Rendre la donnée exploitable et gouvernée : vues autorisées, policy tags, Dataform, Looker, Connected Sheets, BigQuery ML.
- •Vues autorisées · row access policies · masquage dynamique
- •Policy tags · Sensitive Data Protection (DLP)
- •Dataform · vues matérialisées · scheduled queries
- •Looker vs Looker Studio · Connected Sheets
- •BigQuery ML vs Vertex AI : la frontière
Maintenir et automatiser les workloads de données
18%Orchestration, surveillance et FinOps : Cloud Composer, Workflows, monitoring des pipelines, réservations de slots, quotas et coûts.
- •Cloud Composer (Airflow managé) vs Scheduler + Workflows
- •Monitoring : oldest_unacked_message_age, data freshness, SLO
- •INFORMATION_SCHEMA.JOBS / JOBS_TIMELINE · diagnostic des slots
- •Réservations et éditions · quotas personnalisés · maximum bytes billed
- •Drain vs cancel · CI/CD des DAGs · gestion des erreurs 429
Teste-toi avec une question PDE
Format proche de l'examen : QCM scénarisés, distracteurs réalistes, explication détaillée du raisonnement attendu.
Pourquoi préparer la PDE avec DataCertification ?
Questions scénarisées
Questions originales en français qui reproduisent le style PDE : cas de production, arbitrages entre services, distracteurs plausibles.
Examens blancs chronométrés
Reproduction des conditions Google Cloud : 50 questions, 120 minutes et bilan par domaine officiel.
5 sections officielles couvertes
Conception, ingestion et traitement, stockage, analyse et gouvernance, maintenance et automatisation.
Entraînement pratique complémentaire
Renforce SQL, cloud et analytics engineering pour ancrer les concepts en mission GCP.
Complète ta préparation avec de la pratique
La PDE valide un savoir-faire de production. En mission, tu écris du SQL, du Python et tu modélises sur BigQuery. Ces 3 labs renforcent les fondations.
Renforcer SQL
Window functions, agrégations, CTEs — le quotidien de BigQuery et la moitié des questions de l'examen.
S'entraîner en SQLProgresser en Python data
Pandas, APIs, automation — utile pour Dataflow, les notebooks BigQuery Studio et les DAGs Composer.
S'entraîner en PythonPratiquer l'analytics engineering
Modélisation en couches, SCD, qualité, incrémental — exactement ce que tu construis sur BigQuery.
Découvrir le Lab Analytics EngineeringCe que tu dois maîtriser avant l'examen
Les concepts qui reviennent le plus dans la PDE et qui causent le plus d'erreurs en mission GCP.
- ✓BigQuery : partitionnement, clustering, slots et réservations
- ✓Pub/Sub : ack deadline, ordering keys, dead-letter topics
- ✓Dataflow : watermarks, late data, exactly-once, drain vs cancel
- ✓Datastream · CDC · pattern MERGE en staging
- ✓Storage Write API vs insertAll · souscriptions BigQuery
- ✓Cloud Storage : classes, lifecycle, Autoclass, Bucket Lock
- ✓Bigtable : clé de ligne, hotspotting, app profiles, dimensionnement
- ✓Spanner vs Cloud SQL vs AlloyDB : quand choisir quoi
- ✓IAM · vues autorisées · row access policies · policy tags
- ✓CMEK · VPC Service Controls · résidence des données
- ✓Cloud Composer (Airflow) · Workflows · scheduled queries
- ✓INFORMATION_SCHEMA · monitoring et alerting des pipelines
Questions fréquentes sur la PDE
Qu'est-ce que la certification Google Cloud Professional Data Engineer ?
Quels sujets sont couverts par l'examen ?
Combien de temps faut-il pour préparer l'examen ?
Quelle différence avec l'Associate Data Practitioner ?
Les questions DataCertification sont-elles les vraies questions de l'examen ?
L'examen est-il disponible en français ?
Faut-il de la pratique réelle sur Google Cloud ?
Quels entraînements pratiques sont recommandés ?
DataCertification est-il affilié à Google ?
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DataCertification est une plateforme éducative indépendante, non affiliée à Google. Google Cloud™, BigQuery™ et les marques associées sont des marques de Google LLC. Les questions sont créées à des fins pédagogiques et ne proviennent pas de l'examen officiel.