إذا نجحت في شهادة Professional Data Engineer، فهذا يعني أنك أثبت قدرتك على تصميم وبناء أنظمة بيانات ضخمة على Google Cloud، وإنشاء Data Pipelines قوية سواء للمعالجة الدُفعية أو اللحظية، وتحليل البيانات بكفاءة باستخدام BigQuery، مع التحكم في الحوكمة والأمان وتحسين الأداء والتكلفة في بيئات الإنتاج. وتُعد هذه الشهادة خطوة قوية جدًا لأي شخص يطمح ليصبح مهندس بيانات سحابي محترف ومتخصص في منصات البيانات السحابية داخل الشركات التي تعتمد على التحليلات واتخاذ القرار المبني على البيانات.
عراب ال IT 
امتحانات دوليه
Professional Data Engineer
عن الشهادة
هي شهادة احترافية متقدمة من Google Cloud ضمن المسار الاحترافي (Professional level) في تخصص البيانات و تركّز الشهادة على تصميم، بناء، إدارة، وتأمين منصات البيانات على Google Cloud باستخدام خدمات مثل: BigQuery، Dataflow، Dataproc، Pub/Sub، Cloud Storage، Composer (Airflow)، Data Catalog، Looker وغيرها و تغطي الشهادة رحلة البيانات بالكامل:
جمع البيانات ⇐ تخزينها ⇐ معالجتها ⇐ تحليلها ⇐ حوكمتها وتأمينها ⇐ تحسين الأداء والتكاليف و هي شهادة خبراء البيانات على Google Cloud، وتثبت قدرتك على بناء أنظمة Data Analytics وData Engineering متقدّمة وقابلة للتوسّع ومستخدمة في الإنتاج داخل المؤسسات الكبرى.
المنهج الرئيسي
ينقسم المنهج إلى سته أجزاء رئيسية
- تصميم وتخطيط شبكات الحوسبة السحابية
-
- تصميم شبكات VPC على Google Cloud
- تخطيط عناوين IP والشبكات الفرعية (Subnets)
- استخدام VPC المشتركة (Shared VPC)
- أفضل الممارسات في تصميم بنية الشبكة (Network Architecture)
- تحليل البيانات وتمكين تعلّم الآلة
-
- تمكين التحليل المتقدم
- دعم فرق علوم البيانات (Data Science) وتعلّم الآلة (ML)
- تجهيز البيانات للنماذج
- التكامل مع أدوات التحليل والذكاء الاصطناعي
- بناء وتشغيل خطوط أنابيب البيانات
-
- بناء خطوط أنابيب بيانات موثوقة
- معالجة البيانات باستخدام المعالجة الدفعية (Batch) والمعالجة المتدفقة (Streaming)
- تنسيق العمليات (Orchestration) وإدارة تدفق البيانات
- تشغيل خطوط أنابيب البيانات في بيئات الإنتاج (Production)
- ضمان جودة البيانات وموثوقيتها وحوكمتها
-
- ضمان جودة البيانات (Data Quality)
- التحقق من صحة البيانات (Data Validation) ومراقبتها
- حوكمة البيانات (Data Governance) وإدارة السياسات
- إدارة البيانات الوصفية (Metadata) والامتثال
- تخزين البيانات ونمذجة البيانات
-
- اختيار أنظمة التخزين المناسبة
- نمذجة البيانات (Data Modeling) لأغراض التحليل وتحسين الأداء
- البيانات المهيكلة (Structured) وغير المهيكلة (Unstructured)
- إدارة دورة حياة البيانات (Data Lifecycle)
- الأمن والخصوصية والامتثال
-
- تأمين البيانات أثناء التخزين وأثناء النقل
- إدارة الهويات والصلاحيات (IAM) والتحكم في الوصول
- حماية الخصوصية
- الالتزام بالمعايير واللوائح التنظيمية
تفاصيل الاختبار :
- مدة الاختبار: 120 دقيقة
- عدد الأسئلة: بين 50 إلى 60 سؤال
- نوع الأسئلة: اختيار من متعدد + اختيارات متعددة
- اللغة: الإنجليزي
- درجة النجاح: تقديريًا ~70 – 75٪ (Pass/Fail)
- سعر الاختبار: (200$) و يضيف في بعض الدول ضريبه.
- صلاحية الشهادة: 2 سنوات
هل لازم أكون حاصل على شهادات قبلها ؟
لا إطلاقًا.
لكن يُفضَّل أن يكون لديك فهم قوي لأساسيات Google Cloud، مع إتقان جيد جدًا لـ SQL، وخبرة في بناء مسارات البيانات (Data Pipelines) أو أنظمة الـ ETL و كما أن وجود خلفية قوية في مجال Data Engineering يُعد ميزة مهمة حتى بدون شهادة رسمية، ويمكن لشهادة Associate Cloud Engineer (ACE) أو خبرة عملية مكافئة أن تساعدك، لكنها ليست شرطًا أساسيًا.
ما الشهادات التي يُنصح بها بعد هذة الشهادة ؟
ليس إلزامي .
لكن في حال الاحتياج إلى مسار قوي في هندسة البيانات على Google Cloud و خصوصًا في تصميم وبناء خطوط البيانات، معالجة البيانات الضخمة، وتحويل البيانات إلى رؤى قابلة للاستخدام ، فشهادة Professional Data Engineer هي الحل الأقوى.
ما هي أهم استخدامات شهادة Professional Data Engineer ؟
- Data Architecture / Analytics Architect لتصميم منصات بيانات مؤسسية قابلة للتوسع والحوكمة.
- Advanced Data Engineering (Streaming / Lakehouse) للتعمق في المعالجة اللحظية وبنى البيانات الحديثة.
- Machine Learning Engineering للانتقال من بناء البيانات إلى تمكين نماذج ML وAI.
- Generative AI (Data for LLMs / RAG) لاستخدام البيانات في حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي.
- Cloud Architecture (Professional Cloud Architect) لربط هندسة البيانات بالتصميم المعماري السحابي.
- Data Governance & Security للتركيز على الجودة، الخصوصية، والامتثال.
خطوتك نحو احتراف هندسة البيانات :
لمن تُناسب هذه الشهادة ؟
- تعمل كـ Data Engineer أو Data Architect أو Analytics Engineer.
- تبني ETL/ELT Pipelines أو نظم معالجة بيانات ضخمة.
- تتعامل مع Data Warehousesl.
Data Lakes على Google Cloud. - تشتغل في تحليل البيانات، تحسين الأداء، أو حوكمة البيانات.
- تستهدف وظائف متقدّمة مثل:
Data Engineer – BI Engineer – Analytics Platform Engineer – Cloud Data Architect – ML Data Engineer.