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.

لمن تُناسب هذه الشهادة ؟

باختصار:

شهادة Professional Data Engineer مناسبة لأي شخص يريد احتراف بناء وإدارة أنظمة البيانات المؤسسية على Google Cloud، مع فهم عميق لأدوات المعالجة والتحليل والأمان والتحسين.

هل لازم أكون حاصل على شهادات قبلها؟

لا إطلاقًا.
لكن علمياً

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.

تفاصيل الاختبار :

المنهج الرئيسي

المحتوى يدور حول لسبعه نقاط أساسية:

Data Ingestion (جمع البيانات)
- ‏بناء أنظمة جمع بيانات عبر Pub/Sub، APIs، Batch أو Streaming
- نقل البيانات بين البيئات وربط مصادر متعددة
Storage (التخزين)
- ‏تصميم Data Lake على
  Cloud Storage
- ‏تصميم Data Warehouse على BigQuery
- ‏أفضل ممارسات: Partitioning / Clustering / Compression
Data Transformation & Orchestration
(التحويل وتنسيق المهام)
- استخدام Cloud Composer (Airflow) لإدارة المهام
- ‏التعامل مع جداول البيانات وتنسيق العمل بين الـ Pipelines

Processing (المعالجة)
- معالجة البيانات عبر: Dataflow، Dataproc، Dataprep
- فهم مفاهيم Apache Spark / Beam
- بناء Pipelines ETL/ELT متقدّمة
Analysis & BI
(التحليل وبناء التقارير)
- تحليل البيانات باستخدام BigQuery
- بناء تقارير وDashboards عبر Looker / BI tools
- تحسين الاستعلامات وأدائها
(الحوكمة والأمان)
- التحكم بصلاحيات البيانات باستخدام IAM
- تشفير البيانات في التخزين والنقل
- ‏استخدام Data Catalog و Data Lineage
- حوكمة البيانات داخل المؤسسة
Optimization
(تحسين الأداء والتكاليف)
- تحسين أداء الأنظمة وتقليل زمن المعالجة
- تقليل التكلفة بتحسين الاستعلام والتخزين واستخدام الموارد

ما الشهادات التي يُنصح بها بعد هذة الشهادة ؟

مش إلزامي، لكن لو تبغى مسار قوي في تصميم وبناء خطوط البيانات وتحليلها باستخدام Google Cloud، فهذه أفضل الخيارات:

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

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.