Google Cloud · Professional · Nivel profesional

Certifícate como Google Cloud Professional Data Engineer

Te preparamos de principio a fin para aprobar la certificación: clases grabadas en español a tu ritmo, práctica resuelta de cada sección y un simulacro real de 50 preguntas. Llegas al examen oficial de nivel Professional sabiendo exactamente qué esperar.

Ver el plan completo Cómo es el examen

Ficha del examen

Guía oficial v4.2

Preguntas
40–50En 120 minutos
Costo oficial
$200USD más impuestos, se paga a Google
Vigencia
2 añosLuego se recertifica
Dónde
OnlineO en centro de pruebas

Fuente: Google Cloud Certification ↗

Dónde te enfocamos

Diseñar e ingerir se llevan casi la mitad del examen

Diseño de sistemas e ingesta y procesamiento suman el 47%. El plan les dedica cuatro de sus etapas.

  • Diseñar sistemas de procesamiento de datosElegir el almacenamiento, batch vs. streaming, migración, seguridad y fiabilidad22%
  • Ingerir y procesar los datosPub/Sub, Dataflow, Dataproc, Composer y carga a BigQuery25%
  • Almacenar los datosBigQuery, Bigtable, Cloud Storage, Cloud SQL y Spanner20%
  • Preparar y usar los datos para análisisSQL analítico, BigQuery ML, Looker y compartición gobernada15%
  • Mantener y automatizar cargas de trabajoCI/CD de pipelines, monitoreo, costo y confiabilidad18%

Dos formatos: opción múltiple y selección múltiple. Las preguntas plantean un escenario y piden la mejor arquitectura, no una definición: casi siempre se descarta por costo, latencia o carga operativa. Google no publica el puntaje mínimo para aprobar.

Lo que vas a aprender

Etapa por etapa, en el orden en que el examen pregunta

En cada etapa cubres una sección oficial y cierras con preguntas resueltas. La última es el simulacro completo. Avanzas a tu ritmo: sin plazos.

  1. E1
  2. E2
  3. E3
  4. E4
  5. E5
  6. E6
  7. E7
  8. E8

9 etapas · 5 secciones · 120 minutos

00Antes de iniciar

Ubica el examen y tu punto de partida

  • Alcance real del material: repaso y simulacro, no un curso desde cero
  • Anatomía del examen y estrategia según el peso de cada sección
  • Cómo leer un escenario y descartar por costo, latencia o carga operativa

Punto de partida

Sílabus · módulo 0 · 2 sesiones

01Etapa 1

Elige el almacenamiento y el tipo de pipeline

  • La matriz de decisión: BigQuery, Bigtable, Cloud Storage, Cloud SQL, Spanner y Firestore
  • Batch o streaming: Dataflow con Apache Beam, Dataproc y Pub/Sub
  • Patrones lambda y kappa, y qué requisito inclina la balanza

Sección 1 · Parte A

22%

Sílabus · módulo 1 · ses. 1.1 y 1.2

02Etapa 2

Diseña para migrar, resistir y cumplir

  • Migración con Datastream (CDC), Storage Transfer y BigQuery Data Transfer
  • Alta disponibilidad y recuperación: regiones, zonas, desacople e idempotencia
  • Seguridad desde el diseño: IAM, CMEK con Cloud KMS y protección de PII

Sección 1 · Parte B

22%

Sílabus · módulo 1 · ses. 1.3 a 1.5

03Etapa 3

Ingiere y procesa en streaming

  • Pub/Sub: topics y subscriptions, garantías de entrega, ordering keys y dead-letter
  • Dataflow con Apache Beam: batch y streaming unificados
  • Ventanas, watermarks y triggers; plantillas y autoscaling

Sección 2 · Parte A

25%

Sílabus · módulo 2 · ses. 2.1 y 2.2

04Etapa 4

Procesa, orquesta y carga

  • Dataproc y Dataproc Serverless: cuándo Spark en vez de Beam
  • Cloud Composer: DAGs, dependencias, reintentos y backfills
  • Data Fusion y Dataprep para low-code; carga a BigQuery batch y con Storage Write API

Sección 2 · Parte B

25%

Sílabus · módulo 2 · ses. 2.3 a 2.6

05Etapa 5

Almacena y modela para rendir

  • BigQuery: particionado, clustering, campos anidados y slots on-demand vs. reservations
  • Bigtable: diseño de row key para evitar hotspots, column families y réplicas
  • Cloud Storage como lake con clases y lifecycle; Cloud SQL frente a Spanner

Sección 3

20%

Sílabus · módulo 3 · 4 sesiones

06Etapa 6

Prepara los datos para el análisis

  • SQL analítico en BigQuery: window functions, arrays y structs, vistas materializadas
  • BigQuery ML con CREATE MODEL y las funciones de IA generativa sobre Vertex AI
  • Looker y Looker Studio; compartir sin copiar con authorized views y Analytics Hub

Sección 4

15%

Sílabus · módulo 4 · 4 sesiones

07Etapa 7

Mantén y automatiza la operación

  • Plantillas de Dataflow, DAGs versionados y Terraform para desplegar entre entornos
  • Cloud Monitoring y Logging: system lag, backlog y alertas; auditoría con Audit Logs
  • Costo y confiabilidad: reservations, autoscaling, dead-letter y backfills idempotentes

Sección 5

18%

Sílabus · módulo 5 · 4 sesiones

08Etapa 8

Simula, revisa y decide

  • 50 preguntas en 120 minutos, con la distribución oficial por sección
  • Resolución guiada del banco completo, con el porqué de cada distractor
  • El mapa requisito→servicio y la estrategia del día del examen

Preparación final

Sílabus · módulo 6 · simulacro

→La meta

Tu certificación Google Cloud Professional Data Engineer

  • Insignia digital otorgada por Google Cloud al aprobar el examen oficial
  • Verificable y compartible en LinkedIn, con vigencia de dos años
Insignia oficial de Google Cloud Certified Professional Data Engineer

Contenido alineado con la guía oficial del examen, v4.2 ↗

Cómo aprendes

Flexibilidad sin perder la dirección

El contenido se adapta a tu agenda. La secuencia, la práctica y el simulacro mantienen la preparación enfocada en lo que el examen pregunta.

A tu ritmo

Clases grabadas

Disponibles cuando las necesites y repetibles las veces que haga falta. La ruta te dice qué estudiar después.

Con práctica

Preguntas resueltas

Cada sección cierra con preguntas explicadas: no solo cuál es la correcta, sino por qué las otras no lo son.

Con evidencia

Sabes si estás listo

El simulacro final te muestra tu puntaje, tus brechas por sección y dónde poner el foco antes de agendar.

Pruébate

Tres preguntas con el estilo del examen

Las preguntas reales describen una situación y piden la mejor arquitectura. Estas son de nuestro banco.

01Sección 1
Diseño

Necesitas latencia de milisegundos y millones de lecturas y escrituras por segundo para datos de series temporales de IoT. ¿Qué almacenamiento eliges?

  • ABigQuery
  • BBigtable
  • CCloud SQL
  • DCloud Storage
Ver respuesta
B. Bigtable es NoSQL de baja latencia y throughput muy alto por clave, justo el perfil de IoT y series temporales. BigQuery es analítico: excelente para escanear terabytes, pero no para responder en milisegundos por clave.
02Sección 2
Procesamiento

Ya tienes jobs de Spark corriendo on-premise y quieres migrarlos a Google Cloud con los mínimos cambios posibles.

  • ADataproc
  • BDataflow
  • CPub/Sub
  • DLooker
Ver respuesta
A. Dataproc es Spark y Hadoop gestionados: tu código se mueve casi tal cual. Dataflow también procesa a escala, pero corre Apache Beam, así que migrar hacia allá significa reescribir los pipelines.
03Sección 3
Almacenamiento

Las consultas de BigQuery escanean la tabla entera y salen caras, aunque casi siempre filtran por fecha. ¿Cuál es el primer ajuste?

  • ADejarlo como está y subir el presupuesto
  • BConvertir la tabla a CSV
  • CParticionar por fecha y clusterizar por la columna de filtro
  • DMigrar la tabla a Bigtable
Ver respuesta
C. En BigQuery pagas por bytes escaneados, y particionar por la columna que filtras hace que el motor lea solo las particiones que importan. El clustering ordena dentro de cada partición y recorta todavía más.

Última parada

El simulacro te dice si estás listo

50 preguntas cronometradas con la distribución oficial: 11 de diseño, 13 de ingesta, 10 de almacenamiento, 7 de análisis y 9 de operación.

Ejemplo de reporte

50 preguntas · 120 min

Diseñar sistemas de procesamiento82%
Ingerir y procesar los datos77%
Almacenar los datos90%
Preparar y usar para análisis71%
Mantener y automatizar67%
Siguiente paso sugerido: repaso focalizado en mantenimiento y automatización antes de agendar el examen.

De aquí al certificado

Cómo llegar a la certificación

La certificación la emite Google Cloud. Nosotros te preparamos para llegar al examen sabiendo qué esperar.

  1. Mide tu punto de partida

    Google espera más de tres años de experiencia en la industria y al menos uno diseñando soluciones en Google Cloud.

  2. Recorre el plan completo

    Contenido grabado a tu ritmo, con más foco en diseño e ingesta, que juntos son el 47% del examen.

  3. Rinde el simulacro completo

    Cincuenta preguntas, ciento veinte minutos, sin pausas. Recibes tu puntaje por sección y el foco recomendado.

  4. Agenda tu examen

    Se reserva desde Google Cloud y se rinde en línea con supervisión remota o en un centro de pruebas autorizado.

  5. Certifícate

    Al aprobar recibes la insignia digital de Google Cloud, con vigencia de dos años.

Empieza hoy

Prepárate y certifícate

Llévate solo el curso de preparación, o entra a todo con la membresía —con este curso incluido—. Tú eliges cómo avanzar.

Pago único

Curso completo de preparación

Todo lo que necesitas para aprobar el examen de Google Cloud Professional Data Engineer, a tu ritmo.

US$149pago único

Se cobra en tu moneda local.

  • Curso de preparación completo, grabado y a tu ritmo
  • Todo el temario completo, etapa por etapa + simulacro final
  • Preguntas resueltas con el estilo real del examen
  • Certificado de finalización DataPath
  • Acceso al material de por vida
Inscribirme ahora

El examen oficial se rinde y se paga aparte con el proveedor.

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  • 20+ cursos y especializaciones avanzadas
  • Preparación para certificaciones: AWS, Azure, Google Cloud y Databricks
  • IA Generativa, Claude Code, n8n y agentes avanzados
  • Mentorías grupales con expertos
  • Cursos de hasta $149 incluidos

Garantía de 7 días · Cancela en un clic

Dudas frecuentes

Lo que todos preguntan antes de empezar

Y si queda alguna, se responde antes de que te inscribas.

¿Necesito experiencia previa?
Sí, y bastante. Este es un examen de nivel Professional, el más exigente de Google Cloud: recomiendan más de tres años de experiencia en la industria y al menos uno diseñando y gestionando soluciones sobre Google Cloud. Este material es un repaso intensivo con simulacro, no un curso desde cero.
¿Existe una versión "associate" de este examen?
No para este título. Google no usa el mismo escalafón que AWS o Azure: aquí el examen de data engineering es directamente Professional Data Engineer, sin requisitos previos formales pero con un nivel de exigencia alto.
¿Las clases son en vivo o grabadas?
Grabadas. Avanzas cuando quieras y repites las veces que necesites; el plan es una guía a tu ritmo, sin plazos: puede tomarte menos o más.
¿El curso incluye el examen oficial?
No. La preparación y el simulacro están incluidos; el registro y el costo del examen oficial —200 USD más impuestos donde apliquen— se gestionan directamente con Google Cloud.
¿Cuántas preguntas tiene el examen y cuánto dura?
Entre 40 y 50 preguntas en 120 minutos, de opción múltiple y de selección múltiple. Google da un rango, no un número fijo, así que conviene calcular el ritmo sobre el peor caso.
¿Cuál es el puntaje mínimo para aprobar?
Google no lo publica, ni en la guía del examen ni en la página de la certificación. Por eso el simulacro no promete un número: te muestra tu desempeño sección por sección para que veas dónde estás flojo antes de pagar.
¿Qué secciones evalúa y cuánto pesa cada una?
Cinco: diseñar sistemas de procesamiento (~22%), ingerir y procesar los datos (~25%), almacenar los datos (~20%), preparar y usar los datos para análisis (~15%) y mantener y automatizar cargas de trabajo (~18%). Google usa el símbolo de aproximación a propósito: los pesos son orientativos y se ajustan entre versiones de la guía.
¿En qué idioma se rinde el examen?
En inglés y japonés únicamente. No está disponible en español, así que hay que rendirlo en inglés. Nuestro material sí es en español, y el repaso trabaja la terminología técnica tal como aparece en el examen.
¿Dónde se rinde?
En línea con supervisión remota, desde tu casa, o presencialmente en un centro de pruebas autorizado. Ambas modalidades son oficiales y equivalentes.
¿Cuánto dura la certificación?
Dos años. Google ofrece un examen de renovación específico para recertificarse, más corto que el original, pero hay que rendirlo antes de que venza.

Empieza tu preparación hoy

Contenido grabado a tu ritmo y un simulacro que te dice, con números, si ya estás listo para dar el examen.

Quiero certificarme

Preparación independiente. Los datos del examen y los pesos por sección provienen de la guía oficial v4.2 de Google Cloud y de la página de la certificación, verificados en agosto de 2026. Las preguntas de práctica son de elaboración propia del equipo Datapath, calibradas con las secciones oficiales: no reproducen preguntas del examen real. Google Cloud, BigQuery, Bigtable, Dataflow y Looker son marcas de Google LLC.

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