Sonder die aanbevole 3 jaar se praktiese ondervinding
Voor die aanvang van die kursus , wil ons 'n vertaling van een baie interessante storie met jou deel, wat beslis nuttig sal wees vir toekomstige data-ingenieurs. Gaan!
Hoodie van Google: trek aan. Ernstige werkende gesigsuitdrukking: teenwoordig. Foto van die video weergawe van hierdie artikel op .
Let wel. Hierdie artikel dek die Google Cloud Professional Data Engineer-sertifiseringseksamen tot 29 Maart 2019. Daar was 'n paar veranderinge sedert hierdie datum. Ek het hulle by die Ekstras-afdeling ingesluit.
So, jy wil 'n nuwe hoodie kry soos op my voorblad? Of dink jy daaraan om gesertifiseer te word? en wonder hoe om dit te doen.
In die afgelope paar maande het ek kursusse gevolg en Google Cloud gebruik om voor te berei vir die Professionele Data-ingenieur-eksamen. Toe probeer ek dit verby en slaag. En 'n paar weke later is my hoodie afgelewer. Die sertifikaat het vinnig gekom.
Hierdie artikel sal 'n paar dinge lys wat jy dalk wil weet en die stappe wat ek geneem het om my Google Cloud Professional Data Engineer-sertifisering te kry.
Hoekom wil jy graag gesertifiseer word as 'n Google Cloud Professional Data Engineer?
Data is oral. En om te weet hoe om stelsels te bou wat data kan verwerk en gebruik, is in aanvraag. Google Wolk verskaf die infrastruktuur om hierdie stelsels te bou.
Jy het dalk reeds die vaardighede om Google Wolk te gebruik, maar hoe sal jy dit aan 'n toekomstige werkgewer of kliënt demonstreer? Daar is twee maniere: portefeulje van projekte of sertifisering.
Die sertifikaat sê vir voornemende kliënte en werkgewers: "Ek het die vaardighede en ek het moeite gedoen om geakkrediteer te word."
'n Kort beskrywing van Google som dit op.
Demonstreer jou vermoë om datastelsels te ontwerp en te bou en masjienleermodelle op die Google Wolk-platform te bou.
As jy nie reeds die vaardighede het nie, beteken dit om deur die sertifiseringtutoriale te gaan, jy sal alles leer oor hoe om wêreldklas-datastelsels op Google Wolk te bou.
Wie wil graag gesertifiseer word as 'n Google Cloud Professional Data Engineer?
Jy het die syfers gesien. Die wolk groei. Dit is reeds hier en gaan nêrens heen nie. As jy nog nie die syfers gesien het nie, glo my, die wolk groei.
Of jy reeds 'n datawetenskaplike, data-ingenieur, data-ontleder, masjienleer-ingenieur is, of op soek is na 'n loopbaangeleentheid in die datawêreld, die Google Cloud Professional Data Engineer-sertifisering is vir jou.
Die vermoë om die wolk te gebruik word 'n vereiste vir enige data-sentriese posisie.
Het jy 'n sertifisering nodig om 'n goeie data-ingenieur/datawetenskaplike/masjienleer-ingenieur te wees?
Nee
Jy kan steeds Google Cloud vir data-oordragoplossings sonder 'n sertifikaat gebruik.
Die sertifikaat is net een van die metodes om bestaande vaardighede te bekragtig.
Hoeveel kos dit?
Die koste van die eksamen is $200. As jy misluk, sal jy weer moet betaal vir 'n nuwe poging.
Daar kan koste verbonde wees aan voorbereidende kursusse en die gebruik van die platform self.
Platformkoste is heffings vir die gebruik van Google Wolk-dienste. As jy 'n gesofistikeerde gebruiker is, is jy reeds bewus hiervan. Indien nie, en jy begin net met die tutoriale in hierdie artikel, kan jy 'n nuwe Google Wolk-rekening skep en binne die $300 Google-aanbiedinge bly wanneer jy aanteken.
Ons sal binne 'n sekonde by die koste van die kursus uitkom.
Hoe lank is sertifisering geldig?
2 jaar. Daarna sal jy weer die eksamen moet aflê.
En aangesien Google Cloud elke dag ontwikkel, is dit waarskynlik dat wat vir 'n sertifikaat vereis word, sal verander (soos ek uitgevind het, het dit reeds verander toe ek hierdie artikel begin skryf het).
Wat het jy nodig om voor te berei vir die eksamen?
Google beveel 3+ jaar se bedryfservaring en 1+ jaar van ontwikkeling en bestuur van oplossings met GCP aan vir professionele vlak sertifisering.
Ek het nie een van die bogenoemde gehad nie.
Op sterkte van 6 maande se relevante ondervinding. Om die tekort te vergoed, het ek 'n kombinasie van aanlynleerhulpbronne gebruik.
Watter kursusse het ek gevolg?
As jy soos ek is en nie die aanbevole vereistes het nie, kan jy van die volgende kursusse neem om jou vaardighede te verbeter.
Die volgende kursusse is wat ek gebruik het om vir die sertifisering voor te berei. Hulle word gelys in volgorde van voltooiing.
Ek het die koste, tydsberekening en nut van die aflegging van die sertifiseringseksamen vir almal gelys.
Sommige van die wonderlike aanlynbronne wat ek gebruik het om my vaardighede voor die eksamen te verbeter. In volgorde: , и .
Koste: $49 per maand (na 7-dae gratis proeftydperk)
Tyd: 1-2 maande, 10+ ure per week
Nuts: 8 / 10
geskep in samewerking met Google Cloud.
Dit word in vyf subkursusse opgedeel, wat elk ongeveer 10 uur per week studietyd neem.
As jy nuut is met Google Wolk-dataverwerking, sal hierdie spesialisasie jou van vlak 0 na vlak 1 neem. Jy sal 'n reeks praktiese oefeninge voltooi deur 'n iteratiewe platform genaamd QwikLabs te gebruik. Voor dit sal daar lesings wees deur Google Wolk-praktisyns oor hoe om verskeie dienste soos Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow en Bigtable te gebruik.
Koste: gratis
Tyd: 1 week, 4-6 uur
Nuts: 4 / 10
Moenie 'n lae nutstelling as 'n aanduiding van die kursus se waardeloosheid neem nie. Dit is ver van waar. Die enigste rede waarom dit 'n laer telling kry, is omdat dit nie daarop gefokus is om 'n professionele data-ingenieur te sertifiseer nie (soos die naam aandui).
Nadat ek die Coursera-spesialisasie voltooi het, het ek hierdie kursus as 'n opknapping geneem omdat ek Google Cloud net vir 'n paar gespesialiseerde gebruiksgevalle gebruik het.
As jy van 'n ander wolkverskaffer kom of nog nooit vantevore Google Cloud gebruik het nie, wil jy dalk hierdie kursus volg. Dit is 'n goeie inleiding tot Google Wolk-platform in die algemeen.
Koste: $49 per maand (na 7-dae gratis proeftydperk)
Tyd: 1-4 weke, 4+ uur per week
Nuts: 10 / 10
Nadat ek die eksamen voltooi en besin het oor die kursusse wat ek geneem het, was die nuttigste .
Video ook ('n wonderlike gratis leerhulpbron wat saam met die kursus kom) en oefeneksamens het hierdie kursus een van die beste leerhulpbronne gemaak wat ek nog ooit gebruik het.
Ek het dit selfs aanbeveel as verwysing in sommige Slack-notas vir die span na die eksamen.
Notas in Slack
- Sommige dinge op die eksamen was nie op eksamens by Linux Academy, Cloud Guru of Google Cloud Practice (verwag)
- 1 vraag met 'n grafiek van datapunte, oor watter vergelyking jy hulle moet groepeer (byvoorbeeld cos(X) of X² + Y²)
- Om die verskille tussen Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub te ken en hoe dit gebruik kan word, is 'n moet.
- Die twee werkende voorbeelde van navorsing in die eksamen was presies dieselfde as dié in die oefensessie, alhoewel ek glad nie na hierdie studies verwys het tydens die eksamen nie (die vrae het voldoende insig gegee).
- Om die basiese sintaksis van SQL-navrae te ken, is baie nuttig, veral vir BigQuery-vrae.
- Die oefeneksamens wat deur Linux Academy en GCP verskaf word, stem baie ooreen met eksamenvrae, en ek sal elkeen verskeie kere deurwerk en dit gebruik om jou swakhede uit te vind.
- 'n Klein wenk om met Dataproc te help: "dataproc die krok en Hadoop die olifant beplan om Spark 'n vuur en kook Hive of Varke" {Krokodil dataproc en olifant Hadoop beplan om 'n vuur te bouSpark - vonk, vonk 'n vuur - maak 'n vuur) en kook 'n swerm (Hive) varke (vark)} (Dataproc handel oor Hadoop, Spark, Hive en Pig)
- «Data vloei is 'n vloeiende Beam van lig" {Data vloei dit is die huidige straal (Beam) light} (Dataflow handel oor Apache Beam)
- “Almal rondom die wêreld kan verband hou met a goedgemaakte SUUR gewas Moersleutel" {Enigiemand wêreldwyd kan gesuiwerde suur hanteer (ACID) met 'n soliede moersleutel (Spanner)} (Cloud Spanner is 'n databasis wat ontwerp is om die wolk van nuuts af te verhoog, ACID voldoen en wêreldwyd beskikbaar)
- Dit kan nuttig wees om die name van klassieke relasionele en nie-relasionele databasisse te ken (byvoorbeeld MongoDB, Cassandra)
- IAM-rolle verskil effens vir elke diens, maar dit is nuttig om te verstaan hoe om gebruikers te skei van die feit dat hulle data kan sien sonder om die vermoë om werkvloeie te ontwerp (bv. die "Datavloeiwerker"-rol kan werkvloeie ontwerp, maar nie data sien nie)
Dit is seker vir eers genoeg. Die kilometers sal waarskynlik van eksamen tot eksamen verskil. Die Linux Academy-kursus sal jou 80% van die kennis gee.
Koste: gratis
Tyd: 1-2 uur
Nuts: 5 / 10
Hulle is aanbeveel op die Cloud Guru-forums. Baie van hulle was nie verwant aan die Professional Data Engineer-sertifisering nie, maar ek het 'n paar gekies wat wel is.
Sommige dienste mag dalk ingewikkeld lyk wanneer jy deur die kursus gaan, so dit was lekker om in 'n minuut te hoor hoe 'n spesifieke diens beskryf word.
Koste: $49 per sertifikaat of gratis (sonder sertifikaat)
Tyd: 1-2 weke, 6+ ure per week
Nuts: N / A
Ek het hierdie hulpbron gevind die dag voor my geskeduleerde eksamen. Ek het dit nie voltooi nie weens tydsbeperkings, vandaar die gebrek aan 'n nutsgradering.
Van die kursusoorsigbladsy af lyk dit egter na 'n wonderlike hulpbron om alles wat jy oor Google Wolk-data-ingenieurswese geleer het saam te vat en enige swakhede uit te lig.
Ek het hierdie kursus aanbeveel as 'n hulpbron vir een van my kollegas wat besig is om vir sertifisering voor te berei.
Koste: gratis
Tyd: N/A
Nuts: N/A
Dit was nog 'n hulpbron waarop ek afgekom het na die eksamen. Na my mening is dit omvattend, maar terselfdertyd bondig. Boonop is dit gratis. Dit kan gebruik word vir lees tussen oefeneksamens of selfs na sertifisering om kennis op te skerp.
Wat het ek na die kursus gedoen?
Soos ek nader aan die einde van my kursusse gekom het, het ek die eksamen met 'n week kennis bespreek.
Om 'n sperdatum te hê is 'n goeie motivering om te versterk wat jy geleer het.
Ek het herhaaldelik die oefeneksamens van Linux Academy en Google Cloud afgelê totdat ek dit elke keer met 95%+ akkuraatheid kon voltooi.
Slaag vir die eerste keer die Linux Akademie-oefeneksamen met meer as 90%.
Die toetse van elke platform is soortgelyk, maar ek het gevind dat ek konsekwent verkeerd deur die vrae gaan en neerskryf hoekom ek dit verkeerd verstaan het, het gehelp om my swak plekke te verskerp.
Die eksamen wat ek afgelê het, het as onderwerp twee voorbeeldnavorsingsprojekte gebruik vir die ontwikkeling van dataverwerkingstelsels op Google Wolk (vanaf 29 Maart 2019 het dit verander). En was deurgaans met meervoudige keuse.
Dit het my so 2 ure geneem. En was omtrent 20% moeiliker as enige van die eksamens wat ek afgelê het.
Ek kan nie die waarde van praktiese eksamens genoeg uitdruk nie.
Wat sal ek verander as ek weer gaan?
Meer oefen eksamens. Meer praktiese kennis.
Natuurlik is daar altyd meer voorbereiding wat jy kan doen.
Die aanbevole vereiste stel meer as 3 jaar se GCP-gebruik. Maar ek het dit nie gehad nie, so ek moes hanteer wat ek gehad het.
Daarbenewens
Die eksamen is op 29 Maart opgedateer. Die materiaal wat in hierdie artikel aangebied word, bied steeds 'n goeie grondslag, maar dit is belangrik om op 'n paar veranderinge te let.
Verskeie afdelings van die Google Cloud Professional Data Engineer-eksamen ()
- Ontwerp van dataverwerkingstelsels
- Skep en ondersteuning van strukture en databasisse.
- Data-analise en masjienleerverbinding
- Besigheidsprosesmodellering vir analise en optimalisering
- Verseker betroubaarheid
- Datavisualisering en beleidsondersteuning
- Ontwerp vir veiligheid en voldoening
Verskeie afdelings van die Google Cloud Professional Data Engineer-eksamen ()
- Ontwerp van dataverwerkingstelsels
- Konstruksie en bedryf van dataverwerkingstelsels
- Operasionalisering van masjienleermodelle (meeste van die veranderinge het hier plaasgevind) [NUUT]
- Verseker die kwaliteit van oplossings
Weergawe 2 het Afdelings 1, 2, 4 en 6 van Weergawe 1 in 1 en 2 saamgevoeg. Dit het ook Afdelings 5 en 7 vanaf Weergawe 1 in Afdeling 4 saamgevoeg. En Afdeling 3 van Weergawe 2 is uitgebrei om al die nuwe Google Wolk te dek Masjienleer vermoëns.
Omdat hierdie veranderinge so onlangs is, kon baie van die leermateriaal nie opgedateer word nie.
Om jouself te vergewis van die materiaal in hierdie artikel behoort egter genoeg te wees om 70% van wat jy nodig het te dek. Ek sal dit kombineer met van jou eie navorsing oor die volgende vrae (wat in die tweede weergawe van die eksamen aangebied is).
- ('n pasgemaakte stuk toerusting wat spesifiek deur Google vir ML-opleiding ontwerp is)
Soos u kan sien, het die laaste opdatering van die eksamen gefokus op die ML-kenmerke in Google Cloud.
Opdatering 29/04/2019: 'n Boodskap van die Linux Akademie-kursusinstrukteur Matthew Ulasein.
Net vir verwysing, ons beplan om die Data Engineer-kursus by Linux Academy op te dateer om die nuwe kursusse te weerspieël wat iewers middel/laat Mei sal begin.
Na eksamen
Wanneer jy die eksamen slaag, sal jy slegs 'n slaag- of druipuitslag ontvang. Ek raai aan om vir ten minste 70% te mik, so ek het vir 'n minimum van 90% op die oefeneksamen gemik.
Na voltooiing sal jy 'n afloskode per e-pos ontvang saam met die amptelike Google Cloud Professional Data Engineer-sertifisering. Baie geluk!
Jy kan die afloskode gebruik in die eksklusiewe Google Cloud Professional Data Engineer Store, wat propvol swag is (). Daar is T-hemde, rugsakke en hoodies (dit is dalk nie in voorraad teen die tyd dat jy daar aankom nie). Ek het hoodies gekies.
Nou jy gesertifiseer is, kan jy jou vaardigheidstel (amptelik) wys en teruggaan na wat jy die beste doen, bou.
Sien jou oor twee jaar om te hersertifiseer.
PS: Indien jy enige vrae het of verduideliking wil hê, kan jy my kontak by и . Op Daar is ook 'n video-weergawe van hierdie artikel.
PPS: baie dankie aan al die wonderlike onderwysers in al die bogenoemde kursusse en vir die verskaffing van hulpbronne en tyd om te studeer en voor te berei vir die eksamen.
En almal wat meer wil leer oor die kursusprogram, kenmerke van die aanlynformaat, vaardighede, bevoegdhede en vooruitsigte wat op gegradueerdes wag na opleiding, nooi ons jou uit om , wat vandag om 20.00:XNUMX sal plaasvind.
Bron: will.com