Как преминах сертификационния изпит Google Cloud Professional Data Engineer

Без задължителния триреден практически опит

*Забележка: статията е посветена на сертификационния изпит на Google Cloud Professional Data Engineer, който беше актуален до 29 март 2019 г. След това настъпиха някои промени — те са описани в раздела «Допълнително»*

Тениска на Google: имам. Сериозно изражение на лицето: имам. Снимка от видеоверсията на тази статия в YouTube.

Искате ли да получите новата тениска, както е на моята снимка?

Или, може би, ви интересува сертификатът Google Cloud Professional Data Engineer и се опитвате да разберете как да го получите?

През последните няколко месеца преминах през няколко курса и работих успоредно с Google Cloud — за да се подготвя за изпита Professional Data Engineer. След това отидох на изпита и го взех. След няколко седмици тениската пристигна — но сертификатът дойде по-бързо.

В тази статия ще бъдат представени някои информация, която може да се окаже полезна, и стъпките, които предприех, за да получа сертификата Google Cloud Professional Data Engineer.

Преведено на Alconost

Защо е нужно да получавате сертификат Google Cloud Professional Data Engineer?

Данните ни обкръжават, те са навсякъде. Затова днес специалистите, които знаят как да създават системи, способни да обработват и използват данни, са търсени. А Google Cloud предлага инфраструктура за изграждане на тези системи.

Ако вече имате умения за работа с Google Cloud, как да ги демонстрирате на бъдещия работодател или клиент? Можете да направите това по два начина: имайки портфолио на проекти или преминавайки сертификация.

Сертификатът казва на потенциалните клиенти и работодатели, че имате определени умения и че сте положили усилия за получаването на тяхното официално потвърждение.

Това е посочено и в официалното описание на изпита.

Демонстрирайте своето умение да проектирате и изграждате системи за обработка на данни и модели за машинно обучение на платформата Google Cloud.

Ако все още нямате съответните умения, то при изучаване на учебните материали за сертификация ще научите всичко необходимо за това как с помощта на Google Cloud да създавате системи за обработка на данни от най-високо ниво.

Кой трябва да получава сертификат Google Cloud Professional Data Engineer?

Видяхте цифрите — облачната индустрия расте, тя е с нас за дълго. Ако не сте запознати със статистиката, просто повярвайте: «облачните технологии» в момента са на възход.

Ако вече работите като специалист по обработка или анализ на данни, инженер по машинно обучение или искате да преминете в сферата на обработката на данни, то сертификатът Google Cloud Professional Data Engineer е точно това, от което се нуждаете.

Умението да използвате облачни технологии става задължително изискване за всички специалисти, работещи с данни.

Нужен ли е сертификат, за да бъдете професионалист в обработката, анализа на данни или машинното обучение?

Не.

Можете да използвате Google Cloud за работа с решения за обработка на данни, без да имате сертификат.

Сертификатът е само един от начините за потвърждаване на наличните ви умения.

Колко струва?

Цената за полагане на изпита е 200 долара. Ако не го преминете, ще трябва да платите отново.

Освен това, ще трябва да инвестирате в подготовка чрез курсове и ползване на самата платформа.

Разходите за работа с платформата са таксата за ползване на услугите на Google Cloud. Ако сте активен потребител, отлично знаете за това. Ако сте начинаещ и току-що започвате да изучавате учебните материали, описани в тази статия, можете да създадете акаунт в Google Cloud и да направите всичко необходимо с 300 долара, които Google закръглява при регистрацията.

Ще преминем към цената на курсовете буквално след миг.

Колко дълго е валиден сертификатът?

Две години. След изтичането на този срок, трябва да се явите на изпит отново.

А тъй като Google Cloud постоянно се развива, е напълно възможно изискванията за сертификация да се променят (нещо, което се случи точно когато започнах да пиша статията).

Какво е нужно за подготовка за изпита?

За сертификация на професионално ниво Google препоръчва да имате повече от три години опит в индустрията и над година в разработването и управлението на решения с GCP.

Нямам нищо от това.

Съответният опит беше около шест месеца във всеки случай.

За да запълня пропуските, се възползвах от няколко обучаващи онлайн ресурси.

Какви курсове преминах?

Ако вашият случай е подобен на моя и не отговаряте на препоръчаните изисквания, можете да повишите своята квалификация, като преминете някои от курсовете, изброени по-долу.

Точно тях използвах при подготовката за сертификация. Те са посочени в реда на преминаване.

За все указах цената, времето и полезността за полагане на сертификационния изпит.

Някои от страхотните онлайн ресурси за обучение, които използвах, за да подобря уменията си преди изпита — в ред: A Cloud Guru, Linux Academy, Coursera.

Научаване на данни в облака на Google Platform Специализация (Coursera)

Цена: 49 $ на месец (след 7-дневен безплатен пробен период).
Време: 1–2 месеца, повече от 10 часа на седмица.
Полезност: 8 от 10.

Курс Специализация на Google Cloud Platform за данни на платформата Coursera, разработен в сътрудничество с Google Cloud.

Разделен е на пет вложени курса, всеки от които е около 10 часа учебно време на седмица.

Ако не сте запознати с обработката на данни в Google Cloud, тази специализация точно ще ви предостави необходимите умения. Ще трябва да изпълните поредица от практически упражнения, използвайки итеративната платформа, наречена QwikLabs. Преди това ще има лекции от специалисти на Google Cloud относно това как да приложите различни услуги, като Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow и Bigtable.

A Cloud Guru Въведение в Google Cloud Platform

Цена: безплатно.
Време: 1 седмица, 4–6 часа.
Полезност: 4 от 10.

Ниската оценка на полезността не означава, че курсът като цяло е безполезен — съвсем не е така. Единствената причина, поради която оценката е толкова ниска, е, че не е насочен към сертификацията Professional Data Engineer (както може да се разбере от наименованието).

Преподадох го, за да освежа знанията си след завършването на специализацията в Coursera, тъй като използвах Google Cloud в някои ограничени случаи.

Ако преди това сте работили с друг облачен доставчик или никога не сте използвали Google Cloud, този курс може да бъде полезен за вас: това е страхотно въведение в платформата Google Cloud като цяло.

Linux Academy Сертифициран професионален инженер по данни на Google

Цена: 49 $ на месец (след 7-дневен безплатен пробен период).
Време: 1–4 седмици, повече от 4 часа на седмица.
Полезност: 10 от 10.

След полагането на изпита и размисли относно преминатите курсове, мога да кажа, че най-полезен беше именно Linux Academy Сертифициран професионален инженер по данни на Google.

Видеоуроци, а също и електронната книга Data Dossier (страхотен безплатен учебен ресурс, предоставен заедно с курса) и тренировъчните изпити правят този курс един от най-добрите, които някога съм преминавал.

Даже го препоръчах като справочен материал в бележките в Slack за екипа след изпита.

Бележки в Slack

• Някои въпроси на изпита не бяха покрити нито в курса на Linux Academy, нито в A Cloud Guru, нито в изпитите на Google Cloud Practice (както се очакваше).
• В един от въпросите имаше график от данни. Питаше се с какво уравнение могат да се групират (например, cos(X) или X²+Y²).
• Важно е да знаете разликите между Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub и да разбирате как могат да се използват.
• Два конкретни примера на изпита бяха същите като на тренировъчните, въпреки че по време на изпита не ги прочетох изобщо (въпросите сами по себе си бяха достатъчни за отговор).
• Полезно е да знаете основния синтаксис на SQL запитвания, особено за въпроси свързани с BigQuery.
• Тренировъчните изпити в курсa на Linux Academy и GCP са много подобни по стил на въпросите в изпита - си струва да се преминат няколко пъти, за да откриете собствените си слабости.
• Трябва да помните, че Dataproc работи с Hadoop, Spark, Hive и Pigs.
• Dataflow работи с Apache Beam.
• Cloud Spanner — това е база данни, първоначално разработена за облака, тя е съвместима с ACID и работи навсякъде по света.
• Полезно е да знаете имената на „старците“ - еквивалентите на релационни и нерелационни бази данни (например, MongoDB, Cassandra).
• Ролите на IAM при услугите се различават малко, но е добре да разбирате как да разделите за потребителите възможностите да виждат данни и да проектират работни процеси (например, в ролята на Dataflow Worker можете да проектирате работни процеси, но не можете да виждате данни).
Дотук май е достатъчно. Всеки изпит ще протече по свой начин. Курсът на Linux Academy ще даде 80% от необходимите знания.

Едноминутни видеа за услугите на Google Cloud

Цена: безплатно.
Време: 1–2 часа.
Полезност: 5 от 10.

Тези видеа бяха препоръчвани на форумите на A Cloud Guru. Много от тях не са свързани с сертификацията Professional Data Engineer, затова избрах само тези, името на услугите на които ми се стори познато.

При преминаване на курса, някои услуги могат да изглеждат сложни, затова беше приятно да се види как конкретна услуга се описва само за минута.

Preparing for the Cloud Professional Data Engineer Exam

Цена: 49 $ за сертификат или безплатно (без сертификат).
Време: 1–2 седмици, повече от шест часа на седмица.
Полезност: не беше оценяван.

Намерих този ресурс ден преди насрочената дата на изпита. Нямаше време да го премина — оттук и липсата на оценка за полезност.

След преглед на страницата с курса, мога да кажа, че това е отличен ресурс, на който можете да прегледате всичко, което сте научили за Data Engineering в Google Cloud, и да откриете своите слаби места.

Разказах за този курс на един от колегите си, който се подготвя за сертификация.

Google Data Engineering Cheatsheet, автор Maverick Lin

Цена: безплатно.
Време: неизвестно.
Полезност: не беше оценяван.

Още един ресурс, на който попаднах след изпита. Изглежда изчерпателен, но изложението е сравнително кратко. Освен това е безплатен. Може да се използва между тренировъчните изпити и дори след сертификацията — за да освежите знанията си.

Какво направих след курсовете?

Приближавайки се към завършването на курсовете, резервирах изпита с уведомление за седмица.

Наличието на крайни срокове е отлична мотивация за преглед на усвоеното.

Няколко пъти преминах тренировъчни изпити на Linux Academy и Google Cloud, докато не започнах стабилно да постигам над 95%.

Първият тренировъчен изпит на Linux Academy с резултат над 90%.

Тестовете за всяка от платформите са подобни; записвах и анализирах въпросите, в които постоянно грешах — това помогна да отстраня слабите си места.

По време на самия изпит темата беше проектиране на системи за обработка на данни в Google Cloud на два примера (от 29 март 2019 г. съдържанието на изпита беше актуализирано). Целият изпит съдържаше въпроси с множество възможности за отговор.

Преминаването на изпита отне два часа, за мен беше около 20% по-труден от познатите тренировъчни изпити.

Все пак, последните — са много ценен ресурс.

Какво бих променил, ако отново полагам изпита?

Повече тренировъчни изпити. Повече практически знания.

Разбира се, винаги може да се подготвите още малко по-добре.

В изискванията е посочено, че имате нужда от над три години опит с GCP, каквото аз нямах — затова трябваше да се справя с онова, което имам.

Допълнително

Изпитът беше актуализиран на 29 март. Материалите в статията все още ще предоставят добра основа за подготовка, но е важно да се отбележат някои промени.

Раздели на изпита Google Cloud Professional Data Engineer (версия 1)

1. Проектиране на системи за обработка на данни.
2. Строителство и поддръжка на структури от данни и бази данни.
3. Анализ на данни и свързване на машинно обучение.
4. Моделиране на бизнес процеси за анализ и оптимизация.
5. Осигуряване на надеждност.
6. Визуализация на данни и поддръжка на вземане на решения.
7. Проектиране с акцент върху сигурността и съответствието с изискванията.

Раздели на изпита Google Cloud Professional Data Engineer (версия 2)

1. Проектиране на системи за обработка на данни.
2. Изграждане и експлоатация на системи за обработка на данни.
3. Експлоатация на модели на машинно обучение (повечето промени настъпиха тук) [НОВО].
4. Осигуряване на качеството на решенията.

В версия 2 раздели 1, 2, 4 и 6 от версия 1 са обединени в раздели 1 и 2, а раздели 5 и 7 — в раздел 4. Раздел 3 във версия 2 беше разширен и сега обхваща всички нови възможности за машинно обучение в Google Cloud.

Тези промени настъпиха съвсем наскоро, така че много учебни материали не са успели да бъдат актуализирани.

Въпреки това, ако използвате материалите от статията, това трябва да е достатъчно, за да покрие 70% от необходимите знания. Освен това бих се запознал самостоятелно с следните теми (те се появиха във втората версия на изпита):

• API на машинното обучение на Google (ML).
• Ядро на машинното обучение в Google Cloud.
• TPU за Google Cloud (оборудване, проектирано от Google специално за машинно обучение).
• Глосар на Google с термини от машинното обучение.

Както виждате, актуализацията на изпита е свързана предимно с възможностите на машинното обучение в Google Cloud.

Допълнение от 29.04.2019. Получих съобщение от преподавателя на курса в Linux Academy (Matthew Ulasien).

Просто за справка: планираме да актуализираме курса по Data Engineer в Linux Academy и да отразим новите цели – около средата или края на май.

След изпита

След като преминете изпита, ще получите резултат „успешно“ или „неуспешно“. Препоръчително е да се стремите към минимум 70% на тренировъчните изпити, затова се насочих към 90%.

След успешното полагане на изпита ще получите код за активиране на електронната си поща заедно с официалния сертификат Google Cloud Professional Data Engineer. Поздравления!

Кодът за активиране може да се използва в эксклузивния магазин Google Cloud Professional Data Engineer, където можете да се запознаете с добри неща: там има тениски, раници и суитшърти (по време на полагането нещо може да не бъде налично). Аз избрах суитшърт.

След получаване на сертификата можете да демонстрирате уменията си (официално) и да се върнете на работа, която ви се получава най-добре – изграждане на системи.

Ще се видим след две години – на повторна сертификация.

P. S. Голямо благодаря на великолепните преподаватели на посочените курсове и Макс Келсен за предоставяне на ресурси и време за обучение и подготовка за изпита.

За преводача

Преводът на статията е изпълнен от Alconost.

Alconost се занимава с локализация на игри, приложения и сайтове на 70 езика. Преводачи-носители на езика, лингвистично тестване, облачна платформа с API, непрекъсната локализация, проектни мениджъри 24/7, всякакви формати на стрингови ресурси.

Ние също така правим рекламни и обучителни видеоклипове — за сайтове, продаващи, имиджови, рекламни, обучителни, тизери, експлейнерни, трейлери за Google Play и App Store.

→ Научете повече

Източник: habr.com