Как сдадох сертификатния изпит Google Cloud Professional Data Engineer

Без необходимия тригодишен практически опит

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

Суичър Google: има. Сериозно изражение на лицето: има. Снимка от видео версията на тази статия в YouTube.

Искате ли да получите нов суичър, като моят на снимката?

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 паралелно работех с Google Cloud - за подготовка за изпита Professional Data Engineer. След това отидох на изпита и го положих. След няколко седмици получих суичъра - но сертификатът пристигна по-рано.

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

Преведено от Alconost

Защо е необходимо да получите сертификат Google Cloud Professional Data Engineer?

Данните ни обграждат, те са навсякъде. Затова днес търсенето на специалисти, които знаят как да създават системи, способни да обработват и използват данни, е високо. А Google Cloud предоставя 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: като имате портфолио с проекти или като преминете сертификация.

Сертификатът казва на потенциалните клиенти и работодатели, че притежавате определени умения и че сте положили усилия, за да получите официално потвърждение за тях.

За това става дума и в официалното описание на изпита.

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

Ако все още нямате съответните умения, изучавайки 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.

Кого трябва да заинтересува получаването на сертификата Google Cloud Professional Data Engineer?

Видели сте цифрите - сферата на облачните технологии расте, те са с нас за дълго. Ако не сте запознати със статистиката, просто повярвайте: «облаците» в момента са в възход.

Ако вече работите като специалист по обработка или анализ на данни, инженер по машинно обучение или искате да се прехвърлите в сферата на обработка на данни, сертификацията Google Cloud Professional Data Engineer е точно това, от което имате нужда.

Умението да работите с облачни технологии става задължително изискване за всички специалисти, които работят 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 вашите умения.

Колко струва това?

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

Освен това, ще трябва да инвестирате в подготвителни курсове и в самата платформа.

Разходите за работа с платформата включват таксата за използване на услугите на Google Cloud. Ако сте активен потребител, вече знаете за това. Ако сте новак и започвате да изучавате учебните материали, описани в тази статия, можете да създадете профил в Google Cloud и да направите всичко необходимо с бюджета от 300 долара, които Google кредитира на акаунта при регистрация.

Ще преминем към цената на курсовете буквално след миг.

Колко време е валиден сертификатът?

Два години. След изтичане на този срок, трябва да положите изпита отново.

А тъй като Google Cloud постоянно се развива, е напълно възможно да се променят и изискванията за сертификата (такова нещо се случи точно в момента, когато започнах да пиша статията).

Какво е необходимо за подготовка за изпита?

За професионална сертификация Google препоръчва да имате над три години опит в индустрията и повече от година в разработването и управлението на решения, използващи GCP.

Нямах нищо от това.

Съответният опит беше около шест месеца във всеки случай.

За да запълня празнината, използвах няколко онлайн обучителни ресурса.

Какви курсове преминах?

Ако вашият случай е подобен на моя и не отговаряте на препоръчителните изисквания, можете да преминете някои курсове от следващия списък, за да повишите собственото си ниво.

Точно тях използвах при подготовката за сертификацията. Те са изброени в реда на преминаване.

За всяка от тях посочих стойността, сроковете и полезността за преминаване на сертификационния изпит.

Някои от страхотните обучителни интернет ресурси, които използвах, за да повиша собствените си умения преди изпита — по ред: A Cloud Guru, Linux Academy, Coursera.

Специализация по обработка на данни в Google Cloud Platform (Cousera)

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 по обработка на данни в Google Cloud Platform на платформата Coursera, разработена в сътрудничество с Google Cloud.

Той е разделен 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 ще ви предостави необходимите умения. Ще трябва да изпълните серия от практически упражнения, използвайки итеративната платформа, наречена QwikLabs. Преди това ще има лекции от специалисти, използващи Google Cloud, за това как да прилагате 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 той не е насочен към сертификацията Professional Data Engineer (както може да се разбере от името).

Аз го преминах, 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 доставчик на облачни услуги или никога не сте използвали Google Cloud, вероятно този курс ще ви бъде полезен: това е страхотно въведение в платформата Google Cloud като цяло.

Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer

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

След като преминах изпита и размислих за завършените курсове, мога да кажа, че най-полезен беше именно Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer.

Видеоуроците, както 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.

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

Бележки в Slack

• Някои въпроси на изпита не бяха обсъдени нито в курса Linux Academy, нито в A Cloud Guru, нито в изпитите Google Cloud Practice (както се и очакваше).
• В един от въпросите имаше графика от данни. Попита се с кое уравнение могат да се групират (например, cos(X) или X²+Y²).
• Задължително 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 — същите, които бяха на тренировъчните, въпреки че по време на изпита не четох тях изобщо (самите въпроси бяха достатъчни за отговор).
• Полезно е да знаете основния синтаксис на SQL заявки, особено за въпросите относно BigQuery.
• Тренировъчните изпити в курсовете Linux Academy и GCP са много подобни по стил на въпросите в изпита — добре е да ги преминете няколко пъти, за да намерите своите слаби места.
• Трябва да помните, че Dataproc работи с Hadoop, Spark, Hive и Pigs.
• Dataflow работи с Apache Beam.
• Cloud Spanner — това е база данни, първоначално проектирана за облака, тя е съвместима с ACID и работи в която и да е точка на света.
• Полезно е да знаете имената на "стариците" — еквивалентите на релационни и нерелационни бази данни (например, MongoDB, Cassandra).
• Ролите на IAM при услугите леко се различават, обаче би било добре да разбирате как да разделите възможностите за разглеждане на данни и проектиране на работни потоци за потребителите (например, в ролята на Dataflow Worker можете да проектирате работни потоци, но не можете да виждате данни).
Засега това е вероятно достатъчно. Всеки изпит ще премине по своему. Курсът Linux Academy ще предостави 80% от необходимите знания.

Едноминутни видеа за услугите на Google Cloud

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

Тези видеа бяха препоръчани на форумите A Cloud Guru. Много от тях не са свързани със сертификацията Professional Data Engineer, затова просто избрах тези, имената на услугите, които ми се сториха познати.

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

Подготовка за изпита за Cloud Professional Data Engineer

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

Намерих този ресурс ден преди назначената дата на изпита. Не ми стигна времето да го премина — затова и отсъства оценка на полезността.

Обаче, след като прегледах страницата с преглед на курса, мога да кажа, че това е отличен ресурс, където можете да повторите всичко, което сте научили за Data Engineering в Google Cloud, и да откриете слабите си 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 оценявана.

Още един ресурс, на който се натъкнах след изпита. Изглежда обширен, но изложението е доста кратко. Освен това е безплатен. Можете да го използвате между тренировъчните изпити и дори след сертификацията — за да освежите знанията си.

Какво правих след курсовете?

Когато наближавах края на курсовете, резервирах изпит с известие за една седмица.

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

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

Първото ми преминаване на тренировъчен изпит на Linux Academy с резултат над 90%.

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

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

Преминаването на изпита отне два часа, и ми се стори около 20% по-труден от познатите ми тренировъчни изпити.

Въпреки това, последните са много ценен ресурс.

Какво бих променил, ако трябваше да полагам изпита отново?

Повече тренировъчни изпити. Повече практически знания.

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

В изискванията за препоръките са посочени над три години опит с GCP, които аз нямах — затова трябваше да се справя с наличното.

Допълнително

Изпитът се актуализира 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. Създаване и поддържане на структурни 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 подкрепа при вземане на решения.
7. Проектиране с акцент на сигурността и спазването на 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 за машинно обучение (повечето промени се случиха 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 в версия 2 беше разширен и сега обхваща всички нови възможности на машинното обучение в Google Cloud.

Тези промени се случиха съвсем наскоро, така че много учебни материали все още не са обновени.

Въпреки това, ако използвате материалите от статията, това би трябвало да е достатъчно, за да покрие 70% от необходимите знания. Препоръчвам също да се запознаете самостоятелно с следните теми (те се появиха във втората версия на изпита):

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

Както виждате, обновлението на изпита е свързано преди всичко с възможностите на машинното обучение в Google Cloud.

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

Просто за справка: планираме да обновим курса Data Engineer в Linux Academy и да отразим в него новите цели — някъде около средата или края на май.

След изпита

След като преминете изпита, ще получите резултат 'изкаран' или 'не изкаран'. На тренировъчните изпити се препоръчва да целите минимум 70%, затова аз съм нацелил 90%.

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

Кодът за активация може да се използва в ексклузивния магазин Google Cloud Professional Data Engineer, където можете да намерите интересни неща: там има тениски, раници и пуховки (в момент на полагане на изпита някои артикули могат да не са налични). Аз избрах пуховка.

След получаване на сертификата можете да демонстрирате уменията си (официално) и да се върнете към работата, която правите най-добре — изграждането на системи.

Ще се видим след две години — на повторната сертификация.

P. S. Огромно благодаря на удивителните преподаватели на гореспоменатите курсове и Макс Келсен за предоставяне на ресурси и време за обучение и подготовка за изпита.

За преводача

Преводът на статията е направен 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, мениджъри на проекти 24/7, всякакви формати на ресурсни низове.

Ние също така правим рекламни и обучителни видеоролики – за сайтове, продаващи, имиджови, рекламни, обучителни, тизери, експлейнерите, трейлери за Google Play и App Store.

→ Научете повече

Източник: habr.com