Sense els tres anys d'experiència pràctica recomanats
*Nota: L'article està dedicat a l'examen de certificació de Google Cloud Professional Data Engineer, que va ser vàlid fins al 29 de març de 2019. Després d'això, es van produir alguns canvis: es descriuen a la secció "a més»*
Dessuadora de Google: sí. Expressió facial greu: sí. Foto de la versió en vídeo d'aquest article .
Vols aconseguir una dessuadora nova com la de la meva foto?
O potser estàs interessat en un certificat i estàs intentant esbrinar com aconseguir-ho?
Durant els últims mesos, he fet diversos cursos i he treballat simultàniament amb Google Cloud per preparar-me per a l'examen d'Enginyer de dades professional. Després vaig anar a l'examen i el vaig aprovar. La dessuadora va arribar unes setmanes més tard, però el certificat va arribar més ràpid.
Aquest article us proporcionarà informació que us pot ser útil i els passos que vaig seguir per obtenir la certificació com a enginyer de dades professional de Google Cloud.
Transferit a
Per què hauríeu d'obtenir la certificació d'Enginyer de dades professional de Google Cloud?
Les dades ens envolten, estan a tot arreu. Per tant, avui hi ha una demanda d'especialistes que sàpiguen crear sistemes capaços de processar i utilitzar dades. I Google Cloud proporciona la infraestructura per construir aquests sistemes.
Si ja teniu habilitats de Google Cloud, com podeu demostrar-les a un futur empresari o client? Això es pot fer de dues maneres: tenint una cartera de projectes o superant la certificació.
Un certificat indica als possibles clients i empresaris que teniu certes habilitats i que heu fet l'esforç per obtenir-los la certificació oficial.
Això també s'indica a la descripció oficial de l'examen.
Demostra la teva capacitat per dissenyar i crear sistemes de ciència de dades i models d'aprenentatge automàtic a la plataforma de Google Cloud.
Si encara no teniu les habilitats, els materials de formació de certificació us ensenyaran tot el que necessiteu saber sobre com crear sistemes de dades de classe mundial amb Google Cloud.
Qui necessita obtenir la certificació d'Enginyer de dades professional de Google Cloud?
Heu vist les xifres: el sector de la tecnologia del núvol està creixent, fa temps que estan amb nosaltres. Si no esteu familiaritzat amb les estadístiques, només creieu en mi: els núvols estan augmentant.
Si ja sou un científic de dades, un enginyer d'aprenentatge automàtic o voleu passar al camp de la ciència de dades, la certificació d'Enginyer de dades professional de Google Cloud és just el que necessiteu.
La capacitat d'utilitzar tecnologies al núvol s'està convertint en un requisit obligatori per a tots els professionals de les dades.
Necessites un certificat per ser un professional de la ciència de dades o l'aprenentatge automàtic?
No
Podeu utilitzar Google Cloud per executar solucions de dades sense un certificat.
Un certificat és només una manera de demostrar les habilitats que tens.
Quant costa?
El cost de fer l'examen és de 200 dòlars. Si falles, hauràs de tornar a pagar.
A més, hauràs de gastar diners en cursos preparatoris i utilitzant la pròpia plataforma.
Els costos de la plataforma són tarifes per utilitzar els serveis de Google Cloud. Si sou un usuari actiu, ho sabeu bé. Si sou un principiant que acabeu de començar amb els tutorials d'aquest article, podeu crear un compte de Google Cloud i fer-ho tot pels crèdits de Google de 300 $ quan us registreu.
Aconseguirem el cost dels cursos en un moment.
Quant de temps és vàlid el certificat?
Dos anys. Passat aquest termini, s'ha de tornar a fer l'examen.
I com que Google Cloud està en constant evolució, és probable que els requisits de certificació canviïn (això va passar just quan vaig començar a escriure l'article).
Què necessites per preparar l'examen?
Per a la certificació de nivell professional, Google recomana tres anys d'experiència en el sector i més d'un any d'experiència desenvolupant i gestionant solucions amb GCP.
Jo no tenia res d'això.
L'experiència rellevant va ser d'aproximadament sis mesos en cada cas.
Per omplir el buit, vaig utilitzar diversos recursos d'aprenentatge en línia.
Quins cursos vaig fer?
Si el vostre cas és similar al meu i no compliu els requisits recomanats, podeu fer alguns dels cursos que s'indiquen a continuació per millorar el vostre nivell.
Aquests són els que vaig utilitzar quan em vaig preparar per a la certificació. S'enumeren per ordre d'acabament.
Per a cadascun, he indicat el cost, el temps i la utilitat per aprovar l'examen de certificació.
Alguns dels recursos d'aprenentatge en línia fantàstics que vaig utilitzar per millorar les meves habilitats abans de l'examen, per ordre: , , .
cost: 49 dòlars al mes (després de la prova gratuïta de 7 dies).
Temps: 1-2 mesos, més de 10 hores setmanals.
Utilitat: 8 de 10.
Curs a la plataforma Coursera desenvolupada en col·laboració amb Google Cloud.
Es divideix en cinc cursos imbricats, cadascun dels quals és d'unes 10 hores d'estudi a la setmana.
Si sou nou a la ciència de dades de Google Cloud, aquesta especialització us donarà les habilitats que necessiteu. Completaràs una sèrie d'exercicis pràctics utilitzant una plataforma iterativa anomenada QwikLabs. Abans d'això, hi haurà conferències d'especialistes de Google Cloud sobre com utilitzar diversos serveis, com ara Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow i Bigtable.
cost: de franc.
Temps: 1 setmana, 4-6 hores.
Utilitat: 4 de 10.
Una qualificació d'utilitat baixa no vol dir que el curs en conjunt sigui inútil, ni molt menys. L'únic motiu pel qual la puntuació és tan baixa és perquè no es centra en la certificació Professional Data Engineer (com el seu nom indica).
Ho vaig prendre com a actualització després de completar l'especialització de Coursera, ja que havia utilitzat Google Cloud en alguns casos limitats.
Si abans heu treballat amb un altre proveïdor de núvol o no heu utilitzat mai Google Cloud, potser us serà útil aquest curs: és una gran introducció a la plataforma de Google Cloud en conjunt.
cost: 49 dòlars al mes (després de la prova gratuïta de 7 dies).
Temps: 1-4 setmanes, més de 4 hores setmanals.
Utilitat: 10 de 10.
Després de fer l'examen i de reflexionar sobre els cursos que vaig fer, puc dir que l'Enginyer de dades professional certificat de Google de l'Acadèmia de Linux va ser el més útil.
Videotutorials, també (un excel·lent recurs d'aprenentatge gratuït que es proporciona amb el curs) i els exàmens de pràctica fan d'aquest un dels millors cursos que he fet mai.
Fins i tot el vaig recomanar com a material de referència a les notes de Slack per a l'equip després de l'examen.
Notes a Slack
• Algunes preguntes de l'examen no es van tractar als exàmens de l'Acadèmia de Linux, A Cloud Guru o Google Cloud Practice (cosa que és d'esperar).
• Una pregunta tenia un gràfic de punts de dades. Es va preguntar quina equació es podria utilitzar per agrupar-los (per exemple, cos(X) o X²+Y²).
• Assegureu-vos de conèixer les diferències entre Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub i entendre com es poden utilitzar.
• Els dos exemples concrets de l’examen són els mateixos que els de la pràctica, tot i que no els vaig llegir gens durant l’examen (les preguntes en si eren suficients per respondre).
• Conèixer la sintaxi de consulta SQL bàsica és útil, especialment per a preguntes de BigQuery.
• Els exàmens de pràctica dels cursos de Linux Academy i GCP són molt semblants a les preguntes de l'examen: val la pena fer-los diverses vegades per trobar els vostres propis punts febles.
• Cal recordar que dataproc funciona amb Hadoop, Espurna, Rusc и Pigs.
• Flux de dades funciona amb Apatxe Beam.
• Cloud Spaner és una base de dades dissenyada originalment per al núvol, amb la qual és compatible ÀCID i funciona a qualsevol part del món.
• És útil conèixer els noms dels “vells”, els equivalents de bases de dades relacionals i no relacionals (per exemple, MongoDB, Cassandra).
• Els rols IAM varien lleugerament entre els serveis, però és una bona idea entendre com separar la capacitat dels usuaris de veure dades i dissenyar fluxos de treball (per exemple, el rol de treballador de flux de dades pot dissenyar fluxos de treball, però no veure dades).
De moment, probablement amb això n'hi ha prou. Cada examen es farà de manera diferent. El curs de Linux Academy proporcionarà el 80% dels coneixements necessaris.
cost: de franc.
Temps: 1-2 hores.
Utilitat: 5 de 10.
Aquests vídeos es van recomanar als fòrums A Cloud Guru. Molts d'ells no estan relacionats amb la certificació Professional Data Engineer, així que només vaig triar aquells els noms de servei dels quals em semblaven familiars.
En passar el curs, alguns serveis poden semblar complicats, així que va ser agradable veure com es descrivia un servei concret en només un minut.
cost: 49 dòlars per certificat o gratuït (sense certificat).
Temps: 1-2 setmanes, més de sis hores setmanals.
Utilitat: no avaluat.
Vaig trobar aquest recurs el dia abans de la data de l'examen. No hi havia prou temps per completar-lo, d'aquí la manca d'avaluació de la utilitat.
Tanmateix, després de mirar la pàgina de visió general del curs, puc dir que aquest és un recurs fantàstic per revisar tot el que heu après sobre l'enginyeria de dades a Google Cloud i trobar els vostres punts febles.
Vaig parlar d'aquest curs a un dels meus companys que s'està preparant per a la certificació.
cost: de franc.
Temps: desconegut.
Utilitat: no avaluat.
Un altre recurs que vaig trobar després de l'examen. Sembla complet, però la presentació és força breu. A més, és gratuït. Podeu consultar-lo entre els exàmens de pràctica i fins i tot després de la certificació per actualitzar els vostres coneixements.
Què vaig fer després del curs?
Quan m'acostava al final dels meus cursos, vaig reservar el meu examen amb una setmana d'avís.
Tenir una data límit és una gran motivació per revisar el que has après.
Vaig fer els exàmens de pràctica de Linux Academy i Google Cloud diverses vegades fins que vaig començar a obtenir una puntuació constant per sobre del 95%.
Va superar l'examen de pràctica de l'Acadèmia Linux per primera vegada amb una puntuació superior al 90%.
Les proves per a cada plataforma són similars; Vaig escriure i analitzar les preguntes que m'equivocava constantment; això va ajudar a eliminar les meves debilitats.
Durant el propi examen, el tema va ser el desenvolupament de sistemes de processament de dades a Google Cloud utilitzant dos exemples (el contingut de l'examen ha canviat des del 29 de març de 2019). Tot l'examen va ser preguntes d'elecció múltiple.
L'examen va trigar dues hores a completar-se i em va semblar un 20% més difícil que els exàmens de pràctica que coneixia.
No obstant això, aquests últims són un recurs molt valuós.
Què canviaria si tornés a fer l'examen?
Més exàmens de pràctica. Més coneixements pràctics.
Per descomptat, sempre pots preparar-te una mica millor.
Els requisits recomanats indicaven més de tres anys d'experiència utilitzant GCP, que no tenia, així que vaig haver de fer front al que tenia.
a més
L'examen es va actualitzar el 29 de març. El material d'aquest article encara proporcionarà una bona base per a la preparació, però és important tenir en compte alguns canvis.
Seccions de l'examen d'enginyer de dades professional de Google Cloud ()
1. Disseny de sistemes de tractament de dades.
2. Construcció i suport d'estructures de dades i bases de dades.
3. Anàlisi de dades i connexió d'aprenentatge automàtic.
4. Modelització de processos de negoci per a l'anàlisi i optimització.
5. Garantir la fiabilitat.
6. Visualització de dades i suport a la decisió.
7. Dissenyar amb un focus en la seguretat i el compliment.
Seccions de l'examen d'enginyer de dades professional de Google Cloud ()
1. Disseny de sistemes de tractament de dades.
2. Construcció i funcionament de sistemes de tractament de dades.
3. Funcionament dels models d'aprenentatge automàtic (la majoria dels canvis es van produir aquí) [NOU].
4. Garantir la qualitat de les solucions.
A la versió 2, les seccions 1, 2, 4 i 6 de la versió 1 es combinen a les seccions 1 i 2, les seccions 5 i 7 a la secció 4. La secció 3 de la versió 2 s'ha ampliat per cobrir totes les noves capacitats d'aprenentatge automàtic de Google Núvol.
Aquests canvis es van produir recentment, de manera que molts materials educatius no han tingut temps d'actualitzar-se.
Tanmateix, si utilitzeu els materials de l'article, això hauria de ser suficient per cobrir el 70% dels coneixements requerits. També revisaria els següents temes pel meu compte (varen aparèixer a la segona versió de l'examen):
- (maquinari desenvolupat per Google específicament per a l'aprenentatge automàtic).
Com podeu veure, l'actualització de l'examen està relacionada principalment amb les capacitats d'aprenentatge automàtic de Google Cloud.
Actualització del 29.04.2019 d'abril de XNUMX. Vaig rebre un missatge d'un instructor del curs de l'Acadèmia Linux (Matthew Ulasien).
Només com a referència, tenim previst actualitzar el curs d'enginyer de dades a l'Acadèmia Linux per reflectir els nous objectius en algun moment entre mitjans i finals de maig.
Després de l'examen
Un cop superat l'examen, rebràs un resultat d'aprovat o no. A la pràctica, els exàmens diuen que apuntar a un mínim del 70%, així que vaig apuntar al 90%.
Després d'aprovar l'examen, rebràs un codi d'activació per correu electrònic juntament amb el certificat oficial d'enginyer de dades professional de Google Cloud. Felicitats!
El codi d'activació es pot fer servir a l'exclusiva botiga Google Cloud Professional Data Engineer, on podeu aconseguir una bona quantitat de diners: hi ha samarretes, motxilles i dessuadores (algunes poden estar esgotades en el moment de l'entrega). Vaig triar una dessuadora.
Un cop tingueu la certificació, podeu demostrar les vostres habilitats (oficialment) i tornar a fer el que millor sabeu: construir sistemes.
Ens veiem d'aquí a dos anys per a la nova certificació.
P.S. Moltes gràcies als meravellosos professors dels cursos anteriors i per oferir recursos i temps per estudiar i preparar l'examen.
Sobre el traductor
L'article ha estat traduït per Alconost.
Alconost està compromès , en 70 idiomes. Traductors nadius, proves lingüístiques, plataforma en núvol amb API, localització contínua, gestors de projectes 24/7, qualsevol format de recurs de cadena.
També ho fem — per a llocs de venda, imatge, publicitat, ensenyaments, teasers, explicacions, tràilers de Google Play i App Store.
→
Font: www.habr.com