Ohne empfohlene drei Jahre praktische Erfahrung
*Hinweis: Der Artikel befasst sich mit der Zertifizierungsprüfung zum Google Cloud Professional Data Engineer, die bis zum 29. März 2019 gültig war. Danach gab es einige Änderungen – diese werden im Abschnitt "Zusätzlich»*
Google Hoodie: vorhanden. Ernsthafte Miene: vorhanden. Foto aus der Video-Version dieses Artikels .
Möchten Sie einen neuen Hoodie wie auf meinem Foto bekommen?
Oder interessiert Sie vielleicht das Zertifikat und Sie versuchen zu verstehen, wie Sie es erhalten können?
In den letzten Monaten habe ich mehrere Kurse absolviert und parallel mit Google Cloud gearbeitet – zur Vorbereitung auf die Prüfung für den Professional Data Engineer. Dann habe ich die Prüfung abgelegt und bestanden. Nach ein paar Wochen kam der Hoodie – aber das Zertifikat kam schneller.
In diesem Artikel werden einige Informationen enthalten sein, die nützlich sein könnten, sowie die Schritte, die ich unternommen habe, um das Zertifikat Google Cloud Professional Data Engineer zu erhalten.
Übersetzt in
Warum sollte man das Zertifikat Google Cloud Professional Data Engineer erwerben?
Daten umgeben uns, sie sind überall. Daher sind heute Fachleute gefragt, die wissen, wie man Systeme schafft, die Daten verarbeiten und nutzen können. Google Cloud bietet die Infrastruktur für den Aufbau dieser Systeme.
Wenn Sie bereits über Kenntnisse in Google Cloud verfügen, wie können Sie diese einem zukünftigen Arbeitgeber oder Kunden demonstrieren? Das kann auf zwei Arten geschehen: durch ein Portfolio von Projekten oder durch eine Zertifizierung.
Das Zertifikat besagt potenziellen Kunden und Arbeitgebern, dass Sie über bestimmte Fähigkeiten verfügen und dass Sie sich bemüht haben, deren offizielle Bestätigung zu erhalten.
Das steht auch in der offiziellen Beschreibung der Prüfung.
Demonstrieren Sie Ihre Fähigkeit, Systeme zur Datenverarbeitung und Modelle des maschinellen Lernens auf der Plattform Google Cloud zu entwerfen und zu erstellen.
Wenn Sie noch nicht über die entsprechenden Fähigkeiten verfügen, werden Sie beim Studium der Lernmaterialien für die Zertifizierung alles Notwendige darüber erfahren, wie man mit Google Cloud Systeme zur Datenverarbeitung von höchster Qualität erstellt.
Wer benötigt das Zertifikat Google Cloud Professional Data Engineer?
Sie haben die Zahlen gesehen – der Bereich der Cloud-Technologien wächst, sie sind für lange Zeit bei uns. Wenn Sie mit den Statistiken nicht vertraut sind, glauben Sie einfach: "Clouds" sind derzeit im Aufschwung.
Wenn Sie bereits als Datenverarbeiter oder Datenanalyst, Machine-Learning-Ingenieur arbeiten oder in den Bereich Datenverarbeitung wechseln möchten, dann ist die Google Cloud Professional Data Engineer-Zertifizierung genau das Richtige für Sie.
Die Fähigkeit, Cloud-Technologien zu nutzen, wird zu einer unverzichtbaren Anforderung für alle Fachkräfte, die mit Daten arbeiten.
Brauche ich ein Zertifikat, um ein Profi in der Datenverarbeitung, Datenanalyse oder Machine Learning zu sein?
Nein.
Sie können Google Cloud für Datenverarbeitungslösungen nutzen, auch ohne Zertifikat.
Ein Zertifikat ist nur eine Möglichkeit, Ihre vorhandenen Fähigkeiten zu bestätigen.
Was kostet das?
Die Prüfungsgebühr beträgt 200 US-Dollar. Wenn Sie durchfallen, müssen Sie erneut bezahlen.
Darüber hinaus fallen Kosten für Vorbereitungskurse und die Nutzung der Plattform selbst an.
Die Kosten für die Arbeit mit der Plattform sind Gebühren für die Nutzung der Google Cloud-Dienste. Wenn Sie ein aktiver Nutzer sind, wissen Sie darüber Bescheid. Wenn Sie neu sind und gerade erst beginnen, die in diesem Artikel beschriebenen Lernmaterialien zu studieren, können Sie ein Google Cloud-Konto erstellen und alles Notwendige mit 300 US-Dollar erledigen, die Google bei der Registrierung auf Ihr Konto gutschreibt.
Wir kommen gleich zu den Kosten der Kurse.
Wie lange ist das Zertifikat gültig?
Zwei Jahre. Nach Ablauf dieser Frist muss die Prüfung wiederholt werden.
Da sich Google Cloud ständig weiterentwickelt, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass sich auch die Anforderungen an die Zertifizierung ändern (das geschah gerade, als ich anfing, diesen Artikel zu schreiben).
Was brauche ich zur Vorbereitung auf die Prüfung?
Für die professionelle Zertifizierung empfiehlt Google, über mehr als drei Jahre Branchenerfahrung und mehr als ein Jahr in der Entwicklung und Verwaltung von Lösungen mit GCP zu verfügen.
Ich hatte nichts davon.
Die entsprechende Erfahrung betrug in jedem Fall etwa sechs Monate.
Um die Lücken zu schließen, habe ich einige Online-Lernressourcen genutzt.
Welche Kurse habe ich besucht?
Wenn Ihr Fall ähnlich ist wie meiner und Sie nicht den empfohlenen Anforderungen entsprechen, können Sie einige der folgenden Kurse besuchen, um Ihre Kenntnisse zu verbessern.
Genau diese habe ich zur Vorbereitung auf die Zertifizierung genutzt. Sie sind in der Reihenfolge aufgeführt, in der ich sie absolviert habe.
Für jeden habe ich die Kosten, die Dauer und den Nutzen für das Ablegen der Zertifizierungsprüfung angegeben.
Einige der großartigen Online-Lernressourcen, die ich verwendet habe, um meine eigenen Fähigkeiten vor der Prüfung zu verbessern – in der Reihenfolge: , , .
Kosten: 49 $ pro Monat (nach einer 7-tägigen kostenlosen Testphase).
Dauer: 1–2 Monate, mehr als 10 Stunden pro Woche.
Nutzen: 8 von 10.
Der Kurs auf der Plattform Coursera in Zusammenarbeit mit Google Cloud entwickelt.
Sie ist in fünf aufeinanderfolgende Kurse unterteilt, von denen jeder etwa 10 Stunden Lernzeit pro Woche erfordert.
Wenn Sie mit der Datenverarbeitung in Google Cloud nicht vertraut sind, wird Ihnen diese Spezialisierung die erforderlichen Fähigkeiten vermitteln. Sie haben die Aufgabe, eine Reihe praktischer Übungen mithilfe einer iterativen Plattform namens QwikLabs durchzuführen. Vor diesen Übungen finden Vorlesungen von Google Cloud-Experten statt, in denen erklärt wird, wie man verschiedene Dienste wie Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow und Bigtable anwendet.
Kosten: kostenlos.
Dauer: 1 Woche, 4–6 Stunden.
Nutzen: 4 von 10.
Eine niedrige Nutzenbewertung bedeutet nicht, dass der Kurs insgesamt nutzlos ist – ganz im Gegenteil. Der einzige Grund für die niedrige Bewertung ist, dass er nicht auf die Zertifizierung als Professional Data Engineer ausgerichtet ist (was man aus dem Titel erkennen kann).
Ich habe den Kurs belegt, um mein Wissen nach der Absolvierung der Coursera-Spezialisierung aufzufrischen, da ich Google Cloud in einigen begrenzten Fällen verwendet habe.
Wenn Sie zuvor mit einem anderen Cloud-Anbieter gearbeitet haben oder Google Cloud noch nie verwendet haben, könnte dieser Kurs für Sie nützlich sein: er ist eine großartige Einführung in die Google Cloud-Plattform insgesamt.
Kosten: 49 $ pro Monat (nach einer 7-tägigen kostenlosen Testphase).
Dauer: 1–4 Wochen, mehr als 4 Stunden pro Woche.
Nutzen: 10 von 10.
Nachdem ich die Prüfung abgelegt und über die durchgeführten Kurse nachgedacht habe, kann ich sagen, dass der Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer der nützlichste war.
Videotutorials sowie (eine großartige kostenlose Lernressource, die zusammen mit dem Kurs bereitgestellt wird) und die Übungsprüfungen machen diesen Kurs zu einem der besten, die ich je belegt habe.
Ich habe ihn sogar als Referenzmaterial in meinen Notizen in Slack für das Team nach der Prüfung empfohlen.
Notizen in Slack
• Einige Fragen in der Prüfung wurden weder im Kurs der Linux Academy noch in A Cloud Guru oder in den Google Cloud Practice-Prüfungen behandelt (was zu erwarten war).
• In einer Frage gab es ein Diagramm aus Datenpunkten. Es wurde gefragt, mit welcher Gleichung man sie gruppieren kann (zum Beispiel cos(X) oder X²+Y²).
• Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub zu kennen und zu verstehen, wie man sie nutzen kann.
• Zwei konkrete Beispiele in der Prüfung sind identisch zu denen, die in den Trainings vorkamen, obwohl ich während der Prüfung die Fragen überhaupt nicht gelesen habe (es gab genug Fragen, um zu antworten).
• Es ist nützlich, die grundlegende Syntax von SQL-Abfragen zu kennen, insbesondere für Fragen zu BigQuery.
• Die Trainingsprüfungen in den Kursen der Linux Academy und GCP sind im Stil den Fragen in der Prüfung sehr ähnlich – es lohnt sich, sie mehrmals zu durchlaufen, um die eigenen Schwächen zu erkennen.
• Man sollte daran denken, dass Dataproc arbeitet mit Hadoop, Spark, Hive und Pigs.
• Dataflow arbeitet mit Apache Beam.
• Cloud Spanner – das ist eine Datenbank, die ursprünglich für die Cloud entwickelt wurde, sie ist kompatibel mit ACID und funktioniert an jedem Ort der Welt.
• Es ist nützlich, die Namen der "Oldies" zu kennen – Äquivalente relationaler und nicht-relationaler Datenbanken (zum Beispiel MongoDB, Cassandra).
• Die IAM-Rollen der Dienste unterscheiden sich ein wenig, es wäre jedoch gut zu verstehen, wie man die Möglichkeiten für Benutzer, Daten zu sehen und Arbeitsabläufe zu entwerfen, trennt (zum Beispiel kann man in der Rolle des Dataflow Workers Arbeitsabläufe entwerfen, aber keine Daten sehen).
Das sollte vorerst genug sein. Jede Prüfung wird auf ihre eigene Weise durchgeführt. Der Kurs der Linux Academy vermittelt 80 % des notwendigen Wissens.
Kosten: kostenlos.
Dauer: 1–2 Stunden.
Nutzen: 5 von 10.
Diese Videos wurden in den Foren von A Cloud Guru empfohlen. Viele davon stehen nicht im Zusammenhang mit der Zertifizierung zum Professional Data Engineer, weshalb ich einfach die ausgewählt habe, deren Servicenamen mir bekannt vorkamen.
Während des Kurses können einige Dienste schwierig erscheinen, daher war es angenehm zu sehen, wie ein bestimmter Dienst in nur einer Minute beschrieben wird.
Kosten: 49 $ für das Zertifikat oder kostenlos (ohne Zertifikat).
Dauer: 1–2 Wochen, mehr als sechs Stunden pro Woche.
Nutzen: wurde nicht bewertet.
Ich habe diese Ressource einen Tag vor dem festgelegten Prüfungstermin gefunden. Ich hatte keine Zeit, sie zu durchlaufen – daher die fehlende Bewertungsnützlichkeit.
Nachdem ich die Übersichtsseite des Kurses angesehen habe, kann ich sagen, dass dies eine ausgezeichnete Ressource ist, um alles, was Sie über Data Engineering in Google Cloud gelernt haben, zu wiederholen und Ihre Schwächen zu identifizieren.
Ich habe einem meiner Kollegen von diesem Kurs erzählt, der sich auf die Zertifizierung vorbereitet.
Kosten: kostenlos.
Dauer: unbekannt.
Nutzen: wurde nicht bewertet.
Eine weitere Ressource, auf die ich nach der Prüfung gestoßen bin. Sie scheint umfassend zu sein, aber die Darstellung ist ziemlich kurz. Außerdem ist sie kostenlos. Man kann sie zwischen den Übungsprüfungen und sogar nach der Zertifizierung nutzen, um das Wissen aufzufrischen.
Was habe ich nach den Kursen gemacht?
Als ich dem Ende der Kurse näher kam, habe ich die Prüfung mit einer Woche Vorlaufzeit gebucht.
Eine Deadlinedate ist eine hervorragende Motivation, um das Gelernte zu überprüfen.
Ich habe die Übungsprüfungen von Linux Academy und Google Cloud mehrmals durchgearbeitet, bis ich stabil über 95 % erreicht habe.
Die erste Übungsprüfung von Linux Academy mit einem Ergebnis von über 90 %.
Die Tests für jede der Plattformen sind ähnlich; ich habe Fragen notiert und ausgewertet, bei denen ich regelmäßig Fehler gemacht habe – das hat geholfen, Schwächen zu beseitigen.
Während der eigentlichen Prüfung war das Thema die Entwicklung von Datenverarbeitungssystemen in Google Cloud anhand von zwei Beispielen (seit dem 29. März 2019 hat sich der Prüfungsinhalt geändert). Die gesamte Prüfung bestand aus Multiple-Choice-Fragen.
Das Bestehen der Prüfung dauerte zwei Stunden, sie erschien mir etwa 20 % schwieriger als die mir vertrauten Übungsprüfungen.
Nichtsdestotrotz sind die letzten – eine sehr wertvolle Ressource.
Was würde ich ändern, wenn ich die Prüfung erneut ablegen würde?
Mehr Übungsprüfungen. Mehr praktische Erfahrungen.
Natürlich kann man sich immer noch ein wenig besser vorbereiten.
In den empfohlenen Anforderungen werden mehr als drei Jahre Erfahrung mit GCP angegeben, was ich nicht hatte – also musste ich mit dem umgehen, was ich hatte.
Zusätzlich
Die Prüfung wurde am 29. März aktualisiert. Die Materialien in dem Artikel bieten nach wie vor eine gute Grundlage für die Vorbereitung, es ist jedoch wichtig, einige Änderungen zu beachten.
Abschnitte der Google Cloud Professional Data Engineer-Prüfung ()
1. Design von Datenverarbeitungssystemen.
2. Aufbau und Unterstützung von Datenspeichern und Datenbanken.
3. Datenanalyse und Anbindung von maschinellem Lernen.
4. Modellierung von Geschäftsprozessen zur Analyse und Optimierung.
5. Gewährleistung von Zuverlässigkeit.
6. Datenvisualisierung und Unterstützung bei der Entscheidungsfindung.
7. Sicherheit und Compliance-orientierte Planung.
Abschnitte der Google Cloud Professional Data Engineer-Prüfung ()
1. Design von Datenverarbeitungssystemen.
2. Aufbau und Betrieb von Datenverarbeitungssystemen.
3. Betrieb von Modellen des maschinellen Lernens (die meisten Änderungen fanden hier statt) [NEU].
4. Sicherstellung der Qualität von Lösungen.
In Version 2 wurden die Abschnitte 1, 2, 4 und 6 der Version 1 in die Abschnitte 1 und 2 zusammengefasst, die Abschnitte 5 und 7 in Abschnitt 4. Abschnitt 3 in Version 2 wurde erweitert und umfasst jetzt alle neuen Funktionen des maschinellen Lernens in Google Cloud.
Diese Änderungen sind sehr neu, daher haben viele Schulungsmaterialien noch nicht aktualisiert.
Wenn Sie jedoch die Materialien aus dem Artikel nutzen, sollte dies ausreichen, um etwa 70% des benötigten Wissens abzudecken. Ich würde auch empfehlen, sich selbst mit den folgenden Themen vertraut zu machen (diese sind in der zweiten Version der Prüfung hinzugekommen):
- (Hardware, die von Google speziell für das maschinelle Lernen entwickelt wurde).
Wie man sieht, ist die Aktualisierung der Prüfung in erster Linie mit den Möglichkeiten des maschinellen Lernens in Google Cloud verbunden.
Zusatz vom 29.04.2019. Ich habe eine Nachricht vom Kursleiter der Linux Academy (Matthew Ulasien) erhalten.
Nur zur Info: Wir planen, den Kurs Data Engineer in der Linux Academy zu aktualisieren und die neuen Ziele darin zu reflektieren – voraussichtlich ab Mitte oder Ende Mai.
Nach der Prüfung
Nach dem Bestehen der Prüfung erhalten Sie das Ergebnis "bestanden" oder "nicht bestanden". Bei den Übungsprüfungen wird empfohlen, mindestens 70% anzustreben, daher strebe ich 90% an.
Nach erfolgreichem Bestehen der Prüfung erhalten Sie einen Aktivierungscode per E-Mail zusammen mit dem offiziellen Google Cloud Professional Data Engineer-Zertifikat. Herzlichen Glückwunsch!
Der Aktivierungscode kann im exklusiven Google Cloud Professional Data Engineer-Shop verwendet werden, wo man nette Sachen finden kann: T-Shirts, Rucksäcke und Hoodies (zu dem Zeitpunkt der Prüfung könnte etwas nicht vorrätig sein). Ich habe mich für einen Hoodie entschieden.
Nach dem Erhalt des Zertifikats können Sie Ihre Fähigkeiten (offiziell) demonstrieren und zu dem zurückkehren, was Ihnen am besten liegt – dem Aufbau von Systemen.
Wir sehen uns in zwei Jahren – zur Rezertifizierung.
P.S. Vielen Dank an die großartigen Dozenten der oben genannten Kurse und Für die Bereitstellung von Ressourcen und Zeit für Schulung und Prüfungsvorbereitung.
Über den Übersetzer
Die Übersetzung des Artikels wurde von Alconost durchgeführt.
Alconost ist spezialisiert auf , in 70 Sprachen. Muttersprachliche Übersetzer, linguistische Tests, Cloud-Plattform mit API, kontinuierliche Lokalisierung, Projektmanager 24/7, alle Arten von Zeichenressourcendateiformaten.
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Quelle: habr.com
