Ohne die empfohlenen 3 Jahre Praxiserfahrung
Vor Kursbeginn möchten wir mit Ihnen die Übersetzung einer sehr interessanten Geschichte teilen, die für zukünftige Dateningenieure sicherlich nützlich sein wird. Gehen!
Hoodie von Google: anziehen. Ernster Gesichtsausdruck: präsent. Foto aus der Videoversion dieses Artikels am .
Notiz. Dieser Artikel behandelt die Zertifizierungsprüfung zum Google Cloud Professional Data Engineer bis zum 29. März 2019. Seit diesem Datum haben sich einige Änderungen ergeben. Ich habe sie in die Rubrik „Extras“ aufgenommen.
Du möchtest dir also einen neuen Hoodie wie den auf meinem Cover zulegen? Oder planen Sie ein Zertifikat? und frage mich, wie es geht.
In den letzten Monaten habe ich Kurse besucht und Google Cloud genutzt, um mich auf die Prüfung zum Professional Data Engineer vorzubereiten. Dann habe ich versucht zu bestehen und habe bestanden. Und ein paar Wochen später wurde mein Hoodie geliefert. Das Zertifikat kam schnell.
In diesem Artikel werden einige Dinge aufgeführt, die Sie vielleicht wissen möchten, sowie die Schritte, die ich unternommen habe, um meine Google Cloud Professional Data Engineer-Zertifizierung zu erhalten.
Warum sollten Sie sich als Google Cloud Professional Data Engineer zertifizieren lassen?
Daten sind überall. Und es ist gefragt, wie man Systeme erstellt, die Daten verarbeiten und nutzen können. Google Cloud stellt die Infrastruktur zum Aufbau dieser Systeme bereit.
Möglicherweise verfügen Sie bereits über die Fähigkeiten zur Nutzung von Google Cloud, aber wie können Sie dies einem zukünftigen Arbeitgeber oder Kunden demonstrieren? Es gibt zwei Möglichkeiten: Projektportfolio oder Zertifizierung.
Das Zertifikat sagt zukünftigen Kunden und Arbeitgebern: „Ich habe die Fähigkeiten und habe mir die Mühe gemacht, mich akkreditieren zu lassen.“
Eine kurze Beschreibung von Google bringt es auf den Punkt.
Demonstrieren Sie Ihre Fähigkeit, Datensysteme zu entwerfen und aufzubauen und Modelle für maschinelles Lernen auf der Google Cloud Platform zu erstellen.
Wenn Sie noch nicht über die nötigen Fähigkeiten verfügen, erfahren Sie in den Zertifizierungsschulungsmaterialien alles darüber, wie Sie erstklassige Datensysteme in Google Cloud aufbauen.
Wer möchte sich als Google Cloud Professional Data Engineer zertifizieren lassen?
Sie haben die Zahlen gesehen. Die Wolke wächst. Es ist bereits da und wird nirgendwohin führen. Wenn Sie die Zahlen noch nicht gesehen haben, vertrauen Sie mir: Die Cloud wächst.
Wenn Sie bereits Datenwissenschaftler, Dateningenieur, Datenanalyst oder Ingenieur für maschinelles Lernen sind oder eine Karriere in der Welt der Daten anstreben, ist die Google Cloud Professional Data Engineer-Zertifizierung genau das Richtige für Sie.
Die Fähigkeit, die Cloud zu nutzen, wird für jede datenzentrierte Position zur Voraussetzung.
Benötigen Sie ein Zertifikat, um ein guter Dateningenieur/Datenwissenschaftler/Ingenieur für maschinelles Lernen zu sein?
Nein.
Sie können Google Cloud weiterhin für Datenlösungen ohne Zertifikat verwenden.
Ein Zertifikat ist nur eine Möglichkeit, vorhandene Fähigkeiten zu validieren.
Wie viel kostet das?
Die Kosten für die Prüfung betragen 200 $. Wenn Sie scheitern, müssen Sie für einen neuen Versuch erneut bezahlen.
Für Vorbereitungskurse und die Nutzung der Plattform selbst können Kosten anfallen.
Plattformgebühren sind Gebühren für die Nutzung von Google Cloud-Diensten. Wenn Sie ein erfahrener Benutzer sind, sind Sie sich dessen bereits bewusst. Wenn nicht, und Sie gerade erst mit den in diesem Artikel behandelten Tutorials beginnen, können Sie ein neues Google Cloud-Konto erstellen und bei der Anmeldung innerhalb der 300-Dollar-Angebote von Google bleiben.
Zu den Kosten des Kurses kommen wir gleich.
Wie lange ist die Zertifizierung gültig?
2 Jahre. Danach müssen Sie die Prüfung erneut absolvieren.
Und da sich Google Cloud jeden Tag weiterentwickelt, ist es wahrscheinlich, dass sich die Anforderungen an ein Zertifikat ändern (wie ich herausgefunden habe, hatte sich das bereits geändert, als ich mit dem Schreiben dieses Artikels begann).
Was brauchen Sie zur Vorbereitung auf die Prüfung?
Google empfiehlt für die Zertifizierung auf professionellem Niveau mindestens drei Jahre Branchenerfahrung und mindestens ein Jahr Erfahrung in der Entwicklung und Verwaltung von Lösungen mit GCP.
Ich hatte nichts davon.
Basierend auf 6 Monaten einschlägiger Erfahrung. Um das Defizit auszugleichen, habe ich eine Kombination aus Online-Lernressourcen genutzt.
Welche Kurse habe ich belegt?
Wenn Sie wie ich sind und nicht über die empfohlenen Anforderungen verfügen, können Sie einige der folgenden Kurse belegen, um Ihre Qualifikationen zu verbessern.
Die folgenden Kurse habe ich zur Vorbereitung auf die Zertifizierung genutzt. Sie werden in der Reihenfolge ihrer Fertigstellung aufgelistet.
Ich habe jeweils die Kosten, den Zeitpunkt und den Nutzen der Zertifizierungsprüfung aufgeführt.
Einige der großartigen Online-Ressourcen, die ich genutzt habe, um meine Fähigkeiten vor der Prüfung zu verbessern. In Ordnung: , и .
Kosten: 49 $ pro Monat (nach 7-tägiger kostenloser Testversion)
Zeit: 1–2 Monate, 10+ Stunden pro Woche
Nützlichkeit: 8/10
erstellt in Zusammenarbeit mit Google Cloud.
Es ist in fünf Teilkurse gegliedert, die jeweils etwa 10 Stunden pro Woche Lernzeit in Anspruch nehmen.
Wenn Sie neu in der Google Cloud-Datenverarbeitung sind, führt Sie diese Spezialisierung von Level 0 auf Level 1. Sie absolvieren eine Reihe praktischer Übungen mit einer iterativen Plattform namens QwikLabs. Zuvor gibt es Vorträge von Google-Cloud-Praktikern zur Nutzung verschiedener Dienste wie Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow und Bigtable.
Kosten: Kostenlos
Zeit: 1 Woche, 4–6 Stunden
Nützlichkeit: 4/10
Betrachten Sie einen niedrigen Nutzenwert nicht als Hinweis auf die Wertlosigkeit des Kurses. Das ist alles andere als wahr. Der einzige Grund, warum es eine niedrigere Punktzahl erhält, besteht darin, dass es nicht auf die Zertifizierung eines professionellen Dateningenieurs abzielt (wie der Name vermuten lässt).
Nach Abschluss der Coursera-Spezialisierung habe ich diesen Kurs zur Auffrischung belegt, da ich Google Cloud nur für einige spezielle Anwendungsfälle verwendet habe.
Wenn Sie von einem anderen Cloud-Anbieter kommen oder Google Cloud noch nie verwendet haben, möchten Sie vielleicht diesen Kurs belegen. Dies ist eine großartige Einführung in die Google Cloud Platform im Allgemeinen.
Kosten: 49 $ pro Monat (nach 7-tägiger kostenloser Testversion)
Zeit: 1-4 Wochen, 4+ Stunden pro Woche
Nützlichkeit: 10/10
Nachdem ich die Prüfung bestanden und über die von mir belegten Kurse nachgedacht hatte, war der hilfreichste .
Auch Video (eine tolle kostenlose Lernressource, die im Kurs enthalten ist) und Übungsprüfungen machten diesen Kurs zu einer der besten Lernressourcen, die ich je genutzt habe.
Ich habe es sogar als Referenz in einigen Slack-Notizen für das Team nach der Prüfung empfohlen.
Notizen in Slack
- Einige Dinge in der Prüfung waren nicht Teil von Prüfungen bei Linux Academy, Cloud Guru oder Google Cloud Practice (erwartet)
- 1 Frage mit einem Diagramm von Datenpunkten, nach welcher Gleichung Sie sie gruppieren sollten (z. B. cos(X) oder X² + Y²)
- Es ist ein Muss, die Unterschiede zwischen Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery und Pub/Sub zu kennen und zu wissen, wie sie verwendet werden können.
- Die beiden Arbeitsbeispiele der Forschung in der Prüfung waren genau die gleichen wie in der Übungseinheit, obwohl ich mich während der Prüfung überhaupt nicht auf diese Studien bezog (die Fragen gaben ausreichend Einblick).
- Insbesondere bei BigQuery-Fragen ist es sehr nützlich, die grundlegende SQL-Abfragesyntax zu kennen.
- Die von der Linux Academy und der GCP angebotenen Übungsprüfungen sind im Stil den Prüfungsfragen sehr ähnlich, und ich werde jede davon mehrmals durcharbeiten und sie verwenden, um Ihre Schwächen herauszufinden.
- Ein kleiner Tipp zur Hilfe bei Dataproc: „Datenproz das Krokodil und Hadoop der Elefant plant es Spark ein Feuer und kochen Bienenstock of Schweine" {Krokodil Datenproz und Elefant Hadoop planen, ein Feuer zu machenSpark - Funken, ein Feuer entfachen - ein Feuer machen) und einen Schwarm kochen (Bienenstock) Schweine (Schwein)} (Dataproc befasst sich mit Hadoop, Spark, Hive und Pig)
- «Datenfluss ist ein fließendes Strahl aus Licht" {Datenfluss Dies ist der aktuelle Strahl (Strahl)light} (Dataflow befasst sich mit Apache Beam)
- "Alle auf der ganzen Welt kann sich auf a beziehen Gut gemacht, mit Säure gewaschen Spanner" {Jeder weltweit könnte mit gereinigter Säure umgehen (ACID) mit einem guten Schraubenschlüssel (Spanner)} (Cloud Spanner ist eine Datenbank, die entwickelt wurde, um die Cloud auf den Weg zu bringen, ACID-konform und weltweit verfügbar)
- Es kann nützlich sein, die Namen klassischer relationaler und nicht relationaler Datenbanken zu kennen (z. B. MongoDB, Cassandra).
- Die IAM-Rollen variieren je nach Dienst geringfügig. Es ist jedoch hilfreich zu verstehen, wie Benutzer davon getrennt werden können, Daten sehen zu können, ohne ihnen die Möglichkeit zu nehmen, Arbeitsabläufe zu entwerfen (z. B. kann die Rolle „Dataflow Worker“ Arbeitsabläufe entwerfen, aber keine Daten sehen).
Das reicht wahrscheinlich für den Moment. Der Kilometerstand wird wahrscheinlich von Prüfung zu Prüfung unterschiedlich sein. Der Linux Academy-Kurs vermittelt Ihnen 80 % des Wissens.
Kosten: Kostenlos
Zeit: 1-2 Stunden
Nützlichkeit: 5/10
Sie wurden in den Cloud Guru-Foren empfohlen. Viele davon hatten nichts mit der Professional Data Engineer-Zertifizierung zu tun, ich habe jedoch einige ausgewählt, bei denen dies der Fall ist.
Einige Dienstleistungen mögen beim Durcharbeiten des Kurses kompliziert erscheinen, daher war es schön zu hören, wie ein bestimmter Dienst in einer Minute beschrieben wird.
Kosten: 49 $ pro Zertifikat oder kostenlos (ohne Zertifikat)
Zeit: 1-2 Wochen, 6+ Stunden pro Woche
Nützlichkeit: N / A
Ich habe diese Ressource am Tag vor meiner geplanten Prüfung gefunden. Ich habe es aus Zeitgründen nicht zu Ende gelesen, daher die fehlende Nützlichkeitsbewertung.
Auf der Kursübersichtsseite scheint es sich jedoch um eine großartige Ressource zu handeln, um alles, was Sie über Google Cloud Data Engineering gelernt haben, zusammenzufassen und etwaige Schwächen hervorzuheben.
Ich habe diesen Kurs einem meiner Kollegen, der sich auf die Zertifizierung vorbereitet, als Ressource empfohlen.
Kosten: Kostenlos
Zeit: DAMIT
Nützlichkeit: DAMIT
Dies war eine weitere Ressource, über die ich nach der Prüfung gestolpert bin. Meiner Meinung nach ist es umfassend, aber gleichzeitig prägnant. Außerdem ist es kostenlos. Es kann zum Lesen zwischen Übungsprüfungen oder sogar nach der Zertifizierung zum Auffrischen Ihres Wissens verwendet werden.
Was habe ich nach dem Kurs gemacht?
Als ich mich dem Ende meiner Kurse näherte, buchte ich die Prüfung mit einer Woche Vorlaufzeit.
Eine Frist zu setzen ist eine tolle Motivation, das Gelernte zu festigen.
Ich habe die Übungsprüfungen der Linux Academy und von Google Cloud wiederholt abgelegt, bis ich sie jedes Mal mit einer Genauigkeit von über 95 % abschließen konnte.
Erstmaliges Bestehen der Übungsprüfung der Linux Academy mit über 90 %.
Die Tests auf jeder Plattform sind ähnlich, aber ich habe festgestellt, dass das Durchgehen der Fragen, die ich immer wieder falsch gestellt habe, und das Aufschreiben der Gründe, warum ich sie falsch verstanden habe, dazu beigetragen hat, meine Schwachstellen zu beseitigen.
Das Thema meiner Prüfung waren zwei Beispielforschungsprojekte zur Entwicklung von Datenverarbeitungssystemen in Google Cloud (Stand: 29. März 2019, dies hat sich geändert). Und es gab durchgehend Multiple-Choice-Möglichkeiten.
Bei mir hat es etwa 2 Stunden gedauert. Und war etwa 20 % schwieriger als alle Prüfungen, die ich abgelegt habe.
Ich kann den Wert praktischer Prüfungen gar nicht genug betonen.
Was würde ich ändern, wenn ich noch einmal hinkäme?
Weitere Übungsprüfungen. Mehr praktisches Wissen.
Natürlich gibt es immer noch mehr Vorbereitungsmöglichkeiten.
Zu den empfohlenen Anforderungen gehört eine mehr als dreijährige GCP-Nutzung. Aber das hatte ich nicht, also musste ich mit dem klarkommen, was ich hatte.
zusätzlich
Die Prüfung wurde am 29. März aktualisiert. Das in diesem Artikel vorgestellte Material stellt immer noch eine gute Grundlage dar, es ist jedoch wichtig, einige Änderungen zu beachten.
Verschiedene Abschnitte der Google Cloud Professional Data Engineer-Prüfung ()
- Entwurf von Datenverarbeitungssystemen
- Erstellung und Betreuung von Strukturen und Datenbanken.
- Verbindung von Datenanalyse und maschinellem Lernen
- Geschäftsprozessmodellierung zur Analyse und Optimierung
- Zuverlässigkeit gewährleisten
- Datenvisualisierung und Richtlinienunterstützung
- Entwickelt für Sicherheit und Compliance
Verschiedene Abschnitte der Google Cloud Professional Data Engineer-Prüfung ()
- Entwurf von Datenverarbeitungssystemen
- Errichtung und Betrieb von Datenverarbeitungsanlagen
- Operationalisierung von Modellen für maschinelles Lernen (die meisten Änderungen fanden hier statt) [NEU]
- Sicherstellung der Qualität von Lösungen
In Version 2 wurden die Abschnitte 1, 2, 4 und 6 von Version 1 in 1 und 2 zusammengefasst. Außerdem wurden die Abschnitte 5 und 7 von Version 1 in Abschnitt 4 zusammengefasst. Und Abschnitt 3 von Version 2 wurde erweitert, um alle neuen Maschinen von Google Cloud abzudecken Lernfähigkeiten.
Da diese Änderungen noch so neu sind, konnten viele Lernmaterialien noch nicht aktualisiert werden.
Allerdings sollte die Lektüre dieses Artikels ausreichen, um 70 % Ihres Bedarfs abzudecken. Ich würde dies mit einigen Ihrer eigenen Recherchen zu den folgenden Fragen kombinieren (diese wurden in der zweiten Version der Prüfung vorgestellt).
- (ein maßgeschneidertes Gerät, das von Google speziell für das ML-Training entwickelt wurde)
Wie Sie sehen, konzentrierte sich die letzte Aktualisierung der Prüfung auf die ML-Funktionen in Google Cloud.
Aktualisierung 29: Nachricht von Matthew Ulasein, Kursleiter der Linux Academy.
Nur als Referenz: Wir planen, den Data Engineer-Kurs an der Linux Academy ab Mitte/Ende Mai zu aktualisieren, um neue Richtungen zu berücksichtigen.
Nach der Prüfung
Wenn Sie die Prüfung ablegen, erhalten Sie nur ein bestandenes oder nicht bestandenes Ergebnis. Ich empfehle, mindestens 70 % anzustreben, daher habe ich bei den Übungsprüfungen mindestens 90 % angestrebt.
Sobald Sie die Prüfung bestanden haben, erhalten Sie per E-Mail einen Einlösecode zusammen mit Ihrer offiziellen Google Cloud Professional Data Engineer-Zertifizierung. Glückwunsch!
Sie können den Einlösungscode im exklusiven Google Cloud Professional Data Engineer Store verwenden, der voller toller Angebote ist (). Es gibt T-Shirts, Rucksäcke und Kapuzenpullover (diese können sich bei Ihrer Ankunft von dem unterscheiden, was Sie vorrätig haben). Ich habe mich für Hoodies entschieden.
Jetzt, da Sie zertifiziert sind, können Sie Ihre Fähigkeiten (offiziell) unter Beweis stellen und sich wieder dem widmen, was Sie am besten können: Bauen.
Wir sehen uns in zwei Jahren zur Rezertifizierung.
PS: Wenn Sie Fragen haben oder eine Klärung wünschen, können Sie mich unter kontaktieren и . Auf Es gibt auch eine Videoversion dieses Artikels.
PPS: Vielen Dank an alle wunderbaren Lehrer in allen oben genannten Kursen und für die Bereitstellung von Ressourcen und Zeit zum Lernen und zur Vorbereitung auf die Prüfung.
Und alle, die mehr über das Studienprogramm, die Besonderheiten des Online-Formats, Fähigkeiten, Kompetenzen und Perspektiven erfahren möchten, die Absolventen nach der Ausbildung erwarten, sind herzlich eingeladen , die heute um 20.00 Uhr stattfinden wird.
Source: habr.com