Ohne die empfohlene dreijährige praktische Erfahrung
*Hinweis: Der Artikel bezieht sich auf die Zertifizierungsprüfung zum Google Cloud Professional Data Engineer, die bis zum 29. März 2019 gültig war. Danach gab es einige Änderungen – diese sind im Abschnitt „Zusätzlich»*
Google Hoodie: vorhanden. Ernstes Gesicht: vorhanden. Video-Version dieses Artikels auf .
Möchten Sie einen neuen Hoodie wie auf meinem Foto gewinnen?
Oder sind Sie vielleicht an der Zertifizierung interessiert und versuchen zu verstehen, wie Sie ihn erhalten können?
In den letzten Monaten habe ich mehrere Kurse besucht und gleichzeitig mit Google Cloud gearbeitet, um mich auf die Prüfung zum Professional Data Engineer vorzubereiten. Dann habe ich die Prüfung abgelegt und bestanden. Nach einigen Wochen kam der Hoodie – aber das Zertifikat traf schneller ein.
In diesem Artikel finden Sie einige Informationen, die nützlich sein könnten, sowie die Schritte, die ich unternommen habe, um das Zertifikat für Google Cloud Professional Data Engineer zu erhalten.
Übersetzt von
Warum ist es wichtig, die Zertifizierung zum Google Cloud Professional Data Engineer zu erwerben?
Daten umgeben uns, sie sind überall. Daher sind heute Fachkräfte gefragt, die wissen, wie man Systeme erstellt, die in der Lage sind, Daten zu verarbeiten und zu nutzen. Google Cloud bietet die Infrastruktur, um diese Systeme aufzubauen.
Wenn Sie bereits über Kenntnisse in Google Cloud verfügen, wie können Sie diese potenziellen Arbeitgebern oder Kunden nachweisen? Das lässt sich auf zwei Arten erreichen: durch ein Portfolio von Projekten oder durch den Erwerb einer Zertifizierung.
Ein Zertifikat zeigt potenziellen Kunden und Arbeitgebern, dass Sie über bestimmte Fähigkeiten verfügen und dass Sie sich bemüht haben, diese offiziell bestätigen zu lassen.
Das wird auch in der offiziellen Prüfungsbeschreibung erwähnt.
Zeigen Sie Ihr Können in der Planung und Erstellung von Datenverarbeitungssystemen und Maschinenlernmodellen auf der Google Cloud-Plattform.
Wenn Sie die entsprechenden Fähigkeiten noch nicht haben, erfahren Sie beim Studium der Zertifizierungsmaterialien alles Notwendige, um mit Google Cloud Systeme von höchster Qualität zur Datenverarbeitung zu erstellen.
Wer sollte die Google Cloud Professional Data Engineer-Zertifizierung erwerben?
Sie haben die Zahlen gesehen – der Bereich der Cloud-Technologien wächst und ist langfristig angelegt. Wenn Sie mit der Statistik nicht vertraut sind, glauben Sie einfach: „Clouds“ sind jetzt auf dem Vormarsch.
Wenn Sie bereits als Datenverarbeiter oder -analyst, Machine Learning Engineer arbeiten oder in den Bereich der Datenverarbeitung wechseln möchten, ist die Google Cloud Professional Data Engineer-Zertifizierung das, was Sie brauchen.
Die Fähigkeit, Cloud-Technologien zu nutzen, wird zu einer grundlegenden Anforderung für alle Fachkräfte, die mit Daten arbeiten.
Braucht man eine Zertifizierung, um im Bereich Datenverarbeitung, Datenanalyse oder Machine Learning professionell tätig zu sein?
Nein.
Man kann Google Cloud für Datenverarbeitungslösungen nutzen, auch ohne Zertifizierung.
Die Zertifizierung ist nur eine Möglichkeit, Ihre vorhandenen Fähigkeiten zu bestätigen.
Was kostet das?
Die Kosten für die Prüfung betragen 200 US-Dollar. Wenn Sie die Prüfung nicht bestehen, müssen Sie erneut zahlen.
Außerdem fallen Kosten für Vorbereitungskurse und die Nutzung der Plattform an.
Die Kosten für die Nutzung der Plattform sind die Gebühren für die Nutzung der Google Cloud-Dienste. Wenn Sie ein aktiver Nutzer sind, wissen Sie das bereits. Wenn Sie neu sind und gerade erst die in diesem Artikel beschriebenen Lernmaterialien erkunden, können Sie ein Google Cloud-Konto erstellen und alles Notwendige erledigen, während Sie innerhalb von 300 Dollar bleiben, die Google bei der Registrierung auf Ihr Konto gutgeschreibt.
Den Preis der Kurse besprechen wir gleich.
Wie lange ist das Zertifikat gültig?
Zwei Jahre. Nach Ablauf dieser Frist müssen Sie die Prüfung erneut ablegen.
Da sich die Google Cloud ständig weiterentwickelt, ist es durchaus möglich, dass sich auch die Anforderungen an die Zertifizierung ändern (das geschah gerade, als ich mit dem Schreiben dieses Artikels begann).
Was ist notwendig, um sich auf die Prüfung vorzubereiten?
Für die professionelle Zertifizierung empfiehlt Google, über mehr als drei Jahre Branchenerfahrung sowie über ein Jahr Erfahrung in der Entwicklung und Verwaltung von Lösungen mit GCP zu verfügen.
Ich hatte nichts davon.
Erfahrung in diesem Bereich hatte ich jeweils etwa sechs Monate.
Um die Lücken zu schließen, habe ich auf mehrere Online-Lernressourcen zurückgegriffen.
Welche Kurse habe ich absolviert?
Wenn Ihre Situation ähnlich wie meine ist und Sie nicht den empfohlenen Anforderungen entsprechen, können Sie einige der folgenden Kurse absolvieren, um Ihr Können zu steigern.
Genau diese habe ich zur Vorbereitung auf die Zertifizierung genutzt. Sie sind in der Reihenfolge ihrer Absolvierung aufgeführt.
Für jeden Kurs habe ich die Kosten, die Dauer und den Nutzen für den Zertifizierungstest angegeben.
Einige der großartigen Online-Lernressourcen, die ich zur Verbesserung meiner Fähigkeiten vor der Prüfung verwendet habe, sind in folgender Reihenfolge: , , .
Kosten: 49 € pro Monat (nach einer 7-tägigen kostenlosen Testphase).
Dauer: 1–2 Monate, mehr als 10 Stunden pro Woche.
Nützlichkeit: 8 von 10.
Kurs auf der Plattform Coursera wurde in Zusammenarbeit mit Google Cloud entwickelt.
Sie besteht aus fünf aufeinander aufbauenden Kursen, von denen jeder etwa 10 Stunden Lernzeit pro Woche umfasst.
Wenn Sie nicht mit der Datenverarbeitung in Google Cloud vertraut sind, bietet Ihnen diese Spezialisierung die erforderlichen Fähigkeiten. Sie werden eine Reihe praktischer Übungen durchführen, indem Sie die iterative Plattform namens QwikLabs nutzen. Davor gibt es Vorlesungen von Google Cloud-Experten, in denen erklärt wird, wie verschiedene Dienste wie Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow und Bigtable angewendet werden können.
Kosten: kostenlos.
Dauer: 1 Woche, 4–6 Stunden.
Nützlichkeit: 4 von 10.
Eine niedrige Nützlichkeitsbewertung bedeutet nicht, dass der Kurs insgesamt nutzlos ist – das ist ganz und gar nicht der Fall. Der einzige Grund für die niedrige Bewertung ist, dass er nicht auf die Zertifizierung als Professional Data Engineer ausgerichtet ist (was man dem Titel entnehmen kann).
Ich habe ihn besucht, um mein Wissen nach dem Absolvieren der Coursera-Spezialisierung aufzufrischen, da ich Google Cloud in einigen begrenzten Fällen genutzt 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 hervorragende 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.
Nützlichkeit: 10 von 10.
Nach dem Bestehen der Prüfung und dem Nachdenken über die absolvierten Kurse kann ich sagen, dass die Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer am hilfreichsten war.
Die Video-Tutorials, 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 absolviert habe.
Ich habe ihn sogar als Nachschlagewerk in meinen Slack-Notizen für das Team nach der Prüfung empfohlen.
Slack-Notizen
• Einige Fragen in der Prüfung wurden weder im Kurs der Linux Academy noch bei A Cloud Guru oder in den Google Cloud Practice Prüfungen behandelt (was zu erwarten war).
• Eine Frage beinhaltete ein Diagramm aus Datenpunkten. Es wurde gefragt, mit welcher Gleichung sie gruppiert werden können (z. B. cos(X) oder X²+Y²).
• Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub zu kennen und zu verstehen, wie sie eingesetzt werden können.
• Zwei spezifische Beispiele in der Prüfung waren identisch mit den Übungsbeispielen, obwohl ich während der Prüfung diese überhaupt nicht gelesen habe (es gab genug Fragen, um die Antworten zu geben).
• Es ist nützlich, die grundlegende Syntax von SQL-Abfragen zu kennen, insbesondere für die Fragen zu BigQuery.
• Die Übungsprüfungen in den Kursen der Linux Academy und GCP ähneln stark den Fragen in der Prüfung – es ist ratsam, sie mehrmals zu absolvieren, um eigene Schwächen zu identifizieren.
• Man sollte bedenken, dass Dataproc arbeitet mit Hadoop, Spark, Hive und Pigs.
• Dataflow arbeitet mit Apache Beam.
• Cloud Spanner – ist eine ursprünglich für die Cloud entwickelte Datenbank, die mit ACID kompatibel ist und weltweit betrieben werden kann.
• Es ist nützlich, die Namen der „Oldies“ zu kennen – Äquivalente relationaler und nicht-relationaler Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra).
• Die IAM-Rollen der Dienste unterscheiden sich ein wenig, jedoch wäre es gut zu verstehen, wie man für Benutzer die Möglichkeit trennt, Daten zu sehen und Arbeitsabläufe zu entwerfen (z. B. in der Rolle des Dataflow Workers kann man Arbeitsabläufe entwerfen, aber keine Daten sehen).
Das ist vorerst ausreichend. Jeder Test wird seinen eigenen Ablauf haben. Der Kurs der Linux Academy vermittelt 80 % des notwendigen Wissens.
Kosten: kostenlos.
Dauer: 1–2 Stunden.
Nützlichkeit: 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, daher habe ich einfach die ausgewählt, deren Dienstnamen mir bekannt vorkamen.
Während des Kurses können einige Dienste kompliziert erscheinen, daher war es angenehm zu sehen, wie ein bestimmter Dienst in nur einer Minute beschrieben wurde.
Kosten: 49 € für das Zertifikat oder kostenlos (ohne Zertifikat).
Dauer: 1–2 Wochen, mehr als sechs Stunden pro Woche.
Nützlichkeit: wurde nicht bewertet.
Ich habe diese Ressource einen Tag vor dem festgelegten Prüfungstermin gefunden. Ich hatte nicht genug Zeit, um sie zu durchlaufen – daher die fehlende Nützlichkeitsbewertung.
Nach Durchsicht der Kursübersicht kann ich sagen, dass es eine hervorragende Ressource ist, um alles, was Sie über Data Engineering in Google Cloud gelernt haben, zu wiederholen und Ihre Schwächen zu identifizieren.
Ich habe einem Kollegen, der sich auf die Zertifizierung vorbereitet, von diesem Kurs erzählt.
Kosten: kostenlos.
Dauer: nicht bekannt.
Nützlichkeit: wurde nicht bewertet.
Eine weitere Ressource, auf die ich nach der Prüfung gestoßen bin. Sie sieht umfassend aus, aber die Darstellung ist ziemlich kurz. Außerdem ist sie kostenlos. Man kann darauf zwischen den Übungsprüfungen und sogar nach der Zertifizierung zugreifen, 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 Vorankündigung gebucht.
Eine Frist zu haben, ist eine großartige Motivation, um das Gelernte zu überprüfen.
Ich habe mehrere Probetests bei der Linux Academy und Google Cloud gemacht, bevor ich begann, konstant über 95 % zu erreichen.
Der erste Probetest bei der Linux Academy mit einem Ergebnis von über 90 %.
Die Tests für jede Plattform sind ähnlich; ich habe die Fragen, bei denen ich immer wieder falsch lag, aufgezeichnet und analysiert – das hat mir geholfen, meine Schwächen zu beseitigen.
Im eigentlichen Test ging es um die Entwicklung von Datenverarbeitungssystemen in Google Cloud an zwei Beispielen (seit dem 29. März 2019 hat sich der Inhalt des Tests geändert). Der gesamte Test bestand aus Multiple-Choice-Fragen.
Die Prüfungsdauer betrug zwei Stunden, und ich fand ihn ungefähr 20 % herausfordernder als die mir vertrauten Probetests.
Dennoch sind die letzten – eine sehr wertvolle Ressource.
Was würde ich ändern, wenn ich die Prüfung erneut ablegen würde?
Mehr Probetests. Mehr praktische Kenntnisse.
Natürlich könnte ich mich immer noch ein wenig besser vorbereiten.
In den empfohlenen Anforderungen steht, dass mehr als drei Jahre Erfahrung mit GCP benötigt werden, was ich nicht hatte – also musste ich mit dem umgehen, was ich hatte.
Zusätzlich
Die Prüfung wurde am 29. März aktualisiert. Die Inhalte des Artikels bieten nach wie vor eine solide Grundlage für die Vorbereitung, jedoch ist es wichtig, einige Änderungen zu beachten.
Abschnitte der Google Cloud Professional Data Engineer-Prüfung ()
1. Entwurf von Datenverarbeitungssystemen.
2. Aufbau und Wartung von Datenstrukturen und Datenbanken.
3. Datenanalyse und Anbindung von Machine Learning.
4. Modellierung von Geschäftsprozessen zur Analyse und Optimierung.
5. Gewährleistung der Zuverlässigkeit.
6. Datenvisualisierung und Unterstützung bei der Entscheidungsfindung.
7. Sicherheit und Compliance im Design.
Abschnitte der Google Cloud Professional Data Engineer-Prüfung ()
1. Entwurf von Datenverarbeitungssystemen.
2. Aufbau und Betrieb von Datenverarbeitungssystemen.
3. Betrieb von Machine Learning-Modellen (die meisten Änderungen fanden hier statt) [NEU].
4. Gewährleistung der Qualität von Lösungen.
In Version 2 wurden die Abschnitte 1, 2, 4 und 6 von Version 1 in die Abschnitte 1 und 2 zusammengeführt, während die Abschnitte 5 und 7 zu Abschnitt 4 wurden. Der Abschnitt 3 in Version 2 wurde erweitert und deckt jetzt alle neuen Möglichkeiten des Machine Learning in Google Cloud ab.
Diese Änderungen sind sehr neu, daher haben viele Lernmaterialien noch keine Aktualisierung erfahren.
Wenn Sie die Materialien aus dem Artikel nutzen, sollten diese ausreichend sein, um 70 % des benötigten Wissens abzudecken. Ich würde mich auch selbstständig mit den folgenden Themen vertrautmachen (die in der zweiten Version des Exams hinzugefügt wurden):
- (Hardware, die von Google speziell für Machine Learning entwickelt wurde).
Wie zu sehen ist, hängt die Aktualisierung des Exams hauptsächlich mit den Möglichkeiten des Machine Learning in Google Cloud zusammen.
Ergänzung vom 29.04.2019. Ich habe eine Nachricht von dem Kursleiter der Linux Academy (Matthew Ulasien) erhalten.
Nur zur Information: Wir planen, den Data Engineer-Kurs in der Linux Academy zu aktualisieren und die neuen Ziele darin zu reflektieren – voraussichtlich ab Mitte oder Ende Mai.
Nach dem Exam
Nach Bestehen des Exams erhalten Sie das Ergebnis 'bestanden' oder 'nicht bestanden'. Bei den Übungsprüfungen wird empfohlen, mindestens 70 % anzustreben; ich habe mich auf 90 % konzentriert.
Nach erfolgreichem Bestehen des Exams erhalten Sie per E-Mail einen Aktivierungscode zusammen mit dem offiziellen Google Cloud Professional Data Engineer-Zertifikat. Herzlichen Glückwunsch!
Den Aktivierungscode können Sie im exklusiven Google Cloud Professional Data Engineer Store verwenden, wo Sie einige großartige Produkte finden: Es gibt T-Shirts, Rucksäcke und Sweatshirts (zum Zeitpunkt der Artikelverfügbarkeit kann es zu Engpässen kommen). Ich habe ein Sweatshirt gewählt.
Mit dem Zertifikat können Sie Ihre Fähigkeiten offiziell demonstrieren und zu der Arbeit zurückkehren, die Ihnen am besten liegt – dem Aufbau von Systemen.
Wir sehen uns in zwei Jahren – zur Rezertifizierung.
P. S. Ein großes Dankeschön an die großartigen Dozenten der oben genannten Kurse und für die Bereitstellung von Ressourcen und Zeit für das Lernen und die Prüfungsvorbereitung.
Über den Übersetzer
Der Artikel wurde von Alconost übersetzt.
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Quelle: habr.com
