Sin la experiencia práctica recomendada de tres años
*Nota: el artículo se centra en el examen de certificación Google Cloud Professional Data Engineer, que fue relevante hasta el 29 de marzo de 2019. Después de eso, hubo algunos cambios, que se describen en la sección deAdicionalmente»*
Sudadera de Google: sí. Expresión seria: sí. Foto de la versión en video de este artículo .
¿Quieres conseguir una sudadera nueva como la de mi foto?
O tal vez, te interese el certificado y estás tratando de entender cómo obtenerlo?
En los últimos meses he tomado varios cursos y he trabajado simultáneamente con Google Cloud para prepararme para el examen de Professional Data Engineer. Luego fui al examen y lo aprobé. Después de unas semanas, llegó la sudadera, pero el certificado llegó más rápido.
En este artículo se proporcionarán algunas informaciones que pueden ser útiles y los pasos que tomé para obtener el certificado Google Cloud Professional Data Engineer.
Traducido por
¿Por qué obtener el certificado Google Cloud Professional Data Engineer?
Los datos nos rodean, están en todas partes. Por eso hoy se necesitan especialistas que sepan cómo crear sistemas capaces de procesar y utilizar datos. Y Google Cloud ofrece la infraestructura para construir estos sistemas.
Si ya tienes habilidades en el uso de Google Cloud, ¿cómo demostrarlas a un futuro empleador o cliente? Puedes hacerlo de dos maneras: teniendo un portafolio de proyectos o pasando una certificación.
El certificado le indica a los posibles clientes y empleadores que posees ciertas habilidades y que te has esforzado por obtener reconocimiento oficial.
Esto también se menciona en la descripción oficial del examen.
Demuestra tu habilidad para diseñar y construir sistemas de procesamiento de datos y modelos de aprendizaje automático en la plataforma Google Cloud.
Si aún no tienes las habilidades correspondientes, al estudiar los materiales del curso de certificación aprenderás todo lo necesario sobre cómo crear sistemas de procesamiento de datos de alto nivel con Google Cloud.
¿Quién necesita obtener el certificado Google Cloud Professional Data Engineer?
Has visto los números: el campo de la tecnología en la nube está creciendo, y está con nosotros para quedarse. Si no estás familiarizado con las estadísticas, simplemente cree: "la nube" está en auge.
Si ya trabajas como especialista en procesamiento o análisis de datos, ingeniero de aprendizaje automático o quieres hacer la transición al campo del procesamiento de datos, la certificación de Google Cloud Professional Data Engineer es lo que necesitas.
Saber usar tecnologías en la nube se está convirtiendo en un requisito obligatorio para todos los especialistas que trabajan con datos.
¿Se necesita un certificado para ser profesional en procesamiento, análisis de datos o aprendizaje automático?
No.
Se puede utilizar Google Cloud para trabajar con soluciones de procesamiento de datos sin tener un certificado.
El certificado es solo una de las formas de validar tus habilidades.
¿Cuánto cuesta esto?
El costo de realizar el examen es de 200 dólares estadounidenses. Si no lo apruebas, tendrás que pagar de nuevo.
Además, tendrás que gastar en cursos de preparación y en el uso de la plataforma en sí.
Los costos de trabajar con la plataforma son la tarifa por utilizar los servicios de Google Cloud. Si eres un usuario activo, ya lo sabes. Si eres nuevo y apenas comienzas a explorar el material didáctico descrito en este artículo, puedes crear una cuenta de Google Cloud y hacer todo lo necesario, manteniéndote dentro de los 300 dólares que Google acredita a la cuenta al registrarse.
Pasaremos al costo de los cursos en un momento.
¿Cuánto dura la certificación?
Dos años. Al cabo de este período, deberás realizar de nuevo el examen.
Y dado que Google Cloud se está desarrollando constantemente, es probable que los requisitos de certificación también cambien (eso ocurrió justo cuando comencé a escribir este artículo).
¿Qué se necesita para prepararse para el examen?
Para la certificación de nivel profesional, Google recomienda tener más de tres años de experiencia en la industria y más de un año en el desarrollo y gestión de soluciones utilizando GCP.
Yo no tenía nada de esto.
La experiencia relevante fue de aproximadamente seis meses en cada caso.
Para llenar ese vacío, utilicé varios recursos de aprendizaje en línea.
¿Qué cursos tomé?
Si tu caso es similar al mío y no cumples con los requisitos recomendados, puedes mejorar tu nivel tomando algunos cursos de los que se enumeran a continuación.
Estos son los que utilicé para prepararme para la certificación. Se enumeran en el orden en que los completé.
He señalado el costo, los plazos y la utilidad para presentar el examen de certificación.
Algunos de los recursos didácticos en línea que utilicé para mejorar mis habilidades antes del examen son los siguientes: , , .
Costo: 49 $ al mes (después de un período de prueba gratuito de 7 días).
Tiempo: 1–2 meses, más de 10 horas por semana.
Utilidad: 8 de 10.
Curso en la plataforma Coursera, desarrollado en colaboración con Google Cloud.
Se compone de cinco cursos anidados, cada uno de los cuales implica aproximadamente 10 horas de estudio a la semana.
Si no estás familiarizado con el procesamiento de datos en Google Cloud, esta especialización te proporcionará las habilidades necesarias. Tendrás que realizar una serie de ejercicios prácticos utilizando una plataforma iterativa llamada QwikLabs. Antes de eso, habrá conferencias de especialistas en Google Cloud sobre cómo aplicar varios servicios como Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow y Bigtable.
Costo: gratis.
Tiempo: 1 semana, 4–6 horas.
Utilidad: 4 de 10.
Una baja calificación de utilidad no significa que el curso en general sea inútil; esa no es la realidad. La única razón por la que la calificación es tan baja es que no está orientado a la certificación de Professional Data Engineer (lo cual se puede deducir del nombre).
Lo completé para refrescar mis conocimientos después de terminar la especialización de Coursera, ya que utilicé Google Cloud en algunos casos limitados.
Si has trabajado anteriormente con otro proveedor de servicios en la nube o nunca has utilizado Google Cloud, es posible que encuentres útil este curso: es una excelente introducción a la plataforma de Google Cloud en general.
Costo: 49 $ al mes (después de un período de prueba gratuito de 7 días).
Tiempo: 1–4 semanas, más de 4 horas por semana.
Utilidad: 10 de 10.
Al presentar el examen y reflexionando sobre los cursos que tomé, puedo decir que el más útil fue, sin duda, el Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer.
Las videolecciones, así como (un excelente recurso de aprendizaje gratuito proporcionado junto con el curso) y los exámenes de práctica hacen que este curso sea uno de los mejores que he tomado.
Incluso lo recomendé como material de referencia en notas en Slack para el equipo después del examen.
Notas en Slack
• Algunas preguntas en el examen no se abordaron ni en el curso de Linux Academy, ni en A Cloud Guru, ni en los exámenes de Google Cloud Practice (lo cual era de esperar).
• En una pregunta había un gráfico de puntos de datos. Se preguntó con qué ecuación se podían agrupar (por ejemplo, cos(X) o X²+Y²).
• Es esencial conocer las diferencias entre Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub y entender cómo se pueden utilizar.
• Dos ejemplos específicos en el examen son iguales a los que estaban en los entrenamientos, aunque durante el examen no los leí en absoluto (las preguntas en sí eran suficientes para responder).
• Es útil saber la sintaxis básica de las consultas SQL, especialmente para preguntas sobre BigQuery.
• Los exámenes de práctica en los cursos de Linux Academy y GCP son muy similares en estilo a las preguntas del examen, vale la pena hacerlos varias veces para identificar sus propias debilidades.
• Hay que recordar que Dataproc funciona con Hadoop, Spark, Hive y Pigs.
• Dataflow funciona con Apache Beam.
• Cloud Spanner — es una base de datos originalmente diseñada para la nube, es compatible con ACID y funciona en cualquier parte del mundo.
• Es útil conocer los nombres de los "veteranos" — equivalentes de bases de datos relacionales y no relacionales (como MongoDB, Cassandra).
• Los roles de IAM de los servicios son algo diferentes, sin embargo, sería bueno entender cómo separar para los usuarios las capacidades de ver datos y diseñar flujos de trabajo (por ejemplo, en el rol de Dataflow Worker se pueden diseñar flujos de trabajo, pero no se puede ver datos).
Por ahora, esto es suficiente. Cada examen se realizará a su manera. El curso de Linux Academy proporcionará el 80% del conocimiento necesario.
Costo: gratis.
Tiempo: 1–2 horas.
Utilidad: 5 de 10.
Estos videos fueron recomendados en los foros de A Cloud Guru. Muchos de ellos no están relacionados con la certificación de Professional Data Engineer, así que simplemente elegí aquellos cuyos nombres de servicios me parecieron familiares.
Al tomar el curso, algunos servicios pueden parecer complicados, por lo que fue agradable ver cómo se describía un servicio específico en solo un minuto.
Costo: 49 $ por el certificado o gratis (sin certificado).
Tiempo: 1–2 semanas, más de seis horas por semana.
Utilidad: no fue evaluada.
Encontré este recurso un día antes de la fecha programada para el examen. No me dio tiempo para pasarlo — de ahí la falta de evaluación de su utilidad.
Sin embargo, tras revisar la página de descripción del curso, puedo decir que es un recurso excelente para repasar todo lo que has aprendido sobre Data Engineering en Google Cloud y encontrar tus puntos débiles.
Le conté a uno de mis colegas sobre este curso, que se está preparando para la certificación.
Costo: gratis.
Tiempo: desconocido.
Utilidad: no fue evaluada.
Otro recurso que encontré después del examen. Parece bastante completo, aunque la exposición es bastante breve. Además, es gratuito. Se puede consultar entre los exámenes de práctica e incluso después de la certificación para refrescar conocimientos.
¿Qué hice después de los cursos?
Al acercarse al final de los cursos, reservé el examen con un aviso de una semana.
Tener una fecha límite es una gran motivación para repasar lo aprendido.
Hice varios exámenes de práctica de Linux Academy y Google Cloud hasta que comencé a obtener consistentemente más del 95%.
La primera vez que hice un examen de práctica de Linux Academy obtuve más del 90%.
Las pruebas para cada plataforma son similares; anoté y analicé las preguntas en las que cometía errores constantes, lo que ayudó a subsanar mis debilidades.
Durante el examen en sí, los temas eran sobre el desarrollo de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud con dos ejemplos (desde el 29 de marzo de 2019, el contenido del examen ha cambiado). Todo el examen consistió en preguntas de opción múltiple.
El examen tardó dos horas, me pareció aproximadamente un 20% más difícil que los exámenes de práctica que conocía.
Sin embargo, los últimos son un recurso muy valioso.
¿Qué cambiaría si tuviera que presentar el examen de nuevo?
Más exámenes de práctica. Más conocimiento práctico.
Por supuesto, siempre se puede prepararse un poco mejor.
Los requisitos recomendados indican más de tres años de experiencia usando GCP, algo que no tenía, así que tuve que lidiar con lo que había.
Adicionalmente
El examen se actualizó el 29 de marzo. Los materiales en el artículo aún proporcionarán una buena base para el estudio, pero es importante señalar algunos cambios.
Secciones del examen de Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Diseño de sistemas de procesamiento de datos.
2. Construcción y mantenimiento de estructuras de datos y bases de datos.
3. Análisis de datos y conexión de aprendizaje automático.
4. Modelado de procesos de negocio para análisis y optimización.
5. Garantizar la confiabilidad.
6. Visualización de datos y apoyo a la toma de decisiones.
7. Diseño centrado en la seguridad y cumplimiento normativo.
Secciones del examen de Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Diseño de sistemas de procesamiento de datos.
2. Construcción y operación de sistemas de procesamiento de datos.
3. Operación de modelos de aprendizaje automático (la mayoría de los cambios ocurrieron aquí) [NUEVO].
4. Aseguramiento de la calidad de las soluciones.
En la versión 2, las secciones 1, 2, 4 y 6 de la versión 1 se han fusionado en las secciones 1 y 2, y las secciones 5 y 7 en la sección 4. La sección 3 en la versión 2 se ha ampliado y ahora abarca todas las nuevas capacidades de aprendizaje automático en Google Cloud.
Estos cambios ocurrieron muy recientemente, por lo que muchos materiales de capacitación no se han actualizado.
Sin embargo, si se utilizan los materiales del artículo, eso debería ser suficiente para cubrir el 70% del conocimiento necesario. También recomendaría familiarizarse con los siguientes temas (que han aparecido en la segunda versión del examen):
- (hardware diseñado por Google específicamente para aprendizaje automático).
Como se puede ver, la actualización del examen está relacionada principalmente con las capacidades de aprendizaje automático en Google Cloud.
Complemento del 29.04.2019. Recibí un mensaje del instructor del curso Linux Academy (Matthew Ulasien).
Solo como referencia: planeamos actualizar el curso de Data Engineer en Linux Academy y reflejar allí los nuevos objetivos, alrededor de mediados o finales de mayo.
Después del examen
Al aprobar el examen, recibirás una calificación de "aprobado" o "no aprobado". En los exámenes de práctica, se recomienda aspirar a un mínimo del 70%, así que apunto al 90%.
Después de aprobar el examen, recibirás un código de activación por correo electrónico junto con el certificado oficial de Google Cloud Professional Data Engineer. ¡Felicidades!
El código de activación se puede usar en la tienda exclusiva para Google Cloud Professional Data Engineer, donde se pueden encontrar buenos artículos: camisetas, mochilas y sudaderas (en el momento de la entrega, es posible que algunos no estén disponibles). Yo elegí una sudadera.
Al obtener el certificado, puedes demostrar tus habilidades (oficialmente) y volver al trabajo que mejor se te da: la construcción de sistemas.
Nos vemos en dos años, en la recertificación.
P. S. Muchas gracias a los maravillosos instructores de los cursos mencionados anteriormente y por la provisión de recursos y tiempo para el aprendizaje y preparación del examen.
Sobre el traductor
La traducción del artículo fue realizada por Alconost.
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Fuente: habr.com
