Sin los tres años recomendados de experiencia práctica.
*Resumen: El artículo está dedicado al examen de certificación Google Cloud Professional Data Engineer, que fue válido hasta el 29 de marzo de 2019. Después de eso, se produjeron algunos cambios, que se describen en la sección "además"*
Sudadera Google: sí. Expresión facial seria: sí. Foto de la versión en video de este artículo. .
¿Quieres conseguir una sudadera nueva como la de mi foto?
O tal vez esté interesado en un certificado ¿Y estás tratando de descubrir cómo conseguirlo?
Durante los últimos meses, tomé varios cursos y trabajé simultáneamente con Google Cloud para prepararme para el examen de Ingeniero de datos profesional. Luego fui al examen y lo aprobé. La sudadera llegó unas semanas más tarde, pero el certificado llegó más rápido.
Este artículo proporcionará información que puede resultarle útil y los pasos que seguí para obtener la certificación como ingeniero de datos profesional de Google Cloud.
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¿Por qué debería obtener la certificación Google Cloud Professional Data Engineer?
Los datos nos rodean, están en todas partes. Por tanto, hoy existe una demanda de especialistas que sepan crear sistemas capaces de procesar y utilizar datos. Y Google Cloud proporciona la infraestructura para construir estos sistemas.
Si ya tiene habilidades en Google Cloud, ¿cómo puede demostrarlas a un futuro empleador o cliente? Esto se puede hacer de dos maneras: teniendo una cartera de proyectos o aprobando una certificación.
Un certificado les indica a los clientes y empleadores potenciales que usted tiene ciertas habilidades y que se ha esforzado para obtener la certificación oficial.
Esto también se indica en la descripción oficial del examen.
Demuestre su capacidad para diseñar y construir sistemas de ciencia de datos y modelos de aprendizaje automático en la plataforma Google Cloud.
Si aún no tiene las habilidades, los materiales de capacitación para la certificación le enseñarán todo lo que necesita saber sobre cómo crear sistemas de datos de clase mundial utilizando Google Cloud.
¿Quién necesita obtener la certificación Google Cloud Professional Data Engineer?
Ya ha visto los números: el sector de la tecnología en la nube está creciendo y está con nosotros desde hace mucho tiempo. Si no está familiarizado con las estadísticas, créame: las nubes están aumentando.
Si ya es científico de datos, ingeniero de aprendizaje automático o desea ingresar al campo de la ciencia de datos, la certificación Google Cloud Professional Data Engineer es justo lo que necesita.
La capacidad de utilizar tecnologías en la nube se está convirtiendo en un requisito obligatorio para todos los profesionales de datos.
¿Necesita un certificado para ser un profesional en ciencia de datos o aprendizaje automático?
Нет.
Puede utilizar Google Cloud para ejecutar soluciones de datos sin un certificado.
Un certificado es sólo una forma de demostrar las habilidades que tienes.
¿Están de pie?
El costo de realizar el examen es de $200. Si lo suspendes tendrás que volver a pagar.
Además, tendrás que gastar dinero en cursos preparatorios y en el uso de la propia plataforma.
Los costos de la plataforma son tarifas por el uso de los servicios de Google Cloud. Si eres un usuario activo, lo sabes muy bien. Si es un principiante y recién comienza con los tutoriales de este artículo, puede crear una cuenta de Google Cloud y hacer todo con los $300 de créditos de Google que obtiene cuando se registra.
Llegaremos al costo de los cursos en un momento.
¿Cuánto tiempo es válido el certificado?
Dos años. Pasado este plazo, se deberá volver a realizar el examen.
Y dado que Google Cloud evoluciona constantemente, es probable que los requisitos de certificación cambien (esto sucedió justo cuando comencé a escribir el artículo).
¿Qué necesitas para prepararte para el examen?
Para la certificación de nivel profesional, Google recomienda tres años de experiencia en la industria y más de un año de experiencia desarrollando y administrando soluciones utilizando GCP.
Yo no tuve nada de esto.
La experiencia relevante fue de aproximadamente seis meses en cada caso.
Para llenar el vacío, utilicé varios recursos de aprendizaje en línea.
¿Qué cursos he tomado?
Si tu caso es similar al mío y no cumples con los requisitos recomendados, entonces puedes realizar algunos de los cursos que se detallan a continuación para mejorar tu nivel.
Estos son los que utilicé cuando me preparé para la certificación. Se enumeran en orden de finalización.
Para cada uno, he indicado el costo, el momento y la utilidad para aprobar el examen de certificación.
Algunos de los interesantes recursos de aprendizaje en línea que utilicé para mejorar mis habilidades antes del examen, en orden: , , .
Costo: $49 por mes (después de una prueba gratuita de 7 días).
Hora: 1-2 meses, más de 10 horas por semana.
Utilidad: 8 de 10.
Curso en la plataforma Coursera desarrollada en colaboración con Google Cloud.
Está dividido en cinco cursos anidados, cada uno de los cuales supone aproximadamente 10 horas de estudio por semana.
Si eres nuevo en la ciencia de datos de Google Cloud, esta especialización te brindará las habilidades que necesitas. Completará una serie de ejercicios prácticos utilizando una plataforma iterativa llamada QwikLabs. Antes de esto, habrá conferencias de especialistas de Google Cloud sobre cómo utilizar diversos servicios, como Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow y Bigtable.
Costo: libre.
Hora: 1 semana, 4 a 6 horas.
Utilidad: 4 de 10.
Una calificación de utilidad baja no significa que el curso en su conjunto sea inútil, ni mucho menos. La única razón por la que la puntuación es tan baja es porque no se centra en la certificación Professional Data Engineer (como sugiere el nombre).
Lo tomé como repaso después de completar la especialización de Coursera, ya que había usado Google Cloud en algunos casos limitados.
Si trabajó anteriormente con otro proveedor de nube o nunca ha usado Google Cloud, este curso puede resultarle útil: es una excelente introducción a la plataforma Google Cloud en su conjunto.
Costo: $49 por mes (después de una prueba gratuita de 7 días).
Hora: 1 a 4 semanas, más de 4 horas por semana.
Utilidad: 10 de 10.
Después de realizar el examen y reflexionar sobre los cursos que tomé, puedo decir que el ingeniero de datos profesional certificado por Google de Linux Academy fue el más útil.
Videotutoriales también (un excelente recurso de aprendizaje gratuito proporcionado con el curso) y los exámenes de práctica hacen de este uno de los mejores cursos que he tomado.
Incluso lo recomendé como material de referencia en las notas de Slack para el equipo después del examen.
Notas en Slack
• Algunas preguntas del examen no se trataron en el curso de Linux Academy, A Cloud Guru o en los exámenes de práctica de Google Cloud (lo cual es de esperar).
• Una pregunta tenía un gráfico de puntos de datos. Se preguntó qué ecuación podría usarse para agruparlos (por ejemplo, cos(X) o X²+Y²).
• Asegúrese de conocer las diferencias entre Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub y comprenda cómo se pueden utilizar.
• Los dos ejemplos específicos del examen son los mismos que los de práctica, aunque no los leí en absoluto durante el examen (las preguntas en sí fueron suficientes para responder).
• Conocer la sintaxis básica de consultas SQL es útil, especialmente para preguntas de BigQuery.
• Los exámenes de práctica en Linux Academy y los cursos GCP son muy similares en estilo a las preguntas del examen: vale la pena realizarlos varias veces para encontrar sus propias debilidades.
• Hay que recordar que procesamiento de datos trabaja con Hadoop, Spark, Colmena и Los cerdos.
• Flujo de datos trabaja con Haz Apache.
• llave inglesa en la nube es una base de datos diseñada originalmente para la nube, es compatible con ACID y funciona en cualquier parte del mundo.
• Es útil conocer los nombres de las "viejas", los equivalentes de bases de datos relacionales y no relacionales (por ejemplo, MongoDB, Cassandra).
• Las funciones de IAM varían ligeramente entre los servicios, pero es una buena idea comprender cómo separar la capacidad de los usuarios para ver datos y diseñar flujos de trabajo (por ejemplo, la función de trabajador de flujo de datos puede diseñar flujos de trabajo, pero no ver datos).
Por ahora, esto probablemente sea suficiente. Cada examen se realizará de manera diferente. El curso de Linux Academy proporcionará el 80% de los conocimientos necesarios.
Costo: libre.
Hora: 1 a 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 Professional Data Engineer, por lo que simplemente elegí aquellos cuyos nombres de servicios me parecieron familiares.
Al realizar el curso, algunos servicios pueden parecer complicados, por lo que fue agradable ver cómo se describía un servicio en particular en solo un minuto.
Costo: $49 por certificado o gratis (sin certificado).
Hora: 1 a 2 semanas, más de seis horas por semana.
Utilidad: no evaluado.
Encontré este recurso el día antes de la fecha de mi examen. No hubo tiempo suficiente para completarlo, de ahí la falta de evaluación de utilidad.
Sin embargo, después de mirar la página de descripción general del curso, puedo decir que este es un gran recurso para revisar todo lo que ha aprendido sobre ingeniería de datos en Google Cloud y encontrar sus puntos débiles.
Le conté sobre este curso a uno de mis colegas que se está preparando para la certificación.
Costo: libre.
Hora: desconocido
Utilidad: no evaluado.
Otro recurso que encontré después del examen. Parece completo, pero la presentación es bastante breve. Además, es gratis. Puede consultarlo entre exámenes de práctica e incluso después de la certificación para actualizar sus conocimientos.
¿Qué hice después del curso?
Cuando me acercaba al final de mis cursos, reservé mi examen con una semana de antelación.
Tener una fecha límite es una gran motivación para revisar lo aprendido.
Tomé los exámenes de práctica de Linux Academy y Google Cloud varias veces hasta que comencé a obtener calificaciones consistentemente superiores al 95%.
Aprobó el examen de práctica de Linux Academy por primera vez con una puntuación superior al 90%.
Las pruebas para cada plataforma son similares; Escribí y analicé las preguntas en las que constantemente me equivocaba; esto me ayudó a eliminar mis debilidades.
Durante el examen en sí, el tema fue el desarrollo de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud usando dos ejemplos (el contenido del examen cambió desde el 29 de marzo de 2019). Todo el examen consistió en preguntas de opción múltiple.
El examen tardó dos horas en completarse y parecía un 20% más difícil que los exámenes de práctica con los que estaba familiarizado.
Sin embargo, estos últimos son un recurso muy valioso.
¿Qué cambiaría si volviera a realizar el examen?
Más exámenes de práctica. Más conocimientos prácticos.
Por supuesto, siempre puedes prepararte un poco mejor.
Los requisitos recomendados establecían más de tres años de experiencia en el uso de GCP, algo que yo no tenía, así que tuve que lidiar con lo que tenía.
además
El examen se actualizó el 29 de marzo. El material de este artículo seguirá siendo una buena base para la preparación, pero es importante tener en cuenta algunos cambios.
Secciones del examen de ingeniero de datos profesional de Google Cloud ()
1. Diseño de sistemas de procesamiento de datos.
2. Construcción y soporte de estructuras de datos y bases de datos.
3. Análisis de datos y conexión del aprendizaje automático.
4. Modelado de procesos de negocio para análisis y optimización.
5. Garantizar la confiabilidad.
6. Visualización de datos y soporte a decisiones.
7. Diseño centrado en la seguridad y el cumplimiento.
Secciones del examen de ingeniero de datos profesional de Google Cloud ()
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) [NOTICIAS].
4. Asegurar la calidad de las soluciones.
En la versión 2, las secciones 1, 2, 4 y 6 de la versión 1 se combinan en las secciones 1 y 2, las secciones 5 y 7 en la sección 4. La sección 3 en la versión 2 se ha ampliado para cubrir todas las nuevas capacidades de aprendizaje automático de Google. Nube.
Estos cambios ocurrieron recientemente, por lo que muchos materiales educativos no tuvieron tiempo de actualizarse.
Sin embargo, si utiliza los materiales del artículo, esto debería ser suficiente para cubrir el 70% del conocimiento requerido. También revisaría por mi cuenta los siguientes temas (aparecieron en la segunda versión del examen):
- (hardware desarrollado por Google específicamente para aprendizaje automático).
Como puede ver, la actualización del examen está relacionada principalmente con las capacidades de aprendizaje automático de Google Cloud.
Actualización de fecha 29.04.2019 de abril de XNUMX. Recibí un mensaje de un instructor del curso de Linux Academy (Matthew Ulasien).
Solo como referencia, planeamos actualizar el curso de Ingeniero de datos en Linux Academy para reflejar los nuevos objetivos entre mediados y finales de mayo.
Después del examen
Una vez que apruebe el examen, recibirá un resultado de aprobado o reprobado. En los exámenes de práctica dicen que hay que aspirar a un mínimo del 70%, así que yo apunté al 90%.
Después de aprobar con éxito el examen, recibirá un código de activación por correo electrónico junto con el certificado oficial de ingeniero de datos profesional de Google Cloud. ¡Felicidades!
El código de activación se puede utilizar en la tienda exclusiva de Google Cloud Professional Data Engineer, donde puedes conseguir un buen dinero: hay camisetas, mochilas y sudaderas con capucha (algunas pueden estar agotadas en el momento de la entrega). Elegí una sudadera.
Una vez que esté certificado, podrá demostrar sus habilidades (oficialmente) y volver a hacer lo que mejor sabe hacer: construir sistemas.
Nos vemos en dos años para la recertificación.
P.D. Muchas gracias a los maravillosos profesores de los cursos anteriores y por proporcionar recursos y tiempo para estudiar y prepararse para el examen.
Acerca del traductor
El artículo fue traducido por Alconost.
Alconost está comprometido , en 70 idiomas. Traductores nativos, pruebas lingüísticas, plataforma en la nube con API, localización continua, administradores de proyectos 24 horas al día, 7 días a la semana, cualquier formato de recursos de cadena.
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Fuente: habr.com