Sans les trois années d'expérience pratique recommandées
*Noter: L'article est consacré à l'examen de certification Google Cloud Professional Data Engineer, valable jusqu'au 29 mars 2019. Après cela, certains changements ont eu lieu - ils sont décrits dans la section «en outre"*
Sweat-shirt Google : Oui. Expression faciale sérieuse : oui. Photo de la version vidéo de cet article .
Voulez-vous vous procurer un tout nouveau sweat-shirt comme celui sur ma photo ?
Ou peut-être êtes-vous intéressé par un certificat et vous essayez de savoir comment l'obtenir ?
Au cours des derniers mois, j'ai suivi plusieurs cours et travaillé simultanément avec Google Cloud pour préparer l'examen Professional Data Engineer. Ensuite, je suis allé à l'examen et je l'ai réussi. Le sweat-shirt est arrivé quelques semaines plus tard, mais le certificat est arrivé plus rapidement.
Cet article fournira des informations qui pourraient vous être utiles ainsi que les étapes que j'ai suivies pour devenir certifié en tant qu'ingénieur de données professionnel Google Cloud.
Transféré à
Pourquoi devriez-vous obtenir la certification Google Cloud Professional Data Engineer ?
Les données nous entourent, elles sont partout. Par conséquent, il existe aujourd'hui une demande de spécialistes capables de créer des systèmes capables de traiter et d'utiliser des données. Et Google Cloud fournit l'infrastructure nécessaire pour créer ces systèmes.
Si vous possédez déjà des compétences Google Cloud, comment pouvez-vous les démontrer à un futur employeur ou client ? Cela peut se faire de deux manières : en disposant d’un portefeuille de projets ou en passant une certification.
Un certificat indique aux clients potentiels et aux employeurs que vous possédez certaines compétences et que vous avez déployé des efforts pour les obtenir officiellement certifiés.
Ceci est également indiqué dans la description officielle de l’examen.
Démontrez votre capacité à concevoir et à créer des systèmes de science des données et des modèles d'apprentissage automatique sur la plate-forme Google Cloud.
Si vous ne possédez pas déjà les compétences, les supports de formation à la certification vous apprendront tout ce que vous devez savoir sur la façon de créer des systèmes de données de classe mondiale à l'aide de Google Cloud.
Qui doit obtenir la certification Google Cloud Professional Data Engineer ?
Vous avez vu les chiffres : le secteur de la technologie cloud est en croissance, ils sont avec nous depuis longtemps. Si vous n’êtes pas familier avec les statistiques, faites-moi confiance : les nuages s’amoncellent.
Si vous êtes déjà un data scientist, un ingénieur en apprentissage automatique ou si vous souhaitez vous lancer dans le domaine de la science des données, la certification Google Cloud Professional Data Engineer est exactement ce dont vous avez besoin.
La capacité à utiliser les technologies cloud devient une exigence obligatoire pour tous les professionnels des données.
Avez-vous besoin d'un certificat pour devenir un professionnel de la science des données ou de l'apprentissage automatique ?
Non.
Vous pouvez utiliser Google Cloud pour exécuter des solutions de données sans certificat.
Un certificat n'est qu'un moyen parmi d'autres de prouver vos compétences.
Combien cela coûte-t-il?
Le coût de l'examen est de 200 $. Si vous échouez, vous devrez payer à nouveau.
De plus, vous devrez dépenser de l'argent pour les cours préparatoires et l'utilisation de la plateforme elle-même.
Les coûts de la plate-forme correspondent aux frais d'utilisation des services Google Cloud. Si vous êtes un utilisateur actif, vous en êtes bien conscient. Si vous débutez avec les didacticiels de cet article, vous pouvez créer un compte Google Cloud et tout faire grâce aux crédits Google de 300 $ que vous recevez lors de votre inscription.
Nous reviendrons sur le coût des cours dans un instant.
Quelle est la durée de validité du certificat ?
Deux ans. Passé ce délai, l’examen doit être repris.
Et comme Google Cloud évolue constamment, il est probable que les exigences de certification changent (cela s'est produit juste au moment où j'ai commencé à écrire l'article).
De quoi avez-vous besoin pour préparer l’examen ?
Pour la certification de niveau professionnel, Google recommande trois années d'expérience dans le secteur et plus d'un an d'expérience dans le développement et la gestion de solutions utilisant GCP.
Je n'avais rien de tout cela.
L'expérience pertinente était d'environ six mois dans chaque cas.
Pour combler cette lacune, j'ai utilisé plusieurs ressources d'apprentissage en ligne.
Quels cours ai-je suivis ?
Si votre cas est similaire au mien et que vous ne répondez pas aux exigences recommandées, vous pouvez alors suivre certains des cours listés ci-dessous pour améliorer votre niveau.
Ce sont ceux que j’ai utilisés lors de la préparation à la certification. Ils sont classés par ordre d'achèvement.
Pour chacun, j'ai indiqué le coût, le calendrier et l'utilité de réussir l'examen de certification.
Certaines des ressources d'apprentissage en ligne intéressantes que j'ai utilisées pour améliorer mes compétences avant l'examen, dans l'ordre : , , .
Coût: 49 $ par mois (après 7 jours d'essai gratuit).
Temps: 1 à 2 mois, plus de 10 heures par semaine.
Utilitaire: 8 sur 10.
Cours sur la plateforme Coursera développée en collaboration avec Google Cloud.
Il est divisé en cinq cours imbriqués, chacun représentant environ 10 heures d'étude par semaine.
Si vous débutez dans la science des données Google Cloud, cette spécialisation vous donnera les compétences dont vous avez besoin. Vous effectuerez une série d'exercices pratiques à l'aide d'une plateforme itérative appelée QwikLabs. Avant cela, des spécialistes de Google Cloud présenteront des conférences sur l'utilisation de divers services, tels que Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow et Bigtable.
Coût: gratuit.
Temps: 1 semaine, 4 à 6 heures.
Utilitaire: 4 sur 10.
Une faible note d’utilité ne signifie pas que le cours dans son ensemble est inutile, loin de là. La seule raison pour laquelle le score est si faible est qu'il n'est pas axé sur la certification Professional Data Engineer (comme son nom l'indique).
Je l'ai pris comme rappel après avoir terminé la spécialisation Coursera car j'avais utilisé Google Cloud dans certains cas limités.
Si vous avez déjà travaillé avec un autre fournisseur de cloud ou si vous n'avez jamais utilisé Google Cloud, ce cours pourrait vous être utile : il s'agit d'une excellente introduction à la plate-forme Google Cloud dans son ensemble.
Coût: 49 $ par mois (après 7 jours d'essai gratuit).
Temps: 1 à 4 semaines, plus de 4 heures par semaine.
Utilitaire: 10 sur 10.
Après avoir passé l'examen et réfléchi aux cours que j'ai suivis, je peux dire que le programme Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer a été le plus utile.
Des didacticiels vidéo également (une excellente ressource d'apprentissage gratuite fournie avec le cours) et les examens pratiques en font l'un des meilleurs cours que j'ai jamais suivi.
Je l'ai même recommandé comme document de référence dans les notes Slack pour l'équipe après l'examen.
Notes dans Slack
• Certaines questions d'examen n'ont pas été abordées dans les cours Linux Academy, A Cloud Guru ou Google Cloud Practice (ce qui est normal).
• Une question comportait un graphique de points de données. La question a été posée quelle équation pourrait être utilisée pour les regrouper (par exemple, cos(X) ou X²+Y²).
• Assurez-vous de connaître les différences entre Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub et de comprendre comment ils peuvent être utilisés.
• Les deux exemples spécifiques de l'examen sont les mêmes que ceux de la pratique, même si je ne les ai pas du tout lus pendant l'examen (les questions elles-mêmes suffisaient pour y répondre).
• Connaître la syntaxe de base des requêtes SQL est utile, en particulier pour les questions BigQuery.
• Les examens pratiques des cours Linux Academy et GCP sont très similaires dans leur style aux questions de l'examen : ils valent la peine d'être passés plusieurs fois pour trouver vos propres faiblesses.
• Il ne faut pas oublier que Procédure de données travaille avec Hadoop, Spark, Ruche и Porcs.
• Flux de données travaille avec Faisceau Apache.
• Clé de nuage est une base de données initialement conçue pour le cloud, elle est compatible avec ACID et fonctionne partout dans le monde.
• Il est utile de connaître les noms des « oldies » - les équivalents des bases de données relationnelles et non relationnelles (par exemple, MongoDB, Cassandra).
• Les rôles IAM varient légèrement d'un service à l'autre, mais il est judicieux de comprendre comment séparer la capacité des utilisateurs à visualiser les données et à concevoir des workflows (par exemple, le rôle Dataflow Worker peut concevoir des workflows, mais pas voir les données).
Pour l’instant, c’est probablement suffisant. Chaque examen se déroulera différemment. Le cours Linux Academy fournira 80% des connaissances nécessaires.
Coût: gratuit.
Temps: 1 à 2 heures.
Utilitaire: 5 sur 10.
Ces vidéos ont été recommandées sur les forums A Cloud Guru. Beaucoup d’entre eux ne sont pas liés à la certification Professional Data Engineer, j’ai donc simplement choisi ceux dont les noms de services me semblaient familiers.
En parcourant le cours, certains services peuvent sembler compliqués, c'était donc agréable de voir comment un service particulier était décrit en une minute seulement.
Coût: 49 $ par certificat ou gratuit (pas de certificat).
Temps: 1 à 2 semaines, plus de six heures par semaine.
Utilitaire: non évalué.
J'ai trouvé cette ressource la veille de la date de mon examen. Il n'y avait pas assez de temps pour le réaliser, d'où le manque d'évaluation de son utilité.
Cependant, après avoir consulté la page de présentation du cours, je peux dire qu'il s'agit d'une excellente ressource pour revoir tout ce que vous avez appris sur l'ingénierie des données sur Google Cloud et trouver vos points faibles.
J'ai parlé de ce cours à un de mes collègues qui prépare à la certification.
Coût: gratuit.
Temps: inconnu
Utilitaire: non évalué.
Une autre ressource que j'ai découverte après l'examen. Cela semble complet, mais la présentation est assez brève. De plus, c'est gratuit. Vous pouvez vous y référer entre les examens pratiques et même après la certification pour rafraîchir vos connaissances.
Qu'ai-je fait après le cours ?
Alors que j'approchais de la fin de mes cours, j'ai réservé mon examen avec une semaine de préavis.
Avoir une date limite est une grande motivation pour revoir ce que vous avez appris.
J'ai passé les examens pratiques de la Linux Academy et de Google Cloud à plusieurs reprises jusqu'à ce que je commence à obtenir systématiquement des résultats supérieurs à 95 %.
J'ai réussi l'examen pratique de la Linux Academy pour la première fois avec un score supérieur à 90 %.
Les tests pour chaque plateforme sont similaires ; J'ai écrit et analysé les questions sur lesquelles je me trompais constamment - cela m'a aidé à éliminer mes faiblesses.
Lors de l'examen lui-même, le sujet était le développement de systèmes de traitement de données dans Google Cloud à l'aide de deux exemples (le contenu de l'examen a changé depuis le 29 mars 2019). L’ensemble de l’examen était constitué de questions à choix multiples.
L'examen a duré deux heures et semblait environ 20 % plus difficile que les examens pratiques que je connaissais.
Toutefois, ces dernières constituent une ressource très précieuse.
Qu’est-ce que je changerais si je repassais l’examen ?
Plus d'examens pratiques. Plus de connaissances pratiques.
Bien sûr, vous pouvez toujours vous préparer un peu mieux.
Les exigences recommandées indiquaient plus de trois ans d'expérience dans l'utilisation de GCP, ce que je n'avais pas. J'ai donc dû faire face à ce que j'avais.
en outre
L'examen a été mis à jour le 29 mars. Le contenu de cet article constituera toujours une bonne base de préparation, mais il est important de noter certains changements.
Sections de l'examen Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Conception de systèmes de traitement de données.
2. Construction et support de structures de données et de bases de données.
3. Analyse des données et connexion de l'apprentissage automatique.
4. Modélisation des processus métier pour l'analyse et l'optimisation.
5. Assurer la fiabilité.
6. Visualisation des données et aide à la décision.
7. Concevoir en mettant l’accent sur la sécurité et la conformité.
Sections de l'examen Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Conception de systèmes de traitement de données.
2. Construction et exploitation de systèmes de traitement de données.
3. Fonctionnement des modèles d'apprentissage automatique (la plupart des changements se sont produits ici) [NOUVEAU].
4. Assurer la qualité des solutions.
Dans la version 2, les sections 1, 2, 4 et 6 de la version 1 sont combinées en sections 1 et 2, les sections 5 et 7 en section 4. La section 3 de la version 2 a été étendue pour couvrir toutes les nouvelles fonctionnalités d'apprentissage automatique de Google. Nuage.
Ces changements sont survenus assez récemment, de sorte que de nombreux matériels pédagogiques n'ont pas eu le temps d'être mis à jour.
Cependant, si vous utilisez le matériel de l'article, cela devrait suffire à couvrir 70 % des connaissances requises. Je réviserais également moi-même les sujets suivants (ils figuraient dans la deuxième version de l'examen) :
- (matériel développé par Google spécifiquement pour le machine learning).
Comme vous pouvez le constater, la mise à jour de l'examen est principalement liée aux capacités d'apprentissage automatique de Google Cloud.
Mise à jour du 29.04.2019 avril XNUMX. J'ai reçu un message d'un instructeur du cours Linux Academy (Matthew Ulasien).
Juste à titre de référence, nous prévoyons de mettre à jour le cours Data Engineer de la Linux Academy pour refléter les nouveaux objectifs entre la mi-mai et la fin mai.
Après examen
Une fois que vous aurez réussi l’examen, vous recevrez un résultat de réussite ou d’échec. Dans les examens pratiques, on dit de viser un minimum de 70 %, donc j'ai visé 90 %.
Après avoir réussi l'examen, vous recevrez un code d'activation par e-mail ainsi que le certificat officiel de Google Cloud Professional Data Engineer. Toutes nos félicitations!
Le code d'activation peut être utilisé dans la boutique exclusive Google Cloud Professional Data Engineer, où vous pouvez gagner beaucoup d'argent : vous y trouverez des T-shirts, des sacs à dos et des sweats à capuche (certains peuvent être en rupture de stock au moment de la livraison). J'ai choisi un sweat-shirt.
Une fois que vous êtes certifié, vous pouvez démontrer vos compétences (officiellement) et recommencer à faire ce que vous faites le mieux : construire des systèmes.
Rendez-vous dans deux ans pour la recertification.
P.S. Un grand merci aux merveilleux professeurs des cours ci-dessus et pour avoir fourni des ressources et du temps pour étudier et se préparer à l’examen.
À propos du traducteur
L'article a été traduit par Alconost.
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Source: habr.com