मैंने Google क्लाउड प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर प्रमाणन परीक्षा कैसे उत्तीर्ण की

अनुशंसित तीन वर्षों के व्यावहारिक अनुभव के बिना

*टिप्पणी: लेख Google क्लाउड प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर प्रमाणन परीक्षा के लिए समर्पित है, जो 29 मार्च, 2019 तक वैध थी। उसके बाद, कुछ बदलाव हुए - उनका वर्णन "अनुभाग" में किया गया है।इसके अतिरिक्त"*

Google स्वेटशर्ट: हाँ. गंभीर चेहरे के भाव: हाँ. इस लेख के वीडियो संस्करण से फोटो यूट्यूब पर.

क्या आप मेरी तस्वीर वाली बिल्कुल नई स्वेटशर्ट पाना चाहते हैं?

या हो सकता है कि आप किसी प्रमाणपत्र में रुचि रखते हों Google क्लाउड प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर और आप यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि इसे कैसे प्राप्त किया जाए?

पिछले कुछ महीनों में, मैंने कई पाठ्यक्रम लिए हैं और साथ ही प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर परीक्षा की तैयारी के लिए Google क्लाउड के साथ काम किया है। फिर मैं परीक्षा में गया और उत्तीर्ण हो गया। स्वेटशर्ट कुछ सप्ताह बाद आ गया - लेकिन प्रमाणपत्र जल्दी आ गया।

यह आलेख कुछ जानकारी प्रदान करेगा जो आपको उपयोगी लग सकती है और Google क्लाउड प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर के रूप में प्रमाणित होने के लिए मैंने जो कदम उठाए हैं।

इसे हस्तांतरित किया गया अल्कोनोस्ट

आपको Google क्लाउड प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर प्रमाणन क्यों प्राप्त करना चाहिए?

डेटा हमारे चारों ओर है, यह हर जगह है। इसलिए, आज ऐसे विशेषज्ञों की मांग है जो डेटा को संसाधित करने और उपयोग करने में सक्षम सिस्टम बनाना जानते हों। और Google क्लाउड इन प्रणालियों को बनाने के लिए बुनियादी ढांचा प्रदान करता है।

यदि आपके पास पहले से ही Google क्लाउड कौशल है, तो आप उन्हें भावी नियोक्ता या ग्राहक को कैसे प्रदर्शित कर सकते हैं? यह दो तरीकों से किया जा सकता है: परियोजनाओं का पोर्टफोलियो बनाकर या प्रमाणीकरण पास करके।

एक प्रमाणपत्र संभावित ग्राहकों और नियोक्ताओं को बताता है कि आपके पास कुछ कौशल हैं और आपने उन्हें आधिकारिक तौर पर प्रमाणित कराने के लिए प्रयास किए हैं।

परीक्षा के आधिकारिक विवरण में भी यह बताया गया है।

Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर डेटा साइंस सिस्टम और मशीन लर्निंग मॉडल डिज़ाइन और निर्माण करने की अपनी क्षमता प्रदर्शित करें।

यदि आपके पास पहले से ही कौशल नहीं है, तो प्रमाणन प्रशिक्षण सामग्री आपको Google क्लाउड का उपयोग करके विश्व स्तरीय डेटा सिस्टम बनाने के बारे में जानने के लिए आवश्यक सब कुछ सिखाएगी।

Google क्लाउड प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर प्रमाणन किसे प्राप्त करने की आवश्यकता है?

आपने आंकड़े देखे हैं - क्लाउड प्रौद्योगिकी क्षेत्र बढ़ रहा है, वे लंबे समय से हमारे साथ हैं। यदि आप आँकड़ों से परिचित नहीं हैं, तो बस मुझ पर विश्वास करें: बादल उमड़ रहे हैं।

यदि आप पहले से ही एक डेटा वैज्ञानिक, मशीन लर्निंग इंजीनियर हैं, या डेटा विज्ञान क्षेत्र में जाना चाहते हैं, तो Google क्लाउड प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर प्रमाणन वही है जो आपको चाहिए।

क्लाउड प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने की क्षमता सभी डेटा पेशेवरों के लिए एक अनिवार्य आवश्यकता बनती जा रही है।

क्या आपको डेटा साइंस या मशीन लर्निंग पेशेवर बनने के लिए प्रमाणपत्र की आवश्यकता है?

नहीं.

आप बिना प्रमाणपत्र के डेटा समाधान चलाने के लिए Google क्लाउड का उपयोग कर सकते हैं।

प्रमाणपत्र आपके कौशल को साबित करने का एक तरीका है।

कितना खर्च होता है?

परीक्षा देने की लागत $200 है. यदि आप इसमें असफल होते हैं तो आपको दोबारा भुगतान करना होगा।

इसके अलावा, आपको प्रारंभिक पाठ्यक्रमों और प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने पर भी पैसा खर्च करना होगा।

प्लेटफ़ॉर्म लागत Google क्लाउड सेवाओं का उपयोग करने के लिए शुल्क है। यदि आप एक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं, तो आप इस बारे में अच्छी तरह से जानते हैं। यदि आप एक नौसिखिया हैं और इस लेख में ट्यूटोरियल के साथ शुरुआत कर रहे हैं, तो आप एक Google क्लाउड खाता बना सकते हैं और साइन अप करते समय $300 Google क्रेडिट के लिए सब कुछ कर सकते हैं।

हम कुछ ही देर में पाठ्यक्रमों की लागत का पता लगा लेंगे।

प्रमाणपत्र कब तक वैध है?

दो साल। इस अवधि के बाद, परीक्षा फिर से ली जानी चाहिए।

और चूंकि Google क्लाउड लगातार विकसित हो रहा है, इसलिए संभावना है कि प्रमाणन आवश्यकताएं बदल जाएंगी (यह तब हुआ जब मैंने लेख लिखना शुरू किया)।

आपको परीक्षा की तैयारी के लिए क्या चाहिए?

व्यावसायिक स्तर के प्रमाणन के लिए, Google तीन साल के उद्योग अनुभव और GCP का उपयोग करके समाधान विकसित करने और प्रबंधित करने के एक वर्ष से अधिक के अनुभव की सिफारिश करता है।

मेरे पास इनमें से कुछ भी नहीं था.

प्रत्येक मामले में प्रासंगिक अनुभव लगभग छह महीने का था।

इस अंतर को भरने के लिए, मैंने कई ऑनलाइन शिक्षण संसाधनों का उपयोग किया।

मैंने कौन से पाठ्यक्रम लिए?

यदि आपका मामला मेरे जैसा है और आप अनुशंसित आवश्यकताओं को पूरा नहीं करते हैं, तो आप अपने स्तर को बेहतर बनाने के लिए नीचे सूचीबद्ध कुछ पाठ्यक्रम ले सकते हैं।

ये वे हैं जिनका उपयोग मैंने प्रमाणन की तैयारी करते समय किया था। उन्हें पूरा होने के क्रम में सूचीबद्ध किया गया है।

प्रत्येक के लिए, मैंने प्रमाणन परीक्षा उत्तीर्ण करने की लागत, समय और उपयोगिता का संकेत दिया है।

परीक्षा से पहले अपने कौशल को बेहतर बनाने के लिए मैंने कुछ बेहतरीन ऑनलाइन शिक्षण संसाधनों का उपयोग किया, जिनका क्रम इस प्रकार है: एक बादल गुरु, लिनक्स अकादमी, Coursera.

Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म विशेषज्ञता पर डेटा इंजीनियरिंग (कूसेरा)

लागत: $49 प्रति माह (7-दिवसीय निःशुल्क परीक्षण के बाद)।
समय: 1-2 महीने, प्रति सप्ताह 10 घंटे से अधिक।
उपयोगिता: 8 में से 10.

कोर्स Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म विशिष्टता पर डेटा इंजीनियरिंग Google क्लाउड के सहयोग से विकसित किए गए कौरसेरा प्लेटफ़ॉर्म पर।

इसे पांच नेस्टेड पाठ्यक्रमों में विभाजित किया गया है, जिनमें से प्रत्येक में प्रति सप्ताह लगभग 10 घंटे का अध्ययन समय है।

यदि आप Google क्लाउड डेटा विज्ञान में नए हैं, तो यह विशेषज्ञता आपको आवश्यक कौशल प्रदान करेगी। आप क्विकलैब्स नामक पुनरावृत्त मंच का उपयोग करके व्यावहारिक अभ्यासों की एक श्रृंखला पूरी करेंगे। इससे पहले, Google क्लाउड विशेषज्ञों द्वारा Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow और Bigtable जैसी विभिन्न सेवाओं का उपयोग करने के तरीके पर व्याख्यान दिए जाएंगे।

Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म का एक क्लाउड गुरु परिचय

लागत: मुफ्त में।
समय: 1 सप्ताह, 4-6 घंटे।
उपयोगिता: 4 में से 10.

कम उपयोगिता रेटिंग का मतलब यह नहीं है कि संपूर्ण पाठ्यक्रम बेकार है - इससे कोसों दूर। स्कोर इतना कम होने का एकमात्र कारण यह है कि यह प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर प्रमाणन (जैसा कि नाम से पता चलता है) पर केंद्रित नहीं है।

कौरसेरा विशेषज्ञता पूरी करने के बाद मैंने इसे पुनश्चर्या के रूप में लिया क्योंकि मैंने कुछ सीमित मामलों में Google क्लाउड का उपयोग किया था।

यदि आपने पहले किसी अन्य क्लाउड प्रदाता के साथ काम किया है या कभी Google क्लाउड का उपयोग नहीं किया है, तो आपको यह पाठ्यक्रम उपयोगी लग सकता है - यह समग्र रूप से Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म का एक शानदार परिचय है।

लिनक्स अकादमी Google प्रमाणित व्यावसायिक डेटा इंजीनियर

लागत: $49 प्रति माह (7-दिवसीय निःशुल्क परीक्षण के बाद)।
समय: 1-4 सप्ताह, प्रति सप्ताह 4 घंटे से अधिक।
उपयोगिता: 10 में से 10.

परीक्षा देने और मेरे द्वारा लिए गए पाठ्यक्रमों पर विचार करने के बाद, मैं कह सकता हूँ कि लिनक्स अकादमी Google प्रमाणित व्यावसायिक डेटा इंजीनियर सबसे अधिक मददगार था।

वीडियो ट्यूटोरियल भी डेटा डोजियर ईबुक (पाठ्यक्रम के साथ प्रदान किया गया एक उत्कृष्ट निःशुल्क शिक्षण संसाधन) और अभ्यास परीक्षाएं इसे मेरे द्वारा अब तक लिए गए सर्वोत्तम पाठ्यक्रमों में से एक बनाती हैं।

मैंने परीक्षा के बाद टीम के लिए स्लैक नोट्स में संदर्भ सामग्री के रूप में इसकी अनुशंसा भी की।

स्लैक में नोट्स

• कुछ परीक्षा प्रश्न लिनक्स अकादमी पाठ्यक्रम, ए क्लाउड गुरु, या Google क्लाउड प्रैक्टिस परीक्षा (जो अपेक्षित है) में शामिल नहीं किए गए थे।
• एक प्रश्न में डेटा बिंदुओं का ग्राफ़ था। प्रश्न पूछा गया था कि उन्हें समूहित करने के लिए किस समीकरण का उपयोग किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, cos(X) या X²+Y²)।
• डेटाफ़्लो, डेटाप्रोक, डेटास्टोर, बिगटेबल, बिगक्वेरी, पब/सब के बीच अंतर जानना सुनिश्चित करें और समझें कि उनका उपयोग कैसे किया जा सकता है।
• परीक्षा में दो विशिष्ट उदाहरण अभ्यास वाले उदाहरणों के समान ही हैं, हालाँकि मैंने उन्हें परीक्षा के दौरान बिल्कुल भी नहीं पढ़ा (प्रश्न ही उत्तर देने के लिए पर्याप्त थे)।
• बुनियादी SQL क्वेरी सिंटैक्स जानना उपयोगी है, विशेष रूप से BigQuery प्रश्नों के लिए।
• लिनक्स अकादमी और जीसीपी पाठ्यक्रमों में अभ्यास परीक्षा की शैली परीक्षा के प्रश्नों के समान होती है - अपनी कमजोरियों का पता लगाने के लिए इन्हें कई बार लेना उचित होता है।
• यह याद रखना चाहिए डाटाप्रोक के साथ काम करता है Hadoop, स्पार्क, करंड и सुअर.
• डाटा प्रवाह के साथ काम करता है अपाचे बीम.
• क्लाउड स्पैनर यह एक डेटाबेस है जिसे मूल रूप से क्लाउड के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह इसके साथ संगत है एसिड और दुनिया में कहीं भी काम करता है।
• "ओल्डीज़" के नाम जानना उपयोगी है - संबंधपरक और गैर-संबंधपरक डेटाबेस के समकक्ष (उदाहरण के लिए, मोंगोडीबी, कैसेंड्रा)।
• IAM भूमिकाएँ सेवाओं के बीच थोड़ी भिन्न होती हैं, लेकिन यह समझना एक अच्छा विचार है कि उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा देखने और वर्कफ़्लो डिज़ाइन करने की क्षमता को कैसे अलग किया जाए (उदाहरण के लिए, डेटाफ़्लो वर्कर भूमिका वर्कफ़्लो डिज़ाइन कर सकती है, लेकिन डेटा नहीं देख सकती)।
अभी के लिए, शायद इतना ही काफी है। प्रत्येक परीक्षा अलग-अलग होगी। लिनक्स अकादमी पाठ्यक्रम 80% आवश्यक ज्ञान प्रदान करेगा।

Google क्लाउड सेवाओं के बारे में एक मिनट का वीडियो

लागत: मुफ्त में।
समय: 1-2 घंटे.
उपयोगिता: 5 में से 10.

इन वीडियो की अनुशंसा ए क्लाउड गुरु मंचों पर की गई थी। उनमें से कई व्यावसायिक डेटा इंजीनियर प्रमाणन से संबंधित नहीं हैं, इसलिए मैंने केवल उन्हें चुना जिनके सेवा नाम मुझे परिचित लगे।

पाठ्यक्रम से गुजरते समय, कुछ सेवाएँ जटिल लग सकती हैं, इसलिए यह देखना अच्छा लगा कि किसी विशेष सेवा का वर्णन केवल एक मिनट में कैसे किया गया।

क्लाउड प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर परीक्षा की तैयारी

लागत: $49 प्रति प्रमाणपत्र या मुफ़्त (कोई प्रमाणपत्र नहीं)।
समय: 1-2 सप्ताह, प्रति सप्ताह छह घंटे से अधिक।
उपयोगिता: मूल्यांकन नहीं।

मुझे यह संसाधन मेरी परीक्षा तिथि से एक दिन पहले मिला। इसे पूरा करने के लिए पर्याप्त समय नहीं था - इसलिए उपयोगिता मूल्यांकन की कमी थी।

हालाँकि, पाठ्यक्रम अवलोकन पृष्ठ को देखने के बाद, मैं कह सकता हूँ कि Google क्लाउड पर डेटा इंजीनियरिंग के बारे में आपने जो कुछ भी सीखा है उसकी समीक्षा करने और अपनी कमजोरियों का पता लगाने के लिए यह एक बेहतरीन संसाधन है।

मैंने इस कोर्स के बारे में अपने एक सहकर्मी को बताया जो सर्टिफिकेशन की तैयारी कर रहा है।

Google डेटा इंजीनियरिंग चीटशीटमेवरिक लिन द्वारा

लागत: मुफ्त में।
समय: अज्ञात है।
उपयोगिता: मूल्यांकन नहीं।

एक और संसाधन जो मुझे परीक्षा के बाद मिला। यह व्यापक दिखता है, लेकिन प्रस्तुति काफी संक्षिप्त है। साथ ही, यह मुफ़्त है। आप अपने ज्ञान को ताज़ा करने के लिए अभ्यास परीक्षाओं के बीच और प्रमाणन के बाद भी इसका उल्लेख कर सकते हैं।

कोर्स के बाद मैंने क्या किया?

जैसे ही मेरा पाठ्यक्रम समाप्त होने के करीब आया, मैंने एक सप्ताह के नोटिस के साथ अपनी परीक्षा बुक कर ली।

आपने जो सीखा है उसकी समीक्षा करने के लिए एक समय सीमा तय करना एक बड़ी प्रेरणा है।

जब तक मैंने लगातार 95% से ऊपर स्कोर करना शुरू नहीं किया तब तक मैंने लिनक्स अकादमी और Google क्लाउड अभ्यास परीक्षाएँ कई बार दीं।

90% से अधिक अंक के साथ पहली बार लिनक्स अकादमी अभ्यास परीक्षा उत्तीर्ण की।

प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म के परीक्षण समान हैं; मैंने उन प्रश्नों को लिखा और उनका विश्लेषण किया जो मुझसे लगातार गलत होते थे - इससे मेरी कमजोरियाँ दूर करने में मदद मिली।

परीक्षा के दौरान, विषय दो उदाहरणों का उपयोग करके Google क्लाउड में डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम का विकास था (परीक्षा की सामग्री 29 मार्च, 2019 से बदल गई है)। पूरी परीक्षा बहुविकल्पीय प्रश्नों वाली थी।

परीक्षा को पूरा होने में दो घंटे लगे और यह उन अभ्यास परीक्षाओं की तुलना में लगभग 20% कठिन लग रही थी जिनसे मैं परिचित था।

हालाँकि, बाद वाले बहुत मूल्यवान संसाधन हैं।

यदि मैं दोबारा परीक्षा दूं तो मैं क्या बदलूंगा?

अधिक अभ्यास परीक्षाएँ. अधिक व्यावहारिक ज्ञान.

बेशक, आप हमेशा थोड़ी बेहतर तैयारी कर सकते हैं।

अनुशंसित आवश्यकताओं में जीसीपी का उपयोग करने का तीन साल से अधिक का अनुभव बताया गया था, जो मेरे पास नहीं था - इसलिए मेरे पास जो था उससे मुझे निपटना पड़ा।

इसके अतिरिक्त

परीक्षा 29 मार्च को अपडेट की गई थी। इस लेख की सामग्री अभी भी तैयारी के लिए एक अच्छा आधार प्रदान करेगी, लेकिन कुछ बदलावों पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है।

Google क्लाउड प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर परीक्षा अनुभाग (1 संस्करण)

1. डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम का डिज़ाइन।
2. डेटा संरचनाओं और डेटाबेस का निर्माण और समर्थन।
3. डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग का कनेक्शन।
4. विश्लेषण और अनुकूलन के लिए व्यवसाय प्रक्रिया मॉडलिंग।
5. विश्वसनीयता सुनिश्चित करना।
6. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और निर्णय समर्थन।
7. सुरक्षा और अनुपालन पर ध्यान केंद्रित करते हुए डिजाइन।

Google क्लाउड प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर परीक्षा अनुभाग (2 संस्करण)

1. डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम का डिज़ाइन।
2. डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम का निर्माण और संचालन।
3. मशीन लर्निंग मॉडल का संचालन (अधिकांश परिवर्तन यहीं हुए) [नवीन व].
4. समाधानों की गुणवत्ता सुनिश्चित करना।

संस्करण 2 में, संस्करण 1 के खंड 2, 4, 6, और 1 को खंड 1 और 2 में, खंड 5 और 7 को खंड 4 में संयोजित किया गया है। संस्करण 3 में खंड 2 को Google में सभी नई मशीन सीखने की क्षमताओं को कवर करने के लिए विस्तारित किया गया है। बादल।

ये परिवर्तन हाल ही में हुए हैं, इसलिए कई शैक्षिक सामग्रियों को अद्यतन करने का समय नहीं मिला है।

हालाँकि, यदि आप लेख से सामग्री का उपयोग करते हैं, तो यह आवश्यक ज्ञान के 70% को कवर करने के लिए पर्याप्त होना चाहिए। मैं स्वयं निम्नलिखित विषयों की भी समीक्षा करूंगा (वे परीक्षा के दूसरे संस्करण में शामिल हुए थे):

• गूगल मशीन लर्निंग (एमएल) एपीआई।
• Google क्लाउड मशीन लर्निंग कोर।
• Google क्लाउड के लिए TPU (Google द्वारा विशेष रूप से मशीन लर्निंग के लिए विकसित हार्डवेयर)।
• मशीन लर्निंग शब्दों की Google शब्दावली।

जैसा कि आप देख सकते हैं, परीक्षा अद्यतन मुख्य रूप से Google क्लाउड की मशीन सीखने की क्षमताओं से संबंधित है।

अद्यतन दिनांक 29.04.2019 अप्रैल, XNUMX। मुझे लिनक्स अकादमी पाठ्यक्रम प्रशिक्षक (मैथ्यू उलासियन) से एक संदेश प्राप्त हुआ।

केवल संदर्भ के लिए, हम मई के मध्य से अंत तक नए लक्ष्यों को प्रतिबिंबित करने के लिए लिनक्स अकादमी में डेटा इंजीनियर पाठ्यक्रम को अपडेट करने की योजना बना रहे हैं।

परीक्षा के बाद

एक बार जब आप परीक्षा उत्तीर्ण कर लेते हैं, तो आपको उत्तीर्ण या असफल परिणाम प्राप्त होगा। अभ्यास परीक्षाओं में वे कहते हैं कि न्यूनतम 70% का लक्ष्य रखें, इसलिए मैंने 90% का लक्ष्य रखा।

परीक्षा सफलतापूर्वक उत्तीर्ण करने के बाद, आपको आधिकारिक Google क्लाउड प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर प्रमाणपत्र के साथ ईमेल द्वारा एक सक्रियण कोड प्राप्त होगा। बधाई हो!

सक्रियण कोड का उपयोग विशेष Google क्लाउड प्रोफेशनल डेटा इंजीनियर स्टोर में किया जा सकता है, जहां आप कुछ अच्छे पैसे प्राप्त कर सकते हैं: टी-शर्ट, बैकपैक और हुडी हैं (डिलीवरी के समय कुछ स्टॉक से बाहर हो सकते हैं)। मैंने एक स्वेटशर्ट चुना.

एक बार जब आप प्रमाणित हो जाते हैं, तो आप अपने कौशल का प्रदर्शन (आधिकारिक तौर पर) कर सकते हैं और उस काम में वापस लग सकते हैं जो आप सबसे अच्छा करते हैं: सिस्टम बनाना।

दोबारा प्रमाणीकरण के लिए दो साल बाद आपसे मुलाकात होगी।

पी.एस. उपरोक्त पाठ्यक्रमों के अद्भुत शिक्षकों को बहुत धन्यवाद मैक्स केल्सन अध्ययन और परीक्षा की तैयारी के लिए संसाधन और समय उपलब्ध कराने के लिए।

अनुवादक के बारे में

लेख का अनुवाद अल्कोनोस्ट द्वारा किया गया था।

अल्कोनोस्ट लगे हुए हैं खेल स्थानीयकरण, ऐप्स और वेबसाइटें 70 भाषाओं में. मूल अनुवादक, भाषाई परीक्षण, एपीआई के साथ क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, निरंतर स्थानीयकरण, 24/7 परियोजना प्रबंधक, कोई भी स्ट्रिंग संसाधन प्रारूप।

हम भी करते हैं प्रचारात्मक और शैक्षणिक वीडियो - Google Play और App Store के लिए बिक्री करने वाली साइटों, छवि, विज्ञापन, शैक्षिक, टीज़र, व्याख्याकार, ट्रेलर के लिए।

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स्रोत: www.habr.com