Nincs ajánlott hároméves gyakorlati tapasztalat
*Megjegyzés: a cikk a Google Cloud Professional Data Engineer tanúsítványi vizsgának szentelt, amely 2019. március 29-ig volt érvényes. Azóta történt néhány változás – ezek a „További információ»*
Google pulóver: rendelkezésre áll. Komoly arckifejezés: van. Felvétel a cikk videóverziójából .
Szeretnél egy új pulóvert kapni, mint amilyen nekem van a képen?
Vagy talán a tanúsítvány érdekel, és próbálod kideríteni, hogyan lehet megszerezni?
Az elmúlt néhány hónapban több kurzust is elvégeztem, miközben párhuzamosan dolgoztam a Google Cloud-on – a Professional Data Engineer vizsgára való felkészülés érdekében. Aztán elmentem a vizsgára, és sikeresen letettem. Néhány hét múlva megérkezett a pulóver – de a tanúsítvány gyorsabban jött.
Ebben a cikkben néhány hasznos információt és lépést fogok bemutatni, amit tettem a Google Cloud Professional Data Engineer tanúsítvány megszerzése érdekében.
Fordította:
Miért fontos a Google Cloud Professional Data Engineer tanúsítvány megszerzése?
Az adatok körülöttünk vannak, mindenhol ott vannak. Ezért ma keresettek azok a szakemberek, akik tudják, hogyan kell olyan rendszereket létrehozni, amelyek képesek adatokat kezelni és felhasználni. A Google Cloud pedig az infrastruktúrát biztosít ezeknek a rendszereknek a felépítéséhez.
Ha már vannak Google Cloud használati készségeid, hogyan mutathatod be azokat a jövőbeli munkáltatóknak vagy ügyfeleknek? Két módon teheted ezt: projektportfólióval vagy tanúsítvány megszerzésével.
A tanúsítvány azt jelzi a potenciális ügyfeleknek és munkáltatóknak, hogy bizonyos készségekkel rendelkezel, és hogy lett volna erőfeszítésed annak hivatalos megerősítése érdekében.
Erről az a hivatalos vizsgaleírás is szólt.
Mutasd be a képességedet adatfeldolgozó rendszerek és gépi tanulási modellek tervezésére és létrehozására a Google Cloud platformon.
Ha még nincsenek ilyen készségeid, a tanúsítványhoz szükséges tananyagok tanulmányozása során mindent megtudhatsz arról, hogyan kell a Google Cloud segítségével a legmagasabb szintű adatfeldolgozó rendszereket létrehozni.
Kinek szükséges megszereznie a Google Cloud Professional Data Engineer tanúsítványt?
Láttad a számokat – a felhőtechnológiai szektor növekszik, hosszú távon velünk maradnak. Ha nem ismered a statisztikákat, csak higgy nekünk: a "felhők" most emelkedésben vannak.
Ha már dolgozik adatfeldolgozási vagy elemzési szakemberként, gépi tanulás mérnökként, vagy szeretne áttérni az adatfeldolgozás területére, akkor a Google Cloud Professional Data Engineer tanúsítvány az, amire szüksége van.
Az felhőtechnológiák használatának ismerete kötelező elvárás lesz minden olyan szakember számára, aki adatokkal dolgozik.
Szükséges-e tanúsítvány ahhoz, hogy professzionális adatfeldolgozó, adat-elemző vagy gépi tanulás szakember legyek?
Nem.
A Google Cloud használható adatfeldolgozási megoldásokkal anélkül, hogy rendelkezne tanúsítvánnyal.
A tanúsítvány csupán az egyik módja a megszerzett készségei igazolásának.
Mennyibe kerül ez?
A vizsga díja 200 USA dollár. Ha nem sikerül, ismételten fizetnie kell.
Továbbá, költségeket kell vállalnia az előképző tanfolyamok és az alap platform használata miatt.
A platformmal való munka költségei a Google Cloud szolgáltatások használatának díjai. Ha aktív felhasználó, akkor ezt jól tudja. Ha újonc vagy, és éppen most kezded el tanulmányozni az ebben a cikkben leírt tananyagokat, létrehozhatsz egy Google Cloud fiókot, és mindent megtehetsz 300 dolláron belül, amelyet a Google a regisztrációkor jóváír.
A tanfolyamok költségeit nemsokára átbeszéljük.
Meddig érvényes a tanúsítvány?
Két évig. Ezt követően újra le kell tennie a vizsgát.
Mivel a Google Cloud folyamatosan fejlődik, valószínű, hogy a tanúsítványi követelmények is változni fognak (ez éppen akkor történt, amikor elkezdtem írni a cikket).
Mire van szükség a vizsgára való felkészüléshez?
A Google ajánlja, hogy a professzionális szintű tanúsítványhoz több mint három éves iparági tapasztalattal és több mint egy évnyi tapasztalattal rendelkezzen a GCP megoldások fejlesztésében és kezelésében.
Sajnos nekem egyik sem volt meg.
A megfelelő tapasztalatom körülbelül hat hónap volt minden esetben.
A hiányosságok pótlása érdekében több online tanulási forrást használtam.
Milyen tanfolyamokat végeztem?
Ha az ön esete hasonló az enyémhez, és nem felel meg a javasolt követelményeknek, akkor ajánlott elvégezni néhány tanfolyamot az alább említettek közül.
Ezeket használtam a tanúsítványra való felkészüléskor. A tanfolyamok a végzés sorrendjében vannak felsorolva.
Mindenhez megadtam az árat, időtartamot és a hasznosságát a szakmai vizsga letételéhez.
Néhány nagyszerű online tanulási forrást használtam a vizsga előtt saját készségeim fejlesztésére – sorrendben: , , .
Ár: 49 $ havonta (7 napos ingyenes próbaidőszak után).
Időtartam: 1–2 hónap, heti több mint 10 óra.
Hasznosság: 8 a 10-ből.
Tanfolyam a Coursera platformján, a Google Cloud együttműködésével fejlesztve.
Öt egymásra épülő kurzusra bontva, mindegyik körülbelül heti 10 óra tanulási időt igényel.
Ha nincs tapasztalatod a Google Cloud adatkezelésében, ez a szakirány éppen a szükséges készségeket adja meg. Számos gyakorlati feladatot kell végrehajtanod egy QwikLabs nevű iteratív platformon. Ez előtt Google Cloud szakértőik tartanak előadásokat arról, hogyan lehet alkalmazni különböző szolgáltatásokat, mint például a Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow és Bigtable.
Ár: ingyenesen.
Időtartam: 1 hét, 4–6 óra.
Hasznosság: 4 a 10-ből.
A hasznossági értékelés alacsony szintje nem jelenti azt, hogy a kurzus egészében haszontalan — éppen ellenkezőleg. Az egyetlen oka a alacsony értékelésnek az, hogy nem az Professional Data Engineer tanúsítványra orientálódik (ezt a neve alapján ki lehet következtetni).
Átmentem rajta, hogy felfrissítsem a tudásomat a Coursera szakirány után, mivel a Google Cloud-ot korlátozott esetekben használtam.
Ha korábban más felhőszolgáltatóval dolgoztál, vagy soha nem használtad a Google Cloud-ot, ez a kurzus hasznos lehet számodra: nagyszerű bevezetés a Google Cloud platformba.
Ár: 49 $ havonta (7 napos ingyenes próbaidőszak után).
Időtartam: 1–4 hét, heti több mint 4 óra.
Hasznosság: 10 a 10-ből.
A vizsga letétele után, és a teljesített tanfolyamokra visszagondolva, elmondhatom, hogy a legértékesebb a Linux Akadémia Google Minősített Szakmai Adatmérnök volt.
Oktatóvideók, valamint (nagyszerű ingyenes tanulási forrás, amely a kurzussal együtt biztosított) és a gyakorló vizsgák teszik ezt a kurzust az egyik legjobbnak, amit valaha is tettem.
Még ajánlottam is, mint hivatkozási anyagot a Slack jegyzeteimben a csapat számára a vizsga után.
Slack jegyzetek
• Néhány kérdés a vizsgán nem volt lefedve sem a Linux Academy kurzusban, sem az A Cloud Guru-ban, sem a Google Cloud Practice vizsgákban (amit lehetett volna várni).
• Az egyik kérdésben adatpontok grafikonja szerepelt. Azt kérdezték, milyen egyenlettel lehet őket csoportosítani (például cos(X) vagy X²+Y²).
• Fontos ismerni a Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub közötti különbségeket, és megérteni, hogyan használhatók ezek.
• Két konkrét példa volt a vizsgán, pontosan olyan, mint amit a gyakorló teszteken láttam, bár a vizsga alatt egyiket sem olvastam (a kérdések száma elegendő volt a válaszhoz).
• Hasznos ismerni az SQL lekérdezések alapvető szintaxisát, különösen a BigQueryval kapcsolatos kérdésekhez.
• A Linux Academy és GCP kurzusok gyakorló vizsgái nagyon hasonlítanak a vizsgán lévő kérdések stílusára - érdemes ezeket többször is átnézni, hogy megtaláljuk a saját gyenge pontjainkat.
• Emlékezni kell arra, hogy Dataproc kompatibilis Hadoop, Spark, Hive és Pigs.
• Dataflow kompatibilis Apache Beam.
• Cloud Spanner — ez egy adatbázis, amelyet eredetileg felhőre fejlesztettek, és kompatibilis a ACID és a világ bármely pontján működik.
• Hasznos tudni a 'régi' relációs és nem relációs adatbázisok megfelelőit (például MongoDB, Cassandra).
• Az IAM szerepek a szolgáltatásoknál némileg eltérnek, de hasznos lenne megérteni, hogyan lehet megosztani a felhasználók számára az adatok megtekintésének és a munkafolyamatok tervezésének lehetőségeit (például a Dataflow Worker szerepében lehet tervezni a munkafolyamatokat, de az adatokat nem lehet látni).
Ez egyelőre elegendő. Minden vizsga a saját módján zajlik. A Linux Academy kurzus 80%-ban biztosítja a szükséges ismereteket.
Ár: ingyenesen.
Időtartam: 1-2 óra.
Hasznosság: 5-ből 10.
Ezeket a videókat ajánlották az A Cloud Guru fórumain. Sok közülük nem kapcsolódik a Professional Data Engineer tanúsítványhoz, ezért csak azokat választottam ki, amelyeknél a szolgáltatások neve ismerősnek tűnt.
A kurzus során egyes szolgáltatások nehéznek tűnhetnek, így jó volt látni, hogy egy konkrét szolgáltatást egy perc alatt bemutattak.
Ár: 49 $ a tanúsítványért vagy ingyen (tanúsítvány nélkül).
Időtartam: 1-2 hét, heti több mint hat órában.
Hasznosság: nem értékelték.
Ezt az erőforrást egy nappal a vizsga kitűzött időpontja előtt találtam. Erre az időre nem volt elegendő időm, ezért nem tudtam megvizsgálni a hasznosságát.
Azonban miután megnéztem a kurzus áttekintő oldalát, azt kell mondanom, hogy ez egy nagyszerű forrás, ahol mindent megismételhet, amit a Data Engineeringről tanult a Google Cloudban, és felfedezheti gyenge pontjait.
Ezt a kurzust elmondtam egy kollégámnak, aki a tanúsítványra készül.
Ár: ingyenesen.
Időtartam: ismeretlen.
Hasznosság: nem értékelték.
Egy másik forrást találtam, amelyet a vizsga után találtam. Átfogónak tűnik, de a bemutatása meglehetősen rövid. Ráadásul ingyenes. A gyakorló vizsgák között és még a tanúsítvány megszerzése után is hozzáférhetünk — hogy felfrissítsük tudásunkat.
Mit tettem a kurzusok után?
A kurzusok befejezéséhez közeledve egy héttel előre lefoglaltam a vizsgát.
A határidő megléte nagyszerű motivációt ad a megtanult anyag áttekintésére.
Többször is elvégeztem a Linux Academy és a Google Cloud gyakorló vizsgáit, míg nem kezdtem el stabilan 95% feletti eredményeket elérni.
Első alkalommal a Linux Academy gyakorló vizsgáját 90% feletti eredménnyel tettem.
A tesztek mindkét platform számára hasonlóak; feljegyeztem és elemeztem a kérdéseket, amelyekben folyamatosan hibáztam — ez segített a gyenge pontok kiküszöbölésében.
A vizsga során a témák a Google Cloud adatfeldolgozási rendszereinek kidolgozásáról szóltak két példán keresztül (2019. március 29-től a vizsga tartalma megváltozott). Az egész vizsga többválasztós kérdéseket tartalmazott.
A vizsga két órát vett igénybe, és körülbelül 20%-kal nehezebbnek tűnt, mint a szokásos gyakorló vizsgáim.
Mindazonáltal az utóbbiak — nagyon értékes források.
Mit változtatnék, ha újra vizsgáznom kellene?
Több gyakorló vizsgát. Több gyakorlati tudást.
Természetesen mindig van lehetőség arra, hogy egy kicsit jobban felkészüljünk.
A javasolt követelmények között több mint három év GCP használati tapasztalat szerepel, amivel nem rendelkeztem — ezért azzal kellett foglalkoznom, ami volt.
További információ
A vizsga 2019. március 29-én frissült. A cikk anyagai még mindig jó alapot adnak a felkészüléshez, de fontos megjegyezni, hogy bizonyos változások történtek.
A Google Cloud Professional Data Engineer vizsga területei ()
1. Adatfeldolgozó rendszerek tervezése.
2. Adatszerkezetek és adatbázisok létrehozása és támogatása.
3. Adatelemzés és gépi tanulás kapcsolódó.
4. Üzleti folyamatok modellezése elemzés és optimalizálás céljából.
5. Megbízhatóság biztosítása.
6. Adatok vizualizálása és döntéstámogatás.
7. Tervezés a biztonságra és a jogi követelményeknek való megfelelésre összpontosítva.
A Google Cloud Professional Data Engineer vizsga területei ()
1. Adatfeldolgozó rendszerek tervezése.
2. Adatfeldolgozó rendszerek kiépítése és üzemeltetése.
3. Gépi tanulási modellek üzemeltetése (a legtöbb változás itt történt) [ÚJ].
4. A megoldások minőségének biztosítása.
A 2. verzióban az 1., 2., 4. és 6. fejezetek az 1. és 2. fejezetben, az 5. és 7. fejezetek pedig a 4. fejezetben egyesültek. A 3. fejezet a 2. verzióban kibővült, és most lefedi a Google Cloud új gépi tanulási lehetőségeit.
Ezek a változások nemrégiben történtek, így sok tananyag még nem frissült.
Ha azonban a cikk anyagait használja, annak elegendőnek kell lennie ahhoz, hogy a szükséges tudás 70%-át lefedje. Érdemes lenne saját magának megismerkedni a következő témákkal (ezek jelentek meg a vizsga második verziójában):
- (hardver, amelyet a Google kifejezetten gépi tanuláshoz fejlesztett).
Ahogy látható, a vizsga frissítése elsősorban a Google Cloud gépi tanulási lehetőségeivel kapcsolatos.
Kiegészítés 2019.04.29. Az Linux Academy kurzus oktatójától (Matthew Ulasien) kaptam üzenetet.
Csak tájékoztatásul: tervezünk frissíteni a Data Engineer kurzust a Linux Academy-ban, és ezt a új célokkal átfogalmazni – körülbelül május közepén vagy végén.
A vizsga után
A vizsga letétele után a "teljesítve" vagy a "nem teljesítve" eredményt kapja. A gyakorló vizsgák során ajánlott a legalább 70% teljesítése, ezért én a 90%-ra céloztam.
A vizsga sikeres teljesítése után e-mailben kapja meg a aktiváló kódot a Google Cloud Professional Data Engineer hivatalos tanúsítványa mellett. Gratulálok!
Az aktiváló kódot a Google Cloud Professional Data Engineer exkluzív boltjában lehet felhasználni, ahol jó dolgokra tehet szert: pólók, hátizsákok és pulóverek (vizsga idején valami esetleg hiányozhat). Én pulóvert választottam.
A tanúsítvány megszerzése után hivatalosan is bemutathatja képességeit, és visszatérhet a legjobban teljesítő munkájához – a rendszerek kiépítéséhez.
Két év múlva találkozunk – a megújító certifikáción.
P.S. Köszönet a fent említett kurzusok fantasztikus tanárainek és az erőforrások és az idő biztosításáért a tanulásra és a vizsgára való felkészüléshez.
A fordítóról
A cikk fordítását az Alconost végezte.
Az Alconost foglalkozik , 70 nyelvre. Anyanyelvi fordítók, nyelvi tesztelés, felhő alapú platform API-val, folyamatos lokalizálás, 24/7 projektmenedzserek, bármilyen formátumú szövegforrások.
Emellett készítünk — weboldalakhoz, értékesítési, imázs, reklám, oktató, teaser, magyarázó, Google Play és App Store trailer.
→
Forrás: habr.com
