Az ajánlott 3 év gyakorlati tapasztalat nélkül
A tanfolyam kezdete előtt , szeretnénk megosztani Önnel egy nagyon érdekes történet fordítását, amely minden bizonnyal hasznos lesz a leendő adatmérnökök számára. Megy!
Pulcsi a Google-tól: vedd fel. Komoly munkás arckifejezés: jelen van. Fotó ennek a cikknek a videós verziójából .
Jegyzet. Ez a cikk a 29. március 2019-ig tartó Google Cloud Professional Data Engineer minősítési vizsgával foglalkozik. Ettől a dátumtól kezdve történt néhány változás. Felvettem őket az Extrák rovatba.
Szóval szeretnél egy új kapucnis pulcsit kapni, mint a borítómon? Vagy bizonyítvány megszerzésén gondolkodik? és azon töpreng, hogyan kell csinálni.
Az elmúlt néhány hónapban tanfolyamokon vettem részt, valamint a Google Cloud használatával készültem fel a Professional Data Engineer vizsgára. Aztán megpróbáltam átadni és átmentem. És néhány héttel később kézbesítették a pulcsimat. Az igazolás gyorsan megérkezett.
Ez a cikk felsorol néhány dolgot, amelyet érdemes tudni, és azokat a lépéseket, amelyeket a Google Cloud Professional Data Engineer minősítés megszerzéséhez tettem.
Miért szeretne Google Cloud Professional Data Engineer minősítést szerezni?
Az adatok mindenhol ott vannak. Az adatok feldolgozására és felhasználására képes rendszerek felépítésének ismerete pedig igényes. A Google Cloud biztosítja az infrastruktúrát e rendszerek felépítéséhez.
Lehet, hogy már rendelkezik a Google Cloud használatához szükséges készségekkel, de hogyan fogja ezt bemutatni egy jövőbeli munkáltatónak vagy ügyfélnek? Két módja van: projektportfólió vagy tanúsítás.
A tanúsítvány azt mondja a leendő ügyfeleknek és munkaadóknak: "Megvan a készségem, és erőfeszítéseket tettem az akkreditáció megszerzéséért."
A Google rövid leírása összefoglalja.
Mutassa be, hogy képes adatrendszereket tervezni és építeni, valamint gépi tanulási modelleket építeni a Google Cloud Platformon.
Ha még nem rendelkezik a szükséges készségekkel, a minősítési oktatóanyagok elvégzése azt jelenti, hogy mindent megtudhat arról, hogyan építhet világszínvonalú adatrendszereket a Google Cloudon.
Ki szeretne Google Cloud Professional Data Engineer minősítést szerezni?
Láttad a számokat. A felhő egyre nő. Már itt van és nem megy sehova. Ha még nem láttad a számokat, higgy nekem, a felhő egyre nő.
Akár már adattudós, adatmérnök, adatelemző, gépi tanulási mérnök, akár karrierlehetőséget keres az adatvilágban, a Google Cloud Professional Data Engineer minősítése az Ön számára készült.
A felhő használatának képessége minden adatközpontú pozíció követelményévé válik.
Szüksége van egy képesítésre, hogy jó adatmérnök/adattudós/gépi tanulási mérnök legyen?
Nem.
Tanúsítvány nélkül továbbra is használhatja a Google Cloudot adatátviteli megoldásokhoz.
A tanúsítvány csak az egyik módszer a meglévő készségek érvényesítésére.
Mennyibe kerül?
A vizsga ára 200 dollár. Ha nem sikerül, újra kell fizetnie egy új próbálkozásért.
Az előkészítő kurzusokhoz és magának a platform használatának költségei lehetnek.
A platformdíjak a Google Cloud-szolgáltatások használatának díjai. Ha Ön kifinomult felhasználó, akkor ezzel már tisztában van. Ha nem, és még csak most kezdi használni a cikkben található oktatóanyagokat, létrehozhat egy új Google Cloud-fiókot, és a regisztrációkor a Google 300 dolláros ajánlatán belül maradhat.
Egy pillanat alatt rátérünk a tanfolyam költségére.
Meddig érvényes a minősítés?
2 év. Ezt követően ismét le kell vizsgáznia.
És mivel a Google Cloud napról napra fejlődik, valószínűleg változni fog a tanúsítványhoz szükséges (mint megtudtam, ez már megváltozott, mire elkezdtem írni ezt a cikket).
Mi kell a vizsgára való felkészüléshez?
A Google 3+ éves iparági tapasztalatot, valamint 1+ év GCP-t használó megoldások fejlesztését és kezelését javasolja a professzionális szintű tanúsításhoz.
Nálam a fentiek közül egyik sem volt.
6 hónap releváns tapasztalat alapján. A hiány pótlására online tanulási források kombinációját használtam.
Milyen tanfolyamokon vettem részt?
Ha Ön olyan, mint én, és nem felel meg az ajánlott követelményeknek, a következő kurzusok némelyikén veheti fel tudását.
A minősítésre való felkészüléshez a következő tanfolyamokat használtam. Kitöltési sorrendben vannak felsorolva.
Mindenki számára felsoroltam a minősítő vizsga költségeit, időzítését és hasznosságát.
Néhány nagyszerű online forrás, amelyet a vizsga előtt használtam készségem fejlesztésére. Sorrendben: , и .
Költség: 49 USD havonta (7 napos ingyenes próbaverzió után)
Idő: 1-2 hónap, heti 10+ óra
hasznosság: 8 / 10
a Google Cloud együttműködésével készült.
Öt részkurzusra oszlik, amelyek mindegyike körülbelül heti 10 órát vesz igénybe.
Ha még nem ismeri a Google Cloud adatfeldolgozást, ez a specializáció a 0. szintről az 1. szintre viszi Önt. Gyakorlati gyakorlatok sorozatát fogja elvégezni a QwikLabs nevű iteratív platform segítségével. Ezt megelőzően a Google Cloud gyakorlói előadásokat tartanak a különféle szolgáltatások, például a Google BigQuery, a Cloud Dataproc, a Dataflow és a Bigtable használatáról.
Költség: ingyenes
Idő: 1 hét, 4-6 óra
hasznosság: 4 / 10
Ne vegye az alacsony hasznossági pontszámot a kurzus értéktelenségének jelzéseként. Ez messze nem igaz. Az egyetlen oka annak, hogy alacsonyabb pontszámot kap, mert nem egy professzionális adatmérnök minősítésére összpontosít (ahogy a név is sugallja).
A Coursera specializáció elvégzése után felfrissítőként vettem részt ezen a tanfolyamon, mert a Google Cloudot csak néhány speciális felhasználási esetre használtam.
Ha másik felhőszolgáltatótól érkezik, vagy még soha nem használta a Google Cloud szolgáltatást, érdemes ezt a tanfolyamot elvégezni. Ez egy nagyszerű bevezetés a Google Cloud Platformhoz általában.
Költség: 49 USD havonta (7 napos ingyenes próbaverzió után)
Idő: 1-4 hét, heti 4+ óra
hasznosság: 10 / 10
A vizsga letétele és az elvégzett kurzusok átgondolása után a leghasznosabb volt .
Videó is (nagyszerű ingyenes tanulási forrás, amely a kurzushoz tartozik) és a gyakorlati vizsgák tették ezt a kurzust az egyik legjobb tanulási forrás, amelyet valaha használtam.
Még referenciaként is ajánlottam néhány Slack jegyzetben a csapatnak a vizsga után.
Jegyzetek a Slackben
- A vizsgán néhány dolog nem szerepelt a Linux Academy, a Cloud Guru vagy a Google Cloud Practice vizsgáin (várhatóan)
- 1 kérdés adatpontok grafikonjával, melyik egyenlet alapján érdemes csoportosítani őket (például cos(X) vagy X² + Y²)
- A Dataflow, a Dataproc, a Datastore, a Bigtable, a BigQuery, a Pub/Sub közötti különbségek és azok használatának ismerete elengedhetetlen.
- A két működő kutatási példa a vizsgán pontosan megegyezett a gyakorlatival, bár a vizsga során ezekre a vizsgálatokra egyáltalán nem hivatkoztam (a kérdések kellő betekintést adtak).
- Az SQL-lekérdezések alapvető szintaxisának ismerete nagyon hasznos, különösen a BigQuery-kérdések esetében.
- A Linux Academy és a GCP által biztosított gyakorlati vizsgák stílusában nagyon hasonlóak a vizsgakérdésekhez, és mindegyiket többször át fogom dolgozni, és felhasználom a gyengeségeidet feltárni.
- Egy kis tipp a Dataproc használatához: "dataproc a krokodil és Hadoop az elefánt azt tervezi Szikra tűz és szakács Kaptár of Sertés" {Krokodil dataproc és elefánt Hadoop tűzgyújtást tervezSzikra - szikra, tüzet gyújt - tüzet gyújtani) és rajt főzni (Kaptár) sertés (Disznó)} (A Dataproc Hadoop, Spark, Hive és Pig szolgáltatással foglalkozik)
- «Adatáramlás egy folyó Gerenda fény" {Adatáramlás ez az aktuális sugár (Gerenda) light} (Az adatfolyam az Apache Beam szolgáltatással foglalkozik)
- "Mindenki a világ minden tájáról vonatkozhat a jól elkészített ACID mosás Villáskulcs" {Bárki világszerte megbirkózik a tisztított savval (SAV) tömör villáskulccsal (Spanner)} (A Cloud Spanner egy adatbázis, amelyet a felhő alapjaiból való kiépítésére terveztek, ACID-kompatibilis és világszerte elérhető)
- Hasznos lehet tudni a relációs és nem relációs adatbázisok klasszikus változatainak nevét (például MongoDB, Cassandra)
- Az IAM-szerepkörök az egyes szolgáltatásoknál kissé eltérnek, de hasznos megérteni, hogyan lehet elválasztani a felhasználókat az adatok megtekintésétől anélkül, hogy elveszítené a munkafolyamatok tervezésének lehetőségét (például az „Adatfolyamat-dolgozó” szerepkör tervezhet munkafolyamatokat, de nem lát adatokat).
Valószínűleg ez most elég. A futásteljesítmény valószínűleg vizsgánként eltérő lesz. A Linux Academy tanfolyam a tudás 80%-át adja.
Költség: ingyenes
Idő: 1-2 óra
hasznosság: 5 / 10
A Cloud Guru fórumain ajánlották őket. Sok közülük nem kapcsolódott a Professional Data Engineer minősítéshez, de kiválasztottam néhányat, amelyek igen.
Egyes szolgáltatások bonyolultnak tűnhetnek a tanfolyam elvégzése során, ezért jó volt hallani, hogyan írnak le egy adott szolgáltatást egy perc alatt.
Költség: 49 USD tanúsítványonként vagy ingyenes (tanúsítvány nélkül)
Idő: 1-2 hét, heti 6+ óra
hasznosság: N / A
Ezt a forrást a tervezett vizsgám előtti napon találtam. Az idő szűke miatt nem fejeztem be, ezért hiányzott a hasznossági besorolás.
A kurzus áttekintő oldala azonban remek forrásnak tűnik ahhoz, hogy összegyűjtse mindazt, amit a Google Cloud Data Engineeringről tanult, és kiemelje a gyenge pontokat.
Ezt a kurzust forrásként ajánlottam az egyik minősítésre készülő kollégámnak.
Költség: ingyenes
Idő: N/A
hasznosság: N/A
Ez volt a másik forrás, amelybe a vizsga után belebotlottam. Véleményem szerint átfogó, de ugyanakkor tömör. Ráadásul ingyenes. Felhasználható olvasásra a gyakorlati vizsgák között, vagy akár bizonyítvány megszerzése után is az ismeretek felfrissítésére.
Mit csináltam a tanfolyam után?
Ahogy közeledtem a kurzusaim végéhez, egy héttel előre lefoglaltam a vizsgát.
A határidő nagy motivációt jelent a tanultak megerősítésére.
Többször tettem gyakorlati vizsgákat a Linux Akadémiáról és a Google Cloudról, mígnem minden alkalommal 95%-os pontossággal tudtam teljesíteni.
A Linux Academy gyakorlati vizsgája első alkalommal több mint 90%-kal sikeres.
Az egyes platformokon végzett tesztek hasonlóak, de azt tapasztaltam, hogy a következetesen tévedett kérdések végighaladása és a félreértések okának felírása segített megszorítani a gyenge pontjaimat.
Az általam letett vizsga témaként két mintakutatási projektet használt adatfeldolgozó rendszerek fejlesztésére a Google Cloudon (29. március 2019-től ez megváltozott). És végig feleletválasztós volt.
Nekem kb 2 óráig tartott. És körülbelül 20%-kal nehezebb volt, mint bármelyik vizsgám, amit letettem.
Nem tudom eléggé kifejezni a gyakorlati vizsgák értékét.
Mit változtatnék, ha újra elmennék?
További gyakorlati vizsgák. Több gyakorlati tudás.
Természetesen mindig van több előkészület, amit megtehetsz.
Az ajánlott követelmény több mint 3 éves GCP-használatot ír elő. De nem volt nálam, úgyhogy azzal kellett foglalkoznom, amim volt.
emellett
A vizsgát március 29-én frissítették. A cikkben bemutatott anyag még mindig jó alapot biztosít, de fontos megjegyezni néhány változást.
A Google Cloud Professional Data Engineer vizsga különböző szakaszai ()
- Adatfeldolgozó rendszerek tervezése
- Struktúrák és adatbázisok létrehozása és támogatása.
- Adatelemzés és gépi tanulási kapcsolat
- Üzleti folyamatok modellezése elemzéshez és optimalizáláshoz
- Megbízhatóság biztosítása
- Adatvizualizáció és házirend-támogatás
- Biztonságra és megfelelőségre tervezték
A Google Cloud Professional Data Engineer vizsga különböző szakaszai ()
- Adatfeldolgozó rendszerek tervezése
- Adatfeldolgozó rendszerek felépítése, üzemeltetése
- Gépi tanulási modellek operacionalizálása (a legtöbb változás itt történt) [ÚJ]
- A döntések minőségének biztosítása
A 2-es verzió az 1. verzió 2., 4., 6. és 1. szakaszát egyesítette az 1. és 2. szakaszba. Az 5. verzió 7. és 1. szakaszát is egyesítette a 4. szakaszba. A 3. verzió 2. szakasza pedig kibővült, hogy az egész új Google Cloudra kiterjedjen. Gépi tanulási képességek.
Mivel ezek a változások nagyon frissek, sok tananyagot nem sikerült frissíteni.
A cikkben található anyagok megismerése azonban elegendő ahhoz, hogy a szükséges 70%-át fedezze. Ezt kombinálnám néhány saját kutatásával a következő kérdésekre vonatkozóan (amelyek a vizsga második változatában kerültek bemutatásra).
- (egyedi felszerelés, amelyet a Google kifejezetten az ML edzéshez tervezett)
Amint látja, a vizsga utolsó frissítése a Google Cloud ML funkcióira összpontosított.
Frissítés 29/04/2019: üzenet a Linux Academy tanfolyamoktatójától, Matthew Ulaseintől.
Csak referenciaként tervezzük frissíteni a Linux Academy Data Engineer tanfolyamát, hogy tükrözze az új kurzusokat, amelyek valamikor május közepén/végén indulnak.
Vizsga után
A sikeres vizsga esetén csak sikeres vagy sikertelen eredményt kap. Azt tanácsolom, hogy a gyakorlati vizsgákon legalább 70% legyen a cél.
A befejezést követően e-mailben kap egy beváltási kódot a hivatalos Google Cloud Professional Data Engineer tanúsítvánnyal együtt. Gratulálunk!
Használhatja a beváltási kódot az exkluzív Google Cloud Professional Data Engineer Store áruházban, amely tele van szajréval (). Vannak pólók, hátizsákok és kapucnis pulcsik (lehet, hogy nincs raktáron, mire odaér). A pulcsikat választottam.
Most, hogy megszerezte a bizonyítványt, megmutathatja képességeit (hivatalosan), és visszatérhet ahhoz, amihez a legjobban ért, az építkezéshez.
Találkozunk két év múlva az újraminősítéshez.
PS: Ha bármilyen kérdése van, vagy felvilágosítást szeretne, forduljon hozzám a következő telefonszámon и . tovább A cikknek videós változata is van.
PPS: nagy köszönet minden csodálatos tanárnak a fenti tanfolyamokon és források és idő biztosítása a tanuláshoz és a vizsgára való felkészüléshez.
És mindenkit, aki szeretne többet megtudni a tanfolyami programról, az online formátum jellemzőiről, készségeiről, kompetenciáiról és kilátásairól, amelyek a képzés után a végzősökre várnak, várunk , amelyre ma 20.00 órakor kerül sor.
Forrás: will.com