Az ajánlott három év gyakorlati tapasztalat nélkül
*Jegyzet: A cikk a Google Cloud Professional Data Engineer minősítési vizsgának szól, amely 29. március 2019-ig volt érvényes. Ezt követően történt néhány változás – ezek leírása a „emellett"*
Google pulóver: igen. Komoly arckifejezés: igen. Fotó a cikk videó változatából .
Szeretnél egy olyan vadonatúj pulóvert, mint amilyen a fotómon van?
Vagy esetleg érdekel egy bizonyítvány és próbálod kitalálni, hogyan szerezheted meg?
Az elmúlt néhány hónapban több tanfolyamon is részt vettem, és egyidejűleg a Google Cloud szolgáltatással dolgoztam, hogy felkészüljek a Professional Data Engineer vizsgára. Aztán elmentem a vizsgára, és sikerült. A pulóver néhány héttel később megérkezett – de a bizonyítvány gyorsabban megérkezett.
Ez a cikk olyan információkat tartalmaz, amelyeket hasznosnak találhat, és bemutatja azokat a lépéseket, amelyeket megtettem a Google Cloud Professional Data Engineer minősítés megszerzéséhez.
Szállítva
Miért érdemes megszerezni a Google Cloud Professional Data Engineer minősítést?
Az adatok körülvesznek minket, mindenhol ott vannak. Ezért ma már igény van olyan szakemberekre, akik tudják, hogyan lehet adatfeldolgozásra és -felhasználásra alkalmas rendszereket létrehozni. A Google Cloud pedig az infrastruktúrát biztosítja ezeknek a rendszereknek a felépítéséhez.
Ha már rendelkezik Google Cloud-készségekkel, hogyan tudja ezeket bemutatni egy jövőbeli munkáltatónak vagy ügyfélnek? Ezt kétféleképpen lehet megtenni: projektportfólióval vagy minősítés megszerzésével.
A tanúsítvány tájékoztatja a potenciális ügyfeleket és a munkáltatókat arról, hogy rendelkezik bizonyos készségekkel, és erőfeszítéseket tett a hivatalos tanúsítvány megszerzésére.
Ez a vizsga hivatalos leírásában is szerepel.
Mutassa be, hogy képes adattudományi rendszereket és gépi tanulási modelleket tervezni és építeni a Google Cloud platformon.
Ha még nem rendelkezik a szükséges készségekkel, a minősítési képzési anyagok mindent megtanítanak, amit tudnia kell arról, hogyan építhet világszínvonalú adatrendszereket a Google Cloud segítségével.
Kinek kell megszereznie a Google Cloud Professional Data Engineer minősítést?
Láttad a számokat – a felhőtechnológiai szektor növekszik, már régóta velünk vannak. Ha nem ismeri a statisztikákat, higgyen nekem: a felhők egyre nőnek.
Ha Ön már adattudós, gépi tanulási mérnök, vagy az adattudományi területre szeretne lépni, akkor a Google Cloud Professional Data Engineer minősítése az, amire szüksége van.
A felhőtechnológiák használatának képessége minden adatszakértő számára kötelező követelmény lesz.
Szüksége van bizonyítványra, hogy adattudományi vagy gépi tanulási szakember legyen?
Nem.
A Google Cloud segítségével adatmegoldásokat futtathat tanúsítvány nélkül.
A bizonyítvány csak egy módja annak, hogy bizonyítsa képességeidet.
Mennyibe kerül?
A vizsga ára 200 dollár. Ha nem sikerül, újra kell fizetnie.
Ezenkívül pénzt kell költenie az előkészítő tanfolyamokra és magának a platformnak a használatára.
A platformköltségek a Google Cloud-szolgáltatások használatának díjai. Ha Ön aktív felhasználó, akkor ezzel tisztában van. Ha kezdő vagy, csak most kezdi el használni a cikkben található oktatóanyagokat, létrehozhat egy Google Cloud-fiókot, és mindent elvégezhet a regisztrációkor kapott 300 dolláros Google-jóváírásért.
Egy pillanat alatt rátérünk a tanfolyamok költségeire.
Meddig érvényes a tanúsítvány?
Két év. Ezen időszak letelte után ismét le kell tenni a vizsgát.
És mivel a Google Cloud folyamatosan fejlődik, valószínűleg változni fognak a tanúsítási követelmények (ez pont akkor történt, amikor elkezdtem írni a cikket).
Mi kell a vizsgára való felkészüléshez?
A professzionális szintű minősítés megszerzéséhez a Google három éves iparági tapasztalatot, valamint több mint egy éves GCP-t használó megoldások fejlesztésében és kezelésében szerzett tapasztalatot ajánl.
Nekem ebből semmi nem volt.
A releváns tapasztalat minden esetben körülbelül hat hónap volt.
A hiány pótlására számos online tanulási forrást használtam.
Milyen tanfolyamokon vettem részt?
Ha az Ön esete hasonló az enyémhez, és nem felel meg az ajánlott követelményeknek, akkor az alább felsorolt tanfolyamok némelyikével javíthatja szintjeit.
Ezeket használtam a minősítésre való felkészülés során. Kitöltési sorrendben vannak felsorolva.
Mindegyiknél feltüntettem a minősítő vizsga letételének költségeit, időzítését és hasznosságát.
Néhány nagyszerű online tanulási forrás, amelyet a vizsga előtt használtam készségem fejlesztésére, sorrendben: , , .
költség: 49 USD havonta (7 napos ingyenes próbaidőszak után).
ideje: 1-2 hónap, több mint heti 10 óra.
Hasznosság: 8 a 10-ből.
Tanfolyam a Google Clouddal együttműködve kifejlesztett Coursera platformon.
Öt egymásba ágyazott kurzusra oszlik, amelyek mindegyike körülbelül heti 10 óra tanulási időt jelent.
Ha még nem ismeri a Google Cloud adattudományát, ez a specializáció megadja a szükséges készségeket. Egy sor gyakorlati gyakorlatot fog végrehajtani a QwikLabs nevű iteratív platform segítségével. Ezt megelőzően a Google Cloud szakemberei előadásokat tartanak a különféle szolgáltatások, például a Google BigQuery, a Cloud Dataproc, a Dataflow és a Bigtable használatáról.
költség: ingyen.
ideje: 1 hét, 4-6 óra.
Hasznosság: 4 a 10-ből.
Az alacsony hasznossági besorolás nem jelenti azt, hogy a tanfolyam egésze haszontalan – távolról sem. Az egyetlen ok, amiért ilyen alacsony a pontszám, az az, hogy nem a Professional Data Engineer minősítésre összpontosít (ahogy a név is sugallja).
Felfrissítésnek vettem a Coursera specializáció elvégzése után, mivel néhány korlátozott esetben használtam a Google Cloudot.
Ha korábban más felhőszolgáltatóval dolgozott együtt, vagy még soha nem használta a Google Cloud szolgáltatást, hasznosnak találhatja ezt a kurzust – ez egy nagyszerű bevezetés a Google Cloud platform egészébe.
költség: 49 USD havonta (7 napos ingyenes próbaidőszak után).
ideje: 1-4 hét, több mint heti 4 óra.
Hasznosság: 10 a 10-ből.
A vizsga letétele és az elvégzett tanfolyamok átgondolása után elmondhatom, hogy a Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer volt a leghasznosabb.
Videós oktatóanyagok is (kiváló ingyenes tanulási forrás a kurzushoz biztosított) és a gyakorlati vizsgák teszik ezt az egyik legjobb kurzussá, amelyet valaha elvégeztem.
Még referenciaanyagként is ajánlottam a csapatnak a Slack jegyzetekben a vizsga után.
Jegyzetek a Slackben
• Néhány vizsgakérdés nem szerepelt a Linux Academy tanfolyamon, A Cloud Guru-n vagy a Google Cloud Practice vizsgákon (ami várható is).
• Az egyik kérdésben adatpontok grafikonja volt. Feltettük a kérdést, hogy milyen egyenlettel lehetne ezeket csoportosítani (például cos(X) vagy X²+Y²).
• Ügyeljen arra, hogy ismerje a Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub közötti különbségeket, és megértse, hogyan használhatók.
• A két konkrét példa a vizsgán megegyezik a gyakorlati példákkal, bár a vizsga során egyáltalán nem olvastam el (a kérdések maguk is elegendőek voltak a válaszadáshoz).
• Az SQL lekérdezés alapvető szintaxisának ismerete hasznos, különösen a BigQuery-kérdések esetén.
• A Linux Academy gyakorlati vizsgái és a GCP kurzusok stílusában nagyon hasonlítanak a vizsga kérdéseihez – érdemes többször is letenni, hogy megtaláld a saját gyengeségeidet.
• Nem szabad elfelejteni, hogy dataproc dolgozni valakivel Hadoop, Szikra, Kaptár и Sertés.
• Adatáramlás dolgozni valakivel Apache Beam.
• Felhőkulcs egy eredetileg a felhőhöz tervezett adatbázis, amely kompatibilis SAV és a világ bármely pontján működik.
• Hasznos tudni a „régiek” nevét – a relációs és nem relációs adatbázisok megfelelőit (például MongoDB, Cassandra).
• Az IAM-szerepkörök szolgáltatásonként kissé eltérnek, de célszerű megérteni, hogyan lehet szétválasztani a felhasználók adatmegtekintési és munkafolyamat-tervezési képességét (például a Dataflow-feldolgozó szerepkör tervezhet munkafolyamatokat, de nem láthat adatokat).
Egyelőre ez valószínűleg elég. Minden vizsga másképp zajlik majd. A szükséges ismeretek 80%-át a Linux Academy tanfolyam biztosítja.
költség: ingyen.
ideje: 1-2 óra.
Hasznosság: 5 a 10-ből.
Ezeket a videókat az A Cloud Guru fórumain ajánlották. Közülük sok nem kapcsolódik a Professional Data Engineer minősítéshez, ezért csak azokat választottam, akiknek a szolgáltatás neve ismerősnek tűnt számomra.
A tanfolyam elvégzése során néhány szolgáltatás bonyolultnak tűnhet, ezért jó volt látni, hogyan írnak le egy adott szolgáltatást egy perc alatt.
költség: 49 USD tanúsítványonként vagy ingyenes (tanúsítvány nélkül).
ideje: 1-2 hét, több mint hat óra hetente.
Hasznosság: nincs értékelve.
Ezt a forrást a vizsga dátuma előtti napon találtam. Nem volt elég idő a befejezésére – ebből fakad a hasznosság felmérése.
A kurzus áttekintő oldalának megtekintése után azonban elmondhatom, hogy ez egy nagyszerű forrás ahhoz, hogy áttekintse mindazt, amit a Google Cloud Data Engineeringről tanult, és megtalálja a gyenge pontjait.
Egyik kollégámnak meséltem erről a tanfolyamról, aki minősítésre készül.
költség: ingyen.
ideje: ismeretlen.
Hasznosság: nincs értékelve.
Egy másik forrás, amellyel a vizsga után találkoztam. Átfogónak tűnik, de az előadás meglehetősen rövid. Ráadásul ingyenes. A gyakorlati vizsgák között és a bizonyítvány megszerzése után is hivatkozhat rá, hogy felfrissítse tudását.
Mit csináltam a tanfolyam után?
A kurzusaim végéhez közeledve egy héttel előre lefoglaltam a vizsgámat.
A határidő nagy motivációt jelent a tanultak áttekintésére.
Többször tettem le a Linux Academy és a Google Cloud gyakorlati vizsgákat, amíg elkezdtem folyamatosan 95% feletti pontszámot elérni.
A Linux Academy gyakorlati vizsgáját először 90% feletti eredménnyel tette le.
Az egyes platformok tesztjei hasonlóak; Felírtam és elemeztem azokat a kérdéseket, amelyeket folyamatosan tévedtem – ez segített kiküszöbölni a gyengeségeimet.
Maga a vizsga során a téma a Google Cloud adatfeldolgozó rendszereinek fejlesztése volt két példán keresztül (a vizsga tartalma 29. március 2019-től megváltozott). Az egész vizsga feleletválasztós kérdésekből állt.
A vizsga két órát vett igénybe, és körülbelül 20%-kal nehezebbnek tűnt, mint az általam ismert gyakorlati vizsgák.
Ez utóbbiak azonban nagyon értékes források.
Mit változtatnék, ha újra vizsgáznék?
További gyakorlati vizsgák. Több gyakorlati tudás.
Persze mindig lehet egy kicsit jobban felkészülni.
Az ajánlott követelmények több mint három éves GCP-használati tapasztalatot írtak elő, amivel nem rendelkeztem – így azzal kellett foglalkoznom, amivel rendelkezem.
emellett
A vizsgát március 29-én frissítették. A cikk anyaga továbbra is jó alapot biztosít a felkészüléshez, de fontos megjegyezni néhány változást.
Google Cloud Professional Data Engineer vizsgarészek ()
1. Adatfeldolgozó rendszerek tervezése.
2. Adatstruktúrák és adatbázisok felépítése, támogatása.
3. Adatelemzés és a gépi tanulás összekapcsolása.
4. Üzleti folyamatok modellezése elemzéshez és optimalizáláshoz.
5. Megbízhatóság biztosítása.
6. Adatvizualizáció és döntéstámogatás.
7. Tervezés a biztonságra és a megfelelőségre összpontosítva.
Google Cloud Professional Data Engineer vizsgarészek ()
1. Adatfeldolgozó rendszerek tervezése.
2. Adatfeldolgozó rendszerek felépítése, üzemeltetése.
3. Gépi tanulási modellek működése (a legtöbb változás itt történt) [ÚJ].
4. A megoldások minőségének biztosítása.
A 2-es verzióban az 1. verzió 2., 4., 6. és 1. szakasza 1. és 2. szakaszba, az 5. és 7. szakasz pedig a 4. szakaszba van egyesítve. A 3. verzió 2. szakasza kibővült, hogy lefedje a Google összes új gépi tanulási képességét Felhő.
Ezek a változások a közelmúltban történtek, így sok oktatási anyagot nem volt ideje frissíteni.
Ha azonban a cikkben szereplő anyagokat használja, akkor ennek elegendőnek kell lennie a szükséges ismeretek 70%-ának lefedéséhez. A következő témákat is átnézném önállóan (a vizsga második változatában jelentek meg):
- (a Google által kifejezetten gépi tanuláshoz fejlesztett hardver).
Mint látható, a vizsgafrissítés elsősorban a Google Cloud gépi tanulási képességeivel kapcsolatos.
29.04.2019. április XNUMX-i frissítés. Üzenetet kaptam a Linux Academy egyik kurzusoktatójától (Matthew Ulasien).
Csak referenciaként tervezzük, hogy valamikor május közepén vagy végén frissítjük a Linux Academy Data Engineer tanfolyamát, hogy tükrözze az új célokat.
Vizsga után
A sikeres vizsgát követően sikeres vagy sikertelen eredményt kap. Gyakorlati vizsgákon azt mondják, hogy minimum 70%-ot kell elérni, így én 90%-ra céloztam.
A sikeres vizsga sikeres letétele után e-mailben kap egy aktiváló kódot a hivatalos Google Cloud Professional Data Engineer tanúsítvánnyal együtt. Gratulálunk!
Az aktiváló kód az exkluzív Google Cloud Professional Data Engineer üzletben használható, ahol jó pénzt kaphat: vannak pólók, hátizsákok és kapucnis pulcsik (lehet, hogy kiszállításkor némelyik kifogyott). egy pulóvert választottam.
A bizonyítvány megszerzése után (hivatalosan) bemutathatja képességeit, és visszatérhet ahhoz, amihez a legjobban tud: a rendszerépítéshez.
Találkozunk két év múlva az újbóli minősítésért.
Ui.. Nagyon köszönöm a fenti tanfolyamok csodálatos tanárainak és források és idő biztosítása a tanuláshoz és a vizsgára való felkészüléshez.
A fordítóról
A cikket az Alconost fordította.
Alconost eljegyezték , 70 nyelven. Natív fordítók, nyelvi tesztelés, felhő platform API-val, folyamatos lokalizáció, 24 órás projektmenedzserek, bármilyen karakterlánc-erőforrás formátum.
Mi is csináljuk – a Google Play és az App Store árusító, képi, hirdetési, oktatási, kedvcsináló, magyarázó, előzeteseket árusító webhelyekhez.
→
Forrás: will.com