Senza i tre anni di esperienza pratica consigliati
*Nota: L'articolo è dedicato all'esame di certificazione Google Cloud Professional Data Engineer, valido fino al 29 marzo 2019. Successivamente si sono verificati alcuni cambiamenti, descritti nella sezione "Inoltre"*
Felpa Google: sì. Espressione facciale seria: sì. Foto dalla versione video di questo articolo .
Vuoi prendere una felpa nuova di zecca come quella nella mia foto?
O forse sei interessato a un certificato e stai cercando di capire come ottenerlo?
Negli ultimi mesi ho seguito diversi corsi e contemporaneamente ho lavorato con Google Cloud per prepararmi all'esame Professional Data Engineer. Poi sono andato all'esame e l'ho superato. La felpa è arrivata qualche settimana dopo, ma il certificato è arrivato più velocemente.
Questo articolo fornirà alcune informazioni che potresti trovare utili e i passaggi che ho seguito per ottenere la certificazione come Google Cloud Professional Data Engineer.
Trasferito a
Perché dovresti ottenere la certificazione Google Cloud Professional Data Engineer?
I dati ci circondano, sono ovunque. Pertanto, oggi c'è richiesta di specialisti che sappiano creare sistemi in grado di elaborare e utilizzare i dati. E Google Cloud fornisce l'infrastruttura per costruire questi sistemi.
Se possiedi già competenze su Google Cloud, come puoi dimostrarle a un futuro datore di lavoro o cliente? Questo può essere fatto in due modi: avendo un portafoglio di progetti o superando la certificazione.
Un certificato comunica ai potenziali clienti e datori di lavoro che possiedi determinate competenze e che ti sei impegnato per ottenere la certificazione ufficiale.
Ciò è indicato anche nella descrizione ufficiale dell'esame.
Dimostra la tua capacità di progettare e realizzare sistemi di data science e modelli di machine learning sulla piattaforma Google Cloud.
Se non disponi già delle competenze, i materiali di formazione per la certificazione ti insegneranno tutto ciò che devi sapere su come creare sistemi dati di livello mondiale utilizzando Google Cloud.
Chi deve ottenere la certificazione Google Cloud Professional Data Engineer?
I numeri li avete visti: il settore della tecnologia cloud è in crescita e ci accompagna da molto tempo. Se non hai familiarità con le statistiche, fidati: le nuvole sono in aumento.
Se sei già un data scientist, un ingegnere del machine learning o desideri passare al campo della data science, la certificazione Google Cloud Professional Data Engineer è proprio ciò di cui hai bisogno.
La capacità di utilizzare le tecnologie cloud sta diventando un requisito obbligatorio per tutti i professionisti dei dati.
Hai bisogno di un certificato per essere un professionista della scienza dei dati o del machine learning?
No.
Puoi utilizzare Google Cloud per eseguire soluzioni dati senza certificato.
Un certificato è solo un modo per dimostrare le competenze che possiedi.
Stanno in piedi?
Il costo per sostenere l’esame è di $ 200. Se fallisci, dovrai pagare di nuovo.
Inoltre, dovrai spendere soldi per corsi preparatori e per l'utilizzo della piattaforma stessa.
I costi della piattaforma sono tariffe per l'utilizzo dei servizi Google Cloud. Se sei un utente attivo, lo sai bene. Se sei un principiante che ha appena iniziato con i tutorial in questo articolo, puoi creare un account Google Cloud e fare tutto per i $ 300 che Google ti accredita al momento della registrazione.
Tra poco parleremo del costo dei corsi.
Quanto tempo è valido il certificato?
Due anni. Trascorso questo periodo l'esame dovrà essere sostenuto nuovamente.
E poiché Google Cloud è in continua evoluzione, è probabile che i requisiti di certificazione cambino (questo è successo proprio quando ho iniziato a scrivere l’articolo).
Cosa ti serve per prepararti all'esame?
Per la certificazione di livello Professional, Google consiglia tre anni di esperienza nel settore e più di un anno di esperienza nello sviluppo e nella gestione di soluzioni utilizzando GCP.
Non avevo niente di tutto questo.
L'esperienza rilevante è stata in ciascun caso di circa sei mesi.
Per colmare la lacuna, ho utilizzato diverse risorse di apprendimento online.
Che corsi ho seguito?
Se il tuo caso è simile al mio e non soddisfi i requisiti consigliati, allora puoi seguire alcuni dei corsi elencati di seguito per migliorare il tuo livello.
Questi sono quelli che ho usato durante la preparazione per la certificazione. Sono elencati in ordine di completamento.
Per ognuno ho indicato il costo, i tempi e l'utilità per superare l'esame di certificazione.
Alcune delle fantastiche risorse di apprendimento online che ho utilizzato per migliorare le mie capacità prima dell'esame, in ordine: , , .
Costo: $ 49 al mese (dopo una prova gratuita di 7 giorni).
Ora: 1–2 mesi, più di 10 ore settimanali.
Utilità: 8 su 10.
Corso sulla piattaforma Coursera sviluppata in collaborazione con Google Cloud.
È diviso in cinque corsi nidificati, ciascuno dei quali prevede circa 10 ore di studio a settimana.
Se sei nuovo alla scienza dei dati di Google Cloud, questa specializzazione ti fornirà le competenze di cui hai bisogno. Completerai una serie di esercizi pratici utilizzando una piattaforma iterativa chiamata QwikLabs. Prima di ciò, ci saranno lezioni tenute da specialisti di Google Cloud su come utilizzare vari servizi, come Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow e Bigtable.
Costo: libero.
Ora: 1 settimana, 4–6 ore.
Utilità: 4 su 10.
Un basso indice di utilità non significa che il corso nel suo complesso sia inutile, tutt'altro. L'unico motivo per cui il punteggio è così basso è perché non è focalizzato sulla certificazione Professional Data Engineer (come suggerisce il nome).
L'ho preso come ripasso dopo aver completato la specializzazione Coursera visto che avevo utilizzato Google Cloud in alcuni casi limitati.
Se hai già lavorato con un altro fornitore di servizi cloud o non hai mai utilizzato Google Cloud, potresti trovare utile questo corso: è un'ottima introduzione alla piattaforma Google Cloud nel suo complesso.
Costo: $ 49 al mese (dopo una prova gratuita di 7 giorni).
Ora: 1–4 settimane, più di 4 ore settimanali.
Utilità: 10 su 10.
Dopo aver sostenuto l'esame e riflettuto sui corsi che ho seguito, posso dire che il Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer è stato il più utile.
Anche tutorial video (un'eccellente risorsa di apprendimento gratuita fornita con il corso) e gli esami pratici rendono questo uno dei migliori corsi che abbia mai seguito.
L'ho anche consigliato come materiale di riferimento nelle note di Slack per il team dopo l'esame.
Note in Slack
• Alcune domande dell'esame non sono state trattate nel corso Linux Academy, A Cloud Guru o negli esami Google Cloud Practice (cosa prevedibile).
• Una domanda aveva un grafico di punti dati. È stata posta la domanda su quale equazione potrebbe essere utilizzata per raggrupparli (ad esempio, cos(X) o X²+Y²).
• Assicurati di conoscere le differenze tra Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub e di capire come possono essere utilizzati.
• I due esempi specifici nell'esame sono gli stessi di quelli pratici, anche se non li ho letti affatto durante l'esame (le domande stesse erano sufficienti per rispondere).
• Conoscere la sintassi di base delle query SQL è utile, soprattutto per le domande BigQuery.
• Gli esami pratici della Linux Academy e dei corsi GCP sono molto simili nello stile alle domande dell'esame: vale la pena sostenerli più volte per scoprire i propri punti deboli.
• Bisogna ricordarlo Data proc lavora con Hadoop, Scintilla, Alveare и Pigs.
· XNUMX€ Flusso di dati lavora con Raggio Apacheache.
· XNUMX€ Chiave per nuvole è un database originariamente progettato per il cloud, con cui è compatibile ACIDO e funziona in qualsiasi parte del mondo.
• È utile conoscere i nomi dei “vecchi” - gli equivalenti dei database relazionali e non relazionali (ad esempio, MongoDB, Cassandra).
• I ruoli IAM variano leggermente tra i servizi, ma è una buona idea capire come separare la capacità degli utenti di visualizzare i dati e progettare flussi di lavoro (ad esempio, il ruolo Dataflow Worker può progettare flussi di lavoro, ma non vedere dati).
Per ora, probabilmente, questo è sufficiente. Ogni esame si svolgerà in modo diverso. Il corso Linux Academy fornirà l'80% delle conoscenze necessarie.
Costo: libero.
Ora: 1–2 ore.
Utilità: 5 su 10.
Questi video sono stati consigliati sui forum A Cloud Guru. Molti di essi non sono correlati alla certificazione Professional Data Engineer, quindi ho scelto semplicemente quelli i cui nomi di servizio mi sembravano familiari.
Durante lo svolgimento del corso, alcuni servizi possono sembrare complicati, quindi è stato bello vedere come un particolare servizio veniva descritto in appena un minuto.
Costo: $ 49 per certificato o gratuito (nessun certificato).
Ora: 1–2 settimane, più di sei ore settimanali.
Utilità: non valutato.
Ho trovato questa risorsa il giorno prima della data dell'esame. Non c'è stato abbastanza tempo per completarlo, da qui la mancanza di valutazione dell'utilità.
Tuttavia, dopo aver esaminato la pagina di panoramica del corso, posso dire che si tratta di un'ottima risorsa per rivedere tutto ciò che hai imparato su Data Engineering su Google Cloud e trovare i tuoi punti deboli.
Ho parlato di questo corso ad un mio collega che si sta preparando per la certificazione.
Costo: libero.
Ora: sconosciuta.
Utilità: non valutato.
Un'altra risorsa in cui mi sono imbattuto dopo l'esame. Sembra completo, ma la presentazione è piuttosto breve. Inoltre, è gratuito. Puoi fare riferimento ad esso tra gli esami pratici e anche dopo la certificazione per aggiornare le tue conoscenze.
Cosa ho fatto dopo il corso?
Poiché mi avvicinavo alla fine dei miei corsi, ho prenotato l'esame con una settimana di preavviso.
Avere una scadenza è un’ottima motivazione per rivedere ciò che hai imparato.
Ho sostenuto più volte gli esami pratici di Linux Academy e Google Cloud finché non ho iniziato a ottenere punteggi costantemente superiori al 95%.
Superato per la prima volta l'esame pratico della Linux Academy con un punteggio superiore al 90%.
I test per ciascuna piattaforma sono simili; Ho annotato e analizzato le domande che sbagliavo costantemente: questo mi ha aiutato a eliminare i miei punti deboli.
Durante l'esame stesso, l'argomento è stato lo sviluppo di sistemi di elaborazione dati in Google Cloud utilizzando due esempi (il contenuto dell'esame è cambiato dal 29 marzo 2019). L'intero esame era costituito da domande a scelta multipla.
Il completamento dell'esame ha richiesto due ore e mi è sembrato circa il 20% più difficile rispetto agli esami pratici con cui avevo familiarità.
Tuttavia, questi ultimi sono una risorsa molto preziosa.
Cosa cambierei se sostenessi nuovamente l'esame?
Altri esami pratici. Conoscenza più pratica.
Certo, puoi sempre prepararti un po' meglio.
I requisiti consigliati indicavano più di tre anni di esperienza nell'utilizzo di GCP, cosa che io non avevo, quindi ho dovuto fare i conti con ciò che avevo.
Inoltre
L'esame è stato aggiornato il 29 marzo. Il materiale contenuto in questo articolo fornirà comunque una buona base per la preparazione, ma è importante notare alcuni cambiamenti.
Sezioni dell'esame Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Progettazione di sistemi di elaborazione dati.
2. Costruzione e supporto di strutture dati e database.
3. Analisi dei dati e connessione dell'apprendimento automatico.
4. Modellazione dei processi aziendali per l'analisi e l'ottimizzazione.
5. Garantire affidabilità.
6. Visualizzazione dei dati e supporto alle decisioni.
7. Progettare con particolare attenzione alla sicurezza e alla conformità.
Sezioni dell'esame Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Progettazione di sistemi di elaborazione dati.
2. Costruzione e gestione di sistemi di elaborazione dati.
3. Funzionamento dei modelli di machine learning (la maggior parte dei cambiamenti sono avvenuti qui) [NUOVO].
4. Garantire la qualità delle soluzioni.
Nella versione 2, le sezioni 1, 2, 4 e 6 della versione 1 sono combinate nelle sezioni 1 e 2, le sezioni 5 e 7 nella sezione 4. La sezione 3 nella versione 2 è stata ampliata per coprire tutte le nuove funzionalità di machine learning di Google Nuvola.
Questi cambiamenti sono avvenuti abbastanza recentemente, quindi molti materiali didattici non hanno avuto il tempo di essere aggiornati.
Tuttavia, se utilizzi i materiali dell'articolo, questi dovrebbero essere sufficienti a coprire il 70% delle conoscenze richieste. Vorrei anche rivedere per conto mio i seguenti argomenti (apparivano nella seconda versione dell'esame):
- (hardware sviluppato da Google appositamente per il machine learning).
Come puoi vedere, l'aggiornamento dell'esame riguarda principalmente le funzionalità di machine learning di Google Cloud.
Aggiornamento del 29.04.2019 aprile XNUMX. Ho ricevuto un messaggio da un istruttore del corso Linux Academy (Matthew Ulasien).
Giusto per riferimento, prevediamo di aggiornare il corso Data Engineer presso la Linux Academy per riflettere i nuovi obiettivi tra metà e fine maggio.
Dopo l'esame
Una volta superato l'esame, riceverai un risultato superato o fallito. Negli esami pratici dicono di puntare ad un minimo del 70%, quindi io ho puntato al 90%.
Dopo aver superato con successo l'esame, riceverai un codice di attivazione via email insieme al certificato ufficiale Google Cloud Professional Data Engineer. Congratulazioni!
Il codice di attivazione può essere utilizzato nell'esclusivo negozio Google Cloud Professional Data Engineer, dove puoi guadagnare dei bei soldi: ci sono magliette, zaini e felpe con cappuccio (alcune potrebbero essere esaurite al momento della consegna). Ho scelto una felpa.
Una volta ottenuta la certificazione, potrai dimostrare le tue capacità (ufficialmente) e tornare a fare ciò che sai fare meglio: costruire sistemi.
Ci vediamo tra due anni per la ricertificazione.
P.S. Mille grazie ai meravigliosi insegnanti dei corsi sopra indicati e per aver fornito risorse e tempo per studiare e prepararsi all'esame.
A proposito del traduttore
L'articolo è stato tradotto da Alconost.
Alconost è fidanzato , in 70 lingue. Traduttori madrelingua, test linguistici, piattaforma cloud con API, localizzazione continua, project manager 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, qualsiasi formato di risorsa stringa.
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Fonte: habr.com