איך עברתי את מבחן ההסמכה של Google Cloud Professional Data Engineer

ללא ניסיון מעשי של 3 שנים המומלצות

לפני תחילת הקורס מהנדס נתונים, אנחנו רוצים לשתף אתכם בתרגום של סיפור אחד מאוד מעניין, שבוודאי יהיה שימושי למהנדסי נתונים עתידיים. ללכת!

קפוצ'ון מגוגל: לבש. הבעת פנים עובדת רצינית: נוכחת. תמונה מגרסת הווידאו של מאמר זה על YouTube.

הערה. מאמר זה עוסק בבחינת ההסמכה של Google Cloud Professional Data Engineer עד 29 במרץ 2019. חלו כמה שינויים מאז תאריך זה. כללתי אותם בסעיף התוספות.

אז, אתה רוצה לקבל קפוצ'ון חדש כמו על הכריכה שלי? או שאתה חושב לקבל הסמכה? מהנדס נתונים מקצועי של Google Cloud ותוהה איך עושים את זה.

בחודשים האחרונים, למדתי קורסים יחד עם השימוש ב-Google Cloud כדי להתכונן לבחינה של Professional Data Engineer. ואז ניסיתי להעביר את זה ועברתי. וכמה שבועות לאחר מכן נמסר הקפוצ'ון שלי. התעודה הגיעה מהר.

מאמר זה יפרט כמה דברים שאולי תרצה לדעת ואת הצעדים שעשיתי כדי לקבל את ההסמכה שלי ל-Google Cloud Professional Data Engineer.

מדוע תרצה לקבל הסמכה כמהנדס נתונים מקצועי של Google Cloud?

הנתונים נמצאים בכל מקום. ולדעת לבנות מערכות שיכולות לעבד ולהשתמש בנתונים יש ביקוש. Google Cloud מספק את התשתית לבניית מערכות אלו.

אולי כבר יש לך את הכישורים להשתמש ב-Google Cloud, אבל איך תדגים זאת בפני מעסיק או לקוח עתידיים? ישנן שתי דרכים: תיק פרויקטים או הסמכה.

התעודה אומרת ללקוחות פוטנציאליים ולמעסיקים, "יש לי את הכישורים והשקעתי מאמץ כדי לקבל הסמכה".

תיאור קצר מגוגל מסכם את זה.

הדגימו את היכולת שלכם לתכנן ולבנות מערכות נתונים ולבנות מודלים של למידה חישובית ב-Google Cloud Platform.

אם עדיין אין לך את המיומנויות, מעבר על מדריכי ההסמכה פירושו שתלמד הכל על איך לבנות מערכות נתונים ברמה עולמית ב-Google Cloud.

מי רוצה לקבל הסמכה כמהנדס נתונים מקצועי של Google Cloud?

ראית את המספרים. הענן הולך וגדל. זה כבר כאן ולא הולך לשום מקום. אם עדיין לא ראית את המספרים, תאמין לי, הענן גדל.

בין אם אתה כבר מדען נתונים, מהנדס נתונים, מנתח נתונים, מהנדס למידת מכונה, או מחפש הזדמנות קריירה בעולם הנתונים, ההסמכה של Google Cloud Professional Data Engineer היא בשבילך.

היכולת להשתמש בענן הופכת לדרישה עבור כל עמדה ממוקדת נתונים.

האם אתה צריך הסמכה כדי להיות מהנדס נתונים / מדען נתונים / מהנדס למידת מכונה טוב?

לא.

אתה עדיין יכול להשתמש ב-Google Cloud לפתרונות העברת נתונים ללא אישור.

התעודה היא רק אחת מהשיטות לאימות מיומנויות קיימות.

כמה זה עולה?

עלות הבחינה היא 200 ש"ח. אם תיכשל, תצטרך לשלם שוב עבור ניסיון חדש.

ייתכנו עלויות הקשורות למכינות ולשימוש בפלטפורמה עצמה.

חיובי פלטפורמה הם חיובים עבור שימוש בשירותי Google Cloud. אם אתה משתמש מתוחכם, אתה כבר מודע לכך. אם לא, ואתה רק התחלת עם ההדרכות המכוסות במאמר זה, תוכל ליצור חשבון Google Cloud חדש ולהישאר בטווח של 300$ ש-Google מציעה עם ההרשמה.

עוד שניה נגיע לעלות הקורס.

כמה זמן תקף ההסמכה?

2 שנים. לאחר מכן, תצטרך לגשת שוב לבחינה.

ומכיוון שגוגל קלאוד מתפתח מדי יום, סביר להניח שמה שנדרש לתעודה ישתנה (כפי שגיליתי, זה כבר השתנה כשהתחלתי לכתוב מאמר זה).

מה צריך להתכונן לבחינה?

Google ממליצה על 3+ שנות ניסיון בתעשייה ועל שנה של פיתוח וניהול פתרונות באמצעות GCP להסמכה ברמה מקצועית.

לא היה לי אף אחד מהאמור לעיל.

על בסיס ניסיון רלוונטי של 6 חודשים. כדי לפצות על החסר, השתמשתי בשילוב של משאבי למידה מקוונים.

אילו קורסים למדתי?

אם אתה כמוני ואין לך את הדרישות המומלצות, תוכל לקחת חלק מהקורסים הבאים כדי לשפר את כישוריך.

הקורסים הבאים הם מה שהכנתי לקראת ההסמכה. הם רשומים לפי סדר ההשלמה.

רשמתי עבור כולם את העלות, התזמון והשימושיות של בחינת ההסמכה.

כמה מהמשאבים המקוונים הנהדרים שבהם השתמשתי כדי לשפר את הכישורים שלי לפני הבחינה. בסדר: ענן גורו, אקדמיית לינוקס и Coursera.

הנדסת נתונים ב-Google Cloud Platform מאת Coursera

עלות: $49 לחודש (לאחר ניסיון חינם של 7 ימים)
זמן: 1-2 חודשים, 10+ שעות שבועיות
תועלת: 8 / 10

הנדסת נתונים ב-Google Cloud Platform מאת Coursera נוצר בשיתוף עם Google Cloud.

הוא מחולק לחמישה תת-קורסים, כל אחד מהם לוקח כ-10 שעות שבועיות של זמן לימוד.

אם אתה חדש בעיבוד נתונים של Google Cloud, התמחות זו תעביר אותך מרמה 0 לרמה 1. אתה תסיים סדרה של תרגילים מעשיים באמצעות פלטפורמה איטרטיבית בשם QwikLabs. לפני כן, יתקיימו הרצאות של מתרגלי Google Cloud כיצד להשתמש בשירותים שונים כגון Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow ו-Bigtable.

היכרות עם Cloud Guru ל-Google Cloud Platform

עלות: חינם
זמן: שבוע אחד, 1-4 שעות
תועלת: 4 / 10

אל תקחו ציון שימוש נמוך כאינדיקציה לחוסר הערך של הקורס. זה רחוק מלהיות נכון. הסיבה היחידה שהוא מקבל ציון נמוך יותר היא בגלל שהוא לא מתמקד בהסמכת מהנדס נתונים מקצועי (כפי שהשם מרמז).

לאחר שסיימתי את ההתמחות ב-Coursera, לקחתי את הקורס הזה כריענון מכיוון שהשתמשתי ב-Google Cloud רק עבור כמה מקרי שימוש מיוחדים.

אם אתה מגיע מספק ענן אחר או שמעולם לא השתמשת ב-Google Cloud בעבר, אולי תרצה לקחת את הקורס הזה. זהו היכרות מצוינת ל-Google Cloud Platform באופן כללי.

מהנדס נתונים מקצועי מוסמך של Google מאקדמיית Linux

עלות: $49 לחודש (לאחר ניסיון חינם של 7 ימים)
זמן: 1-4 שבועות, 4+ שעות שבועיות
תועלת: 10 / 10

לאחר השלמת הבחינה והרהר בקורסים שלקחתי, הדבר הכי מועיל מהנדס נתונים מקצועי מוסמך של Google מאקדמיית Linux.

גם וידאו ספר אלקטרוני של קובץ נתונים (משאב למידה חינמי נהדר שמגיע עם הקורס) ומבחני תרגול הפכו את הקורס הזה לאחד ממשאבי הלמידה הטובים ביותר שאי פעם השתמשתי בהם.

אפילו המלצתי עליו בתור התייחסות בכמה הערות Slack עבור הצוות לאחר הבחינה.

הערות ב-Slack

• חלק מהדברים בבחינה לא היו בבחינות באקדמיה Linux, Cloud Guru או Google Cloud Practice (צפוי)
• שאלה אחת עם גרף של נקודות נתונים, לגבי איזו משוואה כדאי לקבץ אותן (לדוגמה, cos(X) או X² + Y²)
• הכרת ההבדלים בין Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub וכיצד ניתן להשתמש בהם היא חובה.
• שתי דוגמאות העבודה למחקר בבחינה היו זהות לחלוטין לאלו במפגש התרגול, למרות שלא התייחסתי כלל למחקרים אלו במהלך הבחינה (השאלות נתנו תובנה מספקת).
• הכרת התחביר הבסיסי של שאילתות SQL מועיל מאוד, במיוחד עבור שאלות BigQuery.
• בחינות התרגול המסופקות על ידי Linux Academy ו-GCP דומות מאוד בסגנון לשאלות בחינה, ואני אעבור על כל אחת מהן מספר פעמים ואשתמש בהן כדי לגלות את החולשות שלך.
• טיפ קטן שיעזור עם Dataproc: "dataproc הקרוק ו Hadoop הפיל מתכנן לעורר אש ולבשל כוורת of חזירים" {תנין dataproc ופיל Hadoop מתכננים להקים שריפהלעורר - ניצוץ, להבעיר אש - לעשות אש) ולבשל נחיל (כוורת) חזירים (חזיר)} (Dataproc עוסק ב-Hadoop, Spark, Hive ו-Pig)
• «זרימת נתונים הוא זורם קרן של אור" {זרימת נתונים זו הקרן הנוכחית (קרן) light} (Dataflow עוסק ב-Apache Beam)
• "כל אחד ברחבי העולם יכול להתייחס לא חומצה עשוי היטב מפתח ברגים" {כל אחד עוֹלָמִי יכול להתמודד עם חומצה מטוהרת (ACID) עם מפתח ברגים מוצק (Spanner)} (Cloud Spanner הוא מסד נתונים שנועד להעלות את הענן מאפס, תואם ACID וזמין ברחבי העולם)
• זה עשוי להיות שימושי לדעת את השמות של מסדי נתונים רלציוניים ולא-רלציוניים קלאסיים (לדוגמה, MongoDB, Cassandra)
• תפקידי IAM משתנים מעט עבור כל שירות, אבל זה מועיל להבין כיצד להפריד בין משתמשים מהיכולת לראות נתונים מבלי לבטל את היכולת לעצב זרימות עבודה (למשל, התפקיד "עובד זרימת נתונים" יכול לעצב זרימות עבודה אך לא לראות נתונים)

זה כנראה מספיק לעת עתה. סביר להניח שהקילומטראז' ישתנה מבחינה לבחינה. קורס האקדמיה של לינוקס יעניק לך 80% מהידע.

סרטוני Google Cloud של דקה אחת

עלות: חינם
זמן: 1-2 שעות
תועלת: 5 / 10

הם הומלצו בפורומים של Cloud Guru. רבים מהם לא היו קשורים להסמכת מהנדס נתונים מקצועי, אבל בחרתי כמה כאלה.

חלק מהשירותים עשויים להיראות מסובכים במהלך הקורס, אז היה נחמד לשמוע איך מתואר שירות מסוים תוך דקה.

הכנה למבחן Cloud Professional Data Engineer

עלות: $49 לתעודה או בחינם (ללא תעודה)
זמן: 1-2 שבועות, 6+ שעות שבועיות
תועלת: N /

מצאתי את המשאב הזה יום לפני הבחינה המתוכננת שלי. לא סיימתי אותו בגלל אילוצי זמן, ומכאן היעדר דירוג שירות.

עם זאת, מדף הסקירה הכללית של הקורס, זה נראה כמו משאב נהדר לאסוף את כל מה שלמדת על הנדסת נתונים בענן של Google ולהדגיש את כל החולשות.

המלצתי על קורס זה כמשאב לאחד מעמיתיי שמתכונן להסמכה.

גיליון הגלידה של מאבריק לין של Google Data Engineering

עלות: חינם
זמן: לא
תועלת: לא

זה היה משאב נוסף שנתקלתי בו לאחר הבחינה. לדעתי הוא מקיף, אך יחד עם זאת תמציתי. בנוסף, זה בחינם. זה יכול לשמש לקריאה בין בחינות תרגול או אפילו לאחר הסמכה כדי לרענן את הידע.

מה עשיתי אחרי הקורס?

ככל שהתקרבתי לסיום הקורסים, הזמנתי את הבחינה בהתראה של שבוע.
קיום מועד אחרון הוא מוטיבציה נהדרת לחזק את מה שלמדת.

לקחתי שוב ושוב את בחינות התרגול מאקדמיה של Linux ו-Google Cloud עד שהצלחתי להשלים אותם בדיוק של 95%+ בכל פעם.

עובר את מבחן התרגול באקדמיית לינוקס במעל 90% בפעם הראשונה.

המבחנים מכל פלטפורמה דומים, אבל גיליתי שמעבר על השאלות שטעיתי בעקביות וכתיבה מדוע לא הבנתי אותן נכון, עזר להדק את נקודות התורפה שלי.

הבחינה שניגשתי שימשה כנושא שני פרויקטי מחקר לדוגמה לפיתוח מערכות עיבוד נתונים ב-Google Cloud (נכון ל-29 במרץ 2019, זה השתנה). והיה עם בחירה מרובה לאורך כל הדרך.

לקח לי בערך שעתיים. והיה קשה בכ-2% מכל הבחינות שעשיתי.

אני לא יכול לבטא מספיק את הערך של בחינות מעשיות.

מה אשנה אם אלך שוב?

עוד בחינות תרגול. יותר ידע מעשי.

כמובן, תמיד תוכל לעשות הכנה נוספת.

הדרישה המומלצת מציינת יותר מ-3 שנים של שימוש ב-GCP. אבל לא היה לי את זה, אז נאלצתי להתמודד עם מה שיש לי.

בנוסף

הבחינה עודכנה ב-29 במרץ. החומר המוצג במאמר זה עדיין מספק בסיס טוב, אך חשוב לציין כמה שינויים.

חלקים שונים במבחן Google Cloud Professional Data Engineer (גירסה של 1)

1. עיצוב מערכות עיבוד נתונים
2. יצירה ותמיכה במבנים ומסדי נתונים.
3. ניתוח נתונים וחיבור למידת מכונה
4. מידול תהליכים עסקיים לניתוח ואופטימיזציה
5. הבטחת אמינות
6. הדמיית נתונים ותמיכה במדיניות
7. עוצב עבור בטיחות ותאימות

חלקים שונים במבחן Google Cloud Professional Data Engineer (גירסה של 2)

1. עיצוב מערכות עיבוד נתונים
2. בנייה ותפעול מערכות עיבוד נתונים
3. תפעול של מודלים של למידת מכונה (רוב השינויים התרחשו כאן) [חָדָשׁ]
4. הבטחת איכות ההחלטות

גרסה 2 מיזגה את סעיפים 1, 2, 4 ו-6 של גרסה 1 ל-1 ו-2. היא גם מיזגה את סעיפים 5 ו-7 מגרסה 1 ל-Section 4. וסעיף 3 של גרסה 2 הורחב לכיסוי כל ה-Google Cloud החדש יכולות למידת מכונה.

מכיוון ששינויים אלה הם כה עדכניים, רבים מחומרי הלמידה לא הצליחו להתעדכן.

עם זאת, היכרות עם החומרים במאמר זה אמורה להספיק כדי לכסות 70% ממה שאתה צריך. הייתי משלב את זה עם חלק מהמחקר שלך על השאלות הבאות (שהוצגו בגרסה השנייה של הבחינה).

• Machine Learning API (ML - Machine Learning) גוגל
• Google Cloud Machine Learning Engine
• TPUs של Google Cloud (ציוד מותאם אישית שתוכנן על ידי גוגל במיוחד עבור אימון ML)
• מילון המונחים של Google למונחי ML

כפי שניתן לראות, העדכון האחרון של הבחינה התמקד בתכונות ה-ML ב-Google Cloud.

עדכון 29/04/2019: הודעה ממדריך הקורס של Linux Academy Matthew Ulasein.
רק לעיון, אנו מתכננים לעדכן את קורס Data Engineer באקדמיה של Linux כך שישקף את הקורסים החדשים שיתחילו מתישהו באמצע/סוף מאי.

אחרי בחינה

כשתעבור את הבחינה, תקבל רק תוצאה של מעבר או נכשל. אני ממליץ לשאוף ל-70% לפחות, אז כיוונתי למינימום 90% בבחינות התרגול.

בסיום, תקבל קוד מימוש בדוא"ל יחד עם ההסמכה הרשמית של Google Cloud Professional Data Engineer. מזל טוב!

אתה יכול להשתמש בקוד המימוש בחנות האקסקלוסיבית של Google Cloud Professional Data Engineer, שמלאה בשפע (הִתנוֹעֲעוּת). יש חולצות טריקו, תיקי גב וקפוצ'ונים (ייתכן שהם לא יהיו במלאי עד שתגיעו לשם). בחרתי קפוצ'ונים.

עכשיו אתה מוסמך, אתה יכול להשוויץ במערך המיומנויות שלך (רשמית) ולחזור למה שאתה עושה הכי טוב, לבנות.

נתראה בעוד שנתיים להסמכה מחדש.

PS: אם יש לך שאלות או תרצה הבהרות, אתה יכול לפנות אלי בכתובת טויטר и לינקדין. על YouTube יש גם גרסת וידאו של מאמר זה.
PPS: תודה רבה לכל המורים הנפלאים בכל הקורסים הנ"ל ו מקס קלסן למתן משאבים וזמן ללימוד והכנה לבחינה.

וכל מי שרוצה ללמוד עוד על תכנית הקורס, תכונות הפורמט המקוון, מיומנויות, מיומנויות ואפשרויות פוטנציאליות שמחכות לבוגרים לאחר ההכשרה, אנו מזמינים אותך יום פתוח, שיתקיים היום בשעה 20.00.

מקור: www.habr.com