Google Cloud Professional Data Engineer 認定試験に合格した方法

推奨される 3 年の実務経験がない場合

コース開始に向けて データエンジニア、将来のデータ エンジニアにとって間違いなく役立つ、非常に興味深い XNUMX つのストーリーの翻訳を共有したいと思います。 行く！

Google パーカー: 着用済み。 真剣に働く表情：現在。 この記事のビデオ版の写真 YouTube.

注記。 この記事は、29 年 2019 月 XNUMX 日に期限が切れる Google Cloud Professional Data Engineer 認定試験に関するものです。 この日以降、いくつかの変更が発生しました。 追加セクションにそれらを含めました。

それで、私の表紙にあるような新しいパーカーを手に入れたいですか？ それとも証明書を取得する予定ですか? Google Cloud プロフェッショナル データ エンジニア そしてどうやってやるか迷っています。

過去数か月間、私は Google Cloud を使用しながら、Professional Data Engineer 試験の準備をするコースを受講してきました。 それから私はそれを通過しようとしました、そして通過しました。 そして数週間後、私のパーカーが届きました。 証明書が早く届きました。

この記事では、知っておきたいいくつかのことと、Google Cloud Professional Data Engineer の認定を取得するために私が行った手順をリストします。

Google Cloud Professional Data Engineer の認定資格を取得したいのはなぜですか?

データはどこにでもあります。 そして、データを処理して使用できるシステムを作成する方法を知ることが求められています。 Google Cloud は、これらのシステムを構築するためのインフラストラクチャを提供します。

あなたはすでに Google Cloud を使用するスキルを持っているかもしれませんが、それを将来の雇用主や顧客にどのように証明しますか? プロジェクトのポートフォリオまたは認定の XNUMX つの方法があります。

この証明書は、将来の顧客や雇用主に、「私にはスキルがあり、認定を受けるために努力した」ことを伝えます。

Google の短い説明がそれを要約しています。

データ処理システムを設計および構築し、Google Cloud Platform 上で機械学習モデルを作成する能力を実証します。

まだスキルを持っていない場合は、認定トレーニング資料を学習することで、Google Cloud 上に世界クラスのデータ システムを構築する方法についてすべて学ぶことができます。

Google Cloud Professional Data Engineer の認定資格を取得したい人は誰でしょうか?

数字を見たことがあるでしょう。 雲が成長しています。 それはすでにここにあり、どこにも行かない。 まだ数字を見ていない人は、信じてください、雲は成長しています。

すでにデータ サイエンティスト、データ エンジニア、データ アナリスト、機械学習エンジニアである場合、またはデータの世界でのキャリアを探している場合は、Google Cloud Professional Data Engineer 認定資格が最適です。

クラウド機能は、データ中心のあらゆる立場にとって要件になりつつあります。

優れたデータ エンジニア、データ サイエンティスト、機械学習エンジニアになるには証明書が必要ですか?

いいえ。

証明書がなくても、データ ソリューションに Google Cloud を使用できます。

証明書は、既存のスキルを検証するための XNUMX つの方法にすぎません。

どれくらいの費用がかかりますか？

試験料は 200 ドルです。 失敗した場合は、再度挑戦するために再度料金を支払う必要があります。

トレーニング コースやプラットフォーム自体の使用に関連する費用が発生する場合があります。

プラットフォームのコストは、Google Cloud サービスを使用するための料金です。 上級ユーザーであれば、このことにすでに気づいているでしょう。 まだお持ちではなく、この記事のチュートリアルを始めたばかりの場合は、新しい Google Cloud アカウントを作成して、サインアップ時に Google が提供する 300 ドル以内に抑えることができます。

コースの料金については後ほど説明します。

認定の有効期間はどれくらいですか?

2年。 この後、再度試験を受ける必要があります。

また、Google Cloud は日々進化しているため、証明書に必要なものも変わる可能性があります (調べたところ、この記事を書き始めた時点ではすでに変更されていました)。

試験の準備には何が必要ですか?

Google では、プロフェッショナル レベルの認定資格として、業界での 3 年以上の経験と、GCP を使用したソリューションの開発と管理の 1 年以上を推奨しています。

私には上記のどれもありませんでした。

最長 6 か月の関連経験。 不足分を補うために、オンライン学習リソースを組み合わせて使用​​しました。

私が受講したコースは何ですか?

あなたが私と同じで、推奨要件を満たしていない場合は、次のコースのいくつかを受講して資格をレベルアップできます。

以下のコースは、私が認定資格の準備に使用したものです。 完了した順にリストされています。

それぞれの認定試験を受ける費用やタイミング、有用性などをまとめました。

試験前にスキルを向上させるために使用した素晴らしいオンライン リソースの一部。 順番に： 雲の達人, Linuxアカデミー и Coursera.

Coursera の Google Cloud Platform でのデータ エンジニアリング

のコスト: $49/月 (7日間の無料トライアル後)
時間: 1 ～ 2 か月、週 10 時間以上
有用性：8 / 10

Coursera の Google Cloud Platform でのデータ エンジニアリング Google Cloudと連携して作成されました。

10 つのサブコースに分かれており、それぞれのサブコースには週に約 XNUMX 時間の指導時間がかかります。

Google Cloud データ サイエンスを初めて使用する場合は、この専門分野でレベル 0 からレベル 1 に進みます。QwikLabs と呼ばれる反復プラットフォームを使用した一連の実践演習を行います。 その前に、Google BigQuery、Cloud Dataproc、Dataflow、Bigtable などのさまざまなサービスの使用方法について、Google Cloud の実務者によるレクチャーが行われます。

Cloud Guru を Google Cloud Platform に導入

のコスト：無料
時間: 1週間、4～6時間
有用性：4 / 10

有用性スコアが低いことを、コースが役に立たないことを示すものと考えないでください。 これは真実とは程遠いです。 スコアが低い唯一の理由は、(名前が示すように) Professional Data Engineer 認定に焦点を当てていないためです。

Coursera スペシャライゼーションを完了した後、Google Cloud をいくつかの特殊なユースケースでしか使用したことがなかったので、復習としてこのコースを受講しました。

別のクラウド プロバイダを使用している場合、またはこれまでに Google Cloud を使用したことがない場合は、このコースを受講するとよいでしょう。 これは、Google Cloud Platform 全般についての優れた入門書です。

Linux Academy の Google 認定プロフェッショナル データ エンジニア

のコスト: $49/月 (7日間の無料トライアル後)
時間: 1 ～ 4 週間、週に 4 時間以上
有用性：10 / 10

試験を終えて受講したコースを振り返ってみて、最も役に立ったのは、 Linux Academy の Google 認定プロフェッショナル データ エンジニア.

ビデオも データドシエ電子ブック (コースに付属する優れた無料学習リソース) と模擬試験により、このコースは私がこれまで利用した中で最高の学習リソースの XNUMX つになりました。

試験後にチームに Slack ノートの中で参考資料として推奨したこともありました。

Slack のメモ

• 試験内容の一部は、Linux Academy、Cloud Guru、または Google Cloud Practice の試験に出題されませんでした (予想通り)
• データポイントをどの方程式でグループ化するかに関するデータポイントのグラフを含む 1 つの質問 (例: cos(X) または X² + Y²)
• Dataflow、Dataproc、Datastore、Bigtable、BigQuery、Pub/Sub の違いとその使用方法を理解することが必須です。
• 試験中の XNUMX つの実践例は、実際のセッションのものとまったく同じでしたが、試験中にこれらの研究をまったく参照しませんでした（問題は十分に理解できました）。
• 基本的な SQL クエリ構文を知っていると、特に BigQuery に関する質問の場合に非常に役立ちます。
• Linux Academy と GCP が提供する模擬試験は、試験問題と非常に似た形式なので、それぞれを何度か解いて、弱点を把握するために使用します。
• Dataproc に役立つちょっとしたヒント:データプロシージャ ワニと Hadoopの ゾウは次のことを計画しています スパーク 火をつけて料理する ハイブ of 豚「{クロコダイル データプロシージャ そして象 Hadoopの 火を起こす予定です（スパーク - 火花を散らす、火をつける - 火を起こす）そして群れを準備する（ハイブ) 豚 (豚)} (Dataproc は Hadoop、Spark、Hive、Pig を扱います)
• «データフロー 流れています ビーム 光の" {データフロー これが現在の光線です (ビーム) light} (Dataflow は Apache Beam を扱います)
• "みんな 世界中の に関連する可能性があります 丁寧に作られたACIDウォッシュ済み スパナ」{誰でも 世界中で 精製された酸を扱うことができる（ACID) 優れたスパナ (Spanner) を使用してください} (Cloud Spanner は、クラウドを軌道に乗せるように設計されたデータベースであり、ACID に準拠しており、世界中で利用可能です)
• リレーショナル データベースおよび非リレーショナル データベースのクラシック バージョン (MongoDB、Cassandra など) の名前を知っておくと役立つ場合があります。
• IAM ロールはサービスごとに若干異なりますが、ワークフローを設計する機能を損なうことなく、データを表示できないユーザーを分離する方法を理解すると役立ちます (たとえば、「データフロー ワーカー」ロールはワークフローを設計できますが、データは表示できません) ）

おそらく今のところはこれで十分です。 走行距離は試験ごとに異なる可能性があります。 Linux Academy コースでは、知識の 80% が得られます。

Google Cloud の 1 分間のビデオ

のコスト：無料
時間：1〜2時間
有用性：5 / 10

これらは Cloud Guru フォーラムで推奨されていました。 その多くは Professional Data Engineer 認定資格に関連していませんでしたが、適切なものをいくつか選択しました。

一部のサービスはコースをナビゲートするのが難しいように見えるかもしれないので、特定のサービスについて XNUMX 分で説明できてよかったです。

Cloud Professional Data Engineer 試験の準備

のコスト: 証明書あたり $49 または無料 (証明書なし)
時間: 1 ～ 2 週間、週に 6 時間以上
有用性：N / A

試験が予定されていた前日にこのリソースを見つけました。 時間の都合で最後まで読み終えることができなかったので、有用性の評価はありませんでした。

ただし、コース概要ページによると、Google Cloud でのデータ エンジニアリングについて学んだすべてをまとめ、弱点を強調するのに最適なリソースのように見えます。

私は、認定資格の準備をしている同僚の XNUMX 人に、リソースとしてこのコースを勧めました。

Google データ エンジニアリング チートシート (Meverik Lin 著)

のコスト：無料
時間：N / A
有用性：N / A

これも試験後に見つけたリソースです。 私の意見では、それは包括的であると同時に簡潔です。 しかも無料です。 模擬試験の合間に読んだり、認定後に知識をブラッシュアップするためにも使用できます。

コース終了後、私は何をしましたか?

コースの終わりに近づいたので、XNUMX週間前に通知して試験を予約しました。
期限を設けることは、学んだことを強化する大きな動機になります。

Linux Academy と Google Cloud の模擬試験を、毎回 95% 以上の精度で完了できるまで複数回受けました。

Linux Academy の模擬試験に初めて 90% 以上の得点で合格しました。

各プラットフォームのテストは似ていますが、間違え続けた問題に取り組み、間違えた理由を書き留めることで、弱点を強化するのに役立つことがわかりました。

私が受けた試験では、Google Cloud でデータ システムを開発するための 29 つの研究プロジェクトの例が主題として使用されました (これは 2019 年 XNUMX 月 XNUMX 日以降変更されました)。 そしてそれは全体を通して多肢選択式でした。

約2時間かかりました。 そして、それは私が受けたどの試験よりも約20％難しかったです。

模擬試験の価値を十分に表現することはできません。

もう一度行ったら何を変えるでしょうか？

さらに模擬試験。 より実践的な知識が得られます。

もちろん、もっと準備できることはいつでもあります。

推奨される要件には、3 年以上の GCP の使用が含まれます。 しかし、私にはそれがなかったので、自分が持っているもので対処しなければなりませんでした。

さらに

試験は 29 月 XNUMX 日に更新されました。 この記事で紹介されている内容は依然として優れた基礎を提供しますが、いくつかの変更点に注意することが重要です。

Google Cloud Professional Data Engineer 試験のさまざまなセクション (1バージョン)

1. データ処理システムの設計
2. 構造とデータベースの作成とサポート。
3. データ分析と機械学習の接続
4. 分析と最適化のためのビジネス プロセス モデリング
5. 信頼性の確保
6. データの視覚化とポリシーのサポート
7. 安全性とコンプライアンスを考慮した設計

Google Cloud Professional Data Engineer 試験のさまざまなセクション (2バージョン)

1. データ処理システムの設計
2. データ処理システムの構築・運用
3. 機械学習モデルの運用化 (ほとんどの変更はここで行われました) [新しい]
4. ソリューションの品質を確保する

バージョン 2 では、バージョン 1 のセクション 2、4、6、1 が 1 と 2 に統合されました。また、バージョン 5 のセクション 7 と 1 がセクション 4 に統合されました。また、バージョン 3 のセクション 2 は、Google Cloud の新しいマシンをすべてカバーするように拡張されました。学習能力。

これらの変更は最近行われたものであるため、学習教材の多くは更新される機会がありませんでした。

ただし、この記事を読めば必要なことの 70% は十分にカバーできるはずです。 これを、次の質問に関するあなた自身の調査と組み合わせて考えます (これらは試験の第 XNUMX バージョンで出題されました)。

• 機械学習 API (ML - 機械学習) Google
• Google Cloud 機械学習エンジン
• Google Cloud TPU (Google が ML トレーニング専用に開発したカスタム ハードウェア)
• Google ML 用語集

ご覧のとおり、最新の試験アップデートは Google Cloud の ML 機能に焦点を当てていました。

29/04/2019更新: Linux Academy コース教師 Matthew Ulasein からのメッセージ。
参考までに、XNUMX 月中旬から下旬にかけて、新しい方向性を反映するために Linux Academy のデータ エンジニア コースを更新する予定です。

試験後

試験を受けると、合格または不合格の結果のみが通知されます。 少なくとも70％を目指すことをお勧めしますので、模擬試験では最低90％を目指しました。

合格すると、公式の Google Cloud Professional Data Engineer 認定資格とともに引き換えコードがメールで届きます。 おめでとう！

特典コードは、Google Cloud Professional Data Engineer 専用のストアで使用できます。このストアには、お買い得品がたくさんあります (みやげ品）。 Tシャツ、バックパック、パーカーなどがございます（入荷時までに在庫と異なる場合がございます）。 パーカーを選びました。

認定を取得したので、自分のスキルセットを (公式に) 披露して、最も得意なことである構築に戻ることができます。

XNUMX 年後に再認定を受けましょう。

PS： ご質問がある場合、または何か説明が必要な場合は、次のアドレスまでお問い合わせください。 Twitter и LinkedIn。 上の YouTube この記事のビデオ版もあります。
PPS： 上記すべてのコースの素晴らしい先生方に感謝します。 マックス・ケルセン 試験の勉強と準備のためのリソースと時間を提供するため。

コース プログラム、オンライン形式の特徴、スキル、能力、トレーニング後の卒業生を待つ将来性について詳しく知りたい方は、ぜひこちらをご覧ください。 オープンデー、今日の20.00時に開催されます。

出所： habr.com