როგორ ჩავაბარე Google Cloud Professional Data Engineer-ის სერტიფიცირების გამოცდა

რეკომენდებული 3 წლიანი პრაქტიკული გამოცდილების გარეშე

კურსის დაწყებამდე მონაცემთა ინჟინერი, გვინდა გაგიზიაროთ ერთი ძალიან საინტერესო ისტორიის თარგმანი, რომელიც რა თქმა უნდა გამოადგება მომავალ მონაცემთა ინჟინრებს. წადი!

ჰუდი Google-ისგან: ჩაიცვი. სერიოზული სამუშაო სახის გამომეტყველება: აწმყო. ფოტო ამ სტატიის ვიდეო ვერსიიდან YouTube.

Შენიშვნა. ეს სტატია მოიცავს Google Cloud Professional Data Engineer-ის სასერტიფიკაციო გამოცდას 29 წლის 2019 მარტამდე. ამ თარიღის შემდეგ გარკვეული ცვლილებები განხორციელდა. მე ჩავრთე ისინი დამატებითი განყოფილებაში.

ასე რომ, გსურთ მიიღოთ ახალი კაპიუშონი, როგორიც ჩემს გარეკანზეა? ან სერთიფიკაციის მიღებას ფიქრობ? Google Cloud Professional Data Engineer და მაინტერესებს როგორ გავაკეთო ეს.

ბოლო რამდენიმე თვის განმავლობაში, მე ვატარებ კურსებს Google Cloud-ის გამოყენებასთან ერთად, რათა მოვემზადო პროფესიონალი მონაცემთა ინჟინერის გამოცდისთვის. მერე ვცადე გავლა და ჩავაბარე. და რამდენიმე კვირის შემდეგ ჩემი კაპიუშონი მომიტანეს. სერთიფიკატი სწრაფად მოვიდა.

ამ სტატიაში ჩამოთვლილია რამდენიმე რამ, რისი ცოდნაც გსურთ და იმ ნაბიჯებს, რომლებიც მე გადავდგი Google Cloud Professional Data Engineer-ის სერტიფიკაციის მისაღებად.

რატომ გსურთ იყოთ სერტიფიცირებული, როგორც Google Cloud Professional Data Engineer?

მონაცემები ყველგანაა. და იმის ცოდნა, თუ როგორ უნდა ავაშენოთ სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ მონაცემთა დამუშავება და გამოყენება, მოთხოვნადია. Google Cloud უზრუნველყოფს ინფრასტრუქტურას ამ სისტემების ასაშენებლად.

შეიძლება უკვე გქონდეთ Google Cloud-ის გამოყენების უნარები, მაგრამ როგორ აჩვენებთ ამას მომავალ დამსაქმებელს ან კლიენტს? არსებობს ორი გზა: პროექტების პორტფელი ან სერტიფიცირება.

სერთიფიკატი ეუბნება პოტენციურ კლიენტებს და დამსაქმებლებს: "მე მაქვს უნარები და ვცდილობ აკრედიტაციისთვის".

Google-ის მოკლე აღწერა აჯამებს მას.

აჩვენეთ თქვენი უნარი შეიმუშავოთ და შექმნათ მონაცემთა სისტემები და შექმნათ მანქანური სწავლის მოდელები Google Cloud Platform-ზე.

თუ უკვე არ გაქვთ ეს უნარები, სერტიფიცირების გაკვეთილების გავლა ნიშნავს, რომ გაიგებთ ყველაფერს, თუ როგორ უნდა შექმნათ მსოფლიო დონის მონაცემთა სისტემები Google Cloud-ზე.

ვის სურს იყოს სერტიფიცირებული, როგორც Google Cloud Professional Data Engineer?

თქვენ ნახეთ ნომრები. ღრუბელი იზრდება. უკვე აქ არის და არსად არ წავა. თუ ჯერ არ გინახავთ რიცხვები, მერწმუნეთ, ღრუბელი იზრდება.

თუ თქვენ უკვე ხართ მონაცემთა მეცნიერი, მონაცემთა ინჟინერი, მონაცემთა ანალიტიკოსი, მანქანათმცოდნეობის ინჟინერი ან ეძებთ კარიერის შესაძლებლობას მონაცემთა სამყაროში, Google Cloud Professional Data Engineer-ის სერთიფიკატი თქვენთვისაა.

ღრუბლის გამოყენების შესაძლებლობა ხდება მოთხოვნა ნებისმიერი მონაცემზე ორიენტირებული პოზიციისთვის.

გჭირდებათ სერთიფიკატი, რომ იყოთ კარგი მონაცემთა ინჟინერი / მონაცემთა მეცნიერი / მანქანათმცოდნე ინჟინერი?

პოსტები

თქვენ კვლავ შეგიძლიათ გამოიყენოთ Google Cloud მონაცემთა გადაცემის გადაწყვეტილებებისთვის სერთიფიკატის გარეშე.

სერტიფიკატი მხოლოდ ერთ-ერთი მეთოდია არსებული უნარების დასადასტურებლად.

რა ღირს?

გამოცდის ღირებულებაა 200 ლარი. წარუმატებლობის შემთხვევაში მოგიწევთ ხელახლა გადახდა ახალი მცდელობისთვის.

შეიძლება იყოს მოსამზადებელ კურსებთან და თავად პლატფორმის გამოყენებასთან დაკავშირებული ხარჯები.

პლატფორმის საფასური არის Google Cloud სერვისების გამოყენების საფასური. თუ დახვეწილი მომხმარებელი ხართ, ეს უკვე იცით. თუ არა, და თქვენ ახლახან იწყებთ ამ სტატიაში გაშუქებულ გაკვეთილებს, შეგიძლიათ შექმნათ ახალი Google Cloud ანგარიში და დარეგისტრირდეთ Google-ის 300$-იანი შეთავაზებების ფარგლებში.

კურსის ღირებულებას წამში მივიღებთ.

რამდენ ხანს მოქმედებს სერთიფიკატი?

2 წელი. ამის შემდეგ კვლავ მოგიწევთ გამოცდის ჩაბარება.

და რადგან Google Cloud ყოველდღიურად ვითარდება, სავარაუდოა, რომ შეიცვლება ის, რაც სერთიფიკატისთვის არის საჭირო (როგორც გავარკვიე, ის უკვე შეიცვალა იმ დროისთვის, როცა ამ სტატიის წერა დავიწყე).

რა გჭირდებათ გამოცდისთვის მოსამზადებლად?

Google რეკომენდაციას უწევს 3+ წლიან ინდუსტრიულ გამოცდილებას და 1+ წლიან გადაწყვეტილებების შემუშავებას და მართვას GCP-ის გამოყენებით პროფესიული დონის სერტიფიცირებისთვის.

მე არ მქონდა ზემოთ ჩამოთვლილი.

6 თვიანი შესაბამისი გამოცდილების საფუძველზე. დანაკლისის ასანაზღაურებლად გამოვიყენე ონლაინ სასწავლო რესურსების კომბინაცია.

რა კურსები გავიარე?

თუ ჩემნაირი ხართ და არ გაქვთ რეკომენდებული მოთხოვნები, შეგიძლიათ გაიაროთ რამდენიმე შემდეგი კურსი თქვენი უნარების გასაუმჯობესებლად.

შემდეგი კურსები არის ის, რაც მე გამოვიყენე სერტიფიცირებისთვის მოსამზადებლად. ისინი ჩამოთვლილია დასრულების თანმიმდევრობით.

მე ჩამოვთვალე ყველასთვის სასერტიფიკაციო გამოცდის ჩაბარების ღირებულება, დრო და სარგებლობა.

ზოგიერთი შესანიშნავი ონლაინ რესურსი გამოვიყენე გამოცდის წინ ჩემი უნარების გასაუმჯობესებლად. Წესით: ღრუბლის გურუ, Linux აკადემია и Coursera.

მონაცემთა ინჟინერია Google Cloud Platform-ზე Coursera-ს მიერ

ღირებულება: $49 თვეში (7 დღიანი უფასო საცდელი პერიოდის შემდეგ)
დრო: 1-2 თვე, კვირაში 10+ საათი
კომუნალური: 8 / 10

მონაცემთა ინჟინერია Google Cloud Platform-ზე Coursera-ს მიერ შექმნილია Google Cloud-თან თანამშრომლობით.

ის დაყოფილია ხუთ ქვეკურსად, რომელთაგან თითოეულს კვირაში დაახლოებით 10 საათი სჭირდება სასწავლო დრო.

თუ ახალი ხართ Google Cloud მონაცემთა დამუშავებაში, ეს სპეციალიზაცია გადაგიყვანთ 0 დონიდან 1 დონეზე. თქვენ შეასრულებთ პრაქტიკული სავარჯიშოების სერიას განმეორებითი პლატფორმის გამოყენებით, სახელწოდებით QwikLabs. მანამდე ჩატარდება Google Cloud-ის პრაქტიკოსების ლექციები იმის შესახებ, თუ როგორ გამოიყენოთ სხვადასხვა სერვისები, როგორიცაა Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow და Bigtable.

Cloud Guru-ს გაცნობა Google Cloud Platform-ში

ღირებულება: უფასო
დრო: 1 კვირა, 4-6 საათი
კომუნალური: 4 / 10

არ მიიღოთ დაბალი სასარგებლო ქულა, როგორც კურსის უსარგებლობის მაჩვენებელი. ეს შორს არის სიმართლისგან. ერთადერთი მიზეზი, რის გამოც ის იღებს უფრო დაბალ ქულას, არის ის, რომ ის არ არის ორიენტირებული პროფესიონალი მონაცემთა ინჟინრის სერტიფიცირებაზე (როგორც სახელი გვთავაზობს).

Coursera-ს სპეციალიზაციის დასრულების შემდეგ, გავიარე ეს კურსი, როგორც განახლება, რადგან მხოლოდ Google Cloud გამოვიყენე რამდენიმე სპეციალიზებული გამოყენების შემთხვევაში.

თუ თქვენ მოდიხართ სხვა ღრუბლოვანი პროვაიდერიდან ან აქამდე არასდროს გამოგიყენებიათ Google Cloud, შეიძლება დაგჭირდეთ ამ კურსის გავლა. ეს არის ზოგადად Google Cloud Platform-ის შესანიშნავი შესავალი.

Google-ის სერტიფიცირებული პროფესიონალი მონაცემთა ინჟინერი Linux Academy-დან

ღირებულება: $49 თვეში (7 დღიანი უფასო საცდელი პერიოდის შემდეგ)
დრო: 1-4 კვირა, კვირაში 4+ საათი
კომუნალური: 10 / 10

გამოცდის დასრულების შემდეგ და ჩემს მიერ გავლილი კურსებზე ფიქრის შემდეგ, ყველაზე სასარგებლო იყო Google-ის სერტიფიცირებული პროფესიონალი მონაცემთა ინჟინერი Linux Academy-დან.

ვიდეოც მონაცემთა დოსიის ელექტრონული წიგნი (შესანიშნავი უფასო სასწავლო რესურსი, რომელიც მოყვება კურსს) და პრაქტიკულმა გამოცდებმა ეს კურსი ერთ-ერთ საუკეთესო სასწავლო რესურსად აქცია, რაც კი ოდესმე გამომიყენებია.

მე კი გირჩევდი, როგორც მითითება Slack-ის ზოგიერთ ნოტში გუნდისთვის გამოცდის შემდეგ.

შენიშვნები Slack-ში

• გამოცდაზე ზოგიერთი რამ არ იყო გამოცდებზე Linux Academy-ში, Cloud Guru-ში ან Google Cloud Practice-ში (მოსალოდნელია)
• 1 შეკითხვა მონაცემთა წერტილების გრაფიკით, რომელი განტოლების შესახებ უნდა დააჯგუფოთ ისინი (მაგალითად, cos(X) ან X² + Y²)
• აუცილებელია იცოდეთ განსხვავებები Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub და როგორ შეიძლება მათი გამოყენება.
• გამოცდაზე კვლევის ორი სამუშაო მაგალითი ზუსტად ისეთივე იყო, როგორიც პრაქტიკულ სესიაზე, თუმცა მე საერთოდ არ მივმართე ამ კვლევებს გამოცდის დროს (კითხვები საკმარის წარმოდგენას აძლევდა).
• SQL მოთხოვნების ძირითადი სინტაქსის ცოდნა ძალიან სასარგებლოა, განსაკუთრებით BigQuery კითხვებისთვის.
• Linux აკადემიისა და GCP-ის მიერ მოწოდებული პრაქტიკული გამოცდები სტილით ძალიან ჰგავს საგამოცდო კითხვებს და მე განვიხილავ თითოეულ მათგანს რამდენჯერმე და გამოვიყენებ თქვენი სისუსტეების გასარკვევად.
• პატარა რჩევა Dataproc-ის დასახმარებლად: ”dataproc კროსი და Hadoop სპილო გეგმავს ნაპერწკალი ცეცხლი და მზარეული Hive of ღორები"{ნიანგი dataproc და სპილო Hadoop ცეცხლის გაჩაღებას გეგმავსნაპერწკალი - ნაპერწკალი, აანთეთ ცეცხლი - აანთეთ ცეცხლი) და მოხარშეთ გროვა (Hive) ღორები (Pig)} (Dataproc ეხება Hadoop, Spark, Hive და Pig)
• «Მონაცემთა ნაკადი არის მიედინება Beam სინათლის" {Მონაცემთა ნაკადი ეს არის მიმდინარე სხივი (Beam) light} (Dataflow ეხება Apache Beam-ს)
• „ყველას მთელს მსოფლიოში შეიძლება ეხებოდეს ა კარგად დამზადებული ACID გარეცხილი სპანერი" {ნებისმიერი მთელ მსოფლიოში შეიძლება გაუმკლავდეს გასუფთავებულ მჟავას (ACID) მყარი გასაღებით (Spanner)} (Cloud Spanner არის მონაცემთა ბაზა, რომელიც შექმნილია ღრუბლის ნულიდან ასამაღლებლად, ACID-თან თავსებადი და ხელმისაწვდომია მთელ მსოფლიოში)
• შეიძლება სასარგებლო იყოს კლასიკური რელაციური და არარელაციური მონაცემთა ბაზების სახელების ცოდნა (მაგალითად, MongoDB, Cassandra)
• IAM-ის როლები ოდნავ განსხვავდება თითოეული სერვისისთვის, მაგრამ სასარგებლოა იმის გაგება, თუ როგორ განვასხვავოთ მომხმარებლები მონაცემების ნახვის გარეშე სამუშაო ნაკადების დიზაინის შესაძლებლობის წართმევის გარეშე (მაგ., "Dataflow Worker" როლს შეუძლია შექმნას სამუშაო ნაკადები, მაგრამ ვერ ნახოს მონაცემები)

ეს ალბათ საკმარისია ჯერჯერობით. გარბენი სავარაუდოდ განსხვავდება გამოცდებიდან გამოცდამდე. Linux Academy-ის კურსი მოგცემთ ცოდნის 80%-ს.

1 წუთიანი Google Cloud ვიდეოები

ღირებულება: უფასო
დრო: 1-2 საათი
კომუნალური: 5 / 10

ისინი რეკომენდირებულია Cloud Guru-ს ფორუმებზე. ბევრი მათგანი არ იყო დაკავშირებული პროფესიონალი მონაცემთა ინჟინერის სერთიფიკატთან, მაგრამ მე შევარჩიე რამდენიმე.

ზოგიერთი სერვისი შეიძლება რთული ჩანდეს კურსის გავლისას, ამიტომ სასიამოვნო იყო იმის მოსმენა, თუ როგორ არის აღწერილი კონკრეტული სერვისი ერთ წუთში.

მზადება Cloud Professional Data Engineer გამოცდისთვის

ღირებულება: $49 თითო სერთიფიკატი ან უფასო (სერთიფიკატის გარეშე)
დრო: 1-2 კვირა, კვირაში 6+ საათი
კომუნალური: N / A

ეს რესურსი ვიპოვე ჩემი დაგეგმილი გამოცდის წინა დღეს. მე არ დავამთავრე დროის შეზღუდვის გამო, შესაბამისად, კომუნალური რეიტინგის არარსებობა.

თუმცა, კურსის მიმოხილვის გვერდიდან, როგორც ჩანს, შესანიშნავი რესურსია იმისათვის, რომ შეაგროვოს ყველაფერი, რაც ისწავლეთ Google Cloud Data Engineering-ის შესახებ და ხაზგასმით აღვნიშნოთ ნებისმიერი სისუსტე.

მე ვურჩიე ეს კურსი, როგორც რესურსი ჩემს ერთ-ერთ კოლეგას, რომელიც ემზადება სერტიფიცირებისთვის.

Maverick Lin-ის Google Data Engineering Cheat Sheet

ღირებულება: უფასო
დრო: N/A
კომუნალური: N/A

ეს იყო კიდევ ერთი რესურსი, რომელიც გამოცდის შემდეგ წავაწყდი. ჩემი აზრით, ეს არის ყოვლისმომცველი, მაგრამ ამავე დროს ლაკონური. გარდა ამისა, ეს უფასოა. მისი გამოყენება შესაძლებელია პრაქტიკის გამოცდებს შორის წასაკითხად ან თუნდაც სერტიფიცირების შემდეგ ცოდნის გასაუმჯობესებლად.

რა გავაკეთე კურსის შემდეგ?

რაც უფრო მივუახლოვდი კურსების დასრულებას, გამოცდას დავჯავშნე ერთი კვირის გაფრთხილებით.
ვადის დადგენა დიდი მოტივაციაა იმის გასაძლიერებლად, რაც ისწავლეთ.

მე არაერთხელ ჩავაბარე პრაქტიკული გამოცდები Linux აკადემიიდან და Google Cloud-დან, სანამ არ შევძელი მათი დასრულება ყოველ ჯერზე 95%+ სიზუსტით.

Linux აკადემიის პრაქტიკული გამოცდის ჩაბარება პირველად 90%-ზე მეტით.

თითოეული პლატფორმის ტესტები მსგავსია, მაგრამ აღმოვაჩინე, რომ კითხვების გათვალისწინება მე მუდმივად არასწორად მივიღე და ჩავწერე, თუ რატომ გავიგე ისინი, დამეხმარა ჩემი სუსტი წერტილების გამკაცრებაში.

გამოცდა, რომელიც მე ჩავაბარე, თემად გამოიყენა ორი ნიმუშის კვლევითი პროექტი Google Cloud-ზე მონაცემთა დამუშავების სისტემების განვითარებისთვის (29 წლის 2019 მარტის მდგომარეობით, ეს შეიცვალა). და იყო მრავალჯერადი არჩევანით მთელი.

დაახლოებით 2 საათი დამჭირდა. და იყო დაახლოებით 20%-ით უფრო რთული, ვიდრე რომელიმე გამოცდა, რომელიც მე ჩავაბარე.

საკმარისად ვერ გამოვხატავ პრაქტიკული გამოცდების ღირებულებას.

რას შევცვლიდი რომ ისევ წავსულიყავი?

მეტი პრაქტიკული გამოცდები. მეტი პრაქტიკული ცოდნა.

რა თქმა უნდა, ყოველთვის მეტი მომზადება შეგიძლიათ.

რეკომენდირებული მოთხოვნა მიუთითებს GCP-ზე 3 წელზე მეტი ხნის განმავლობაში. ოღონდ არ მქონია, ამიტომ მომიწია საქმე, რაც მქონდა.

გარდა ამისა

გამოცდა განახლდა 29 მარტს. ამ სტატიაში წარმოდგენილი მასალა კვლავ იძლევა კარგ საფუძველს, მაგრამ მნიშვნელოვანია აღინიშნოს გარკვეული ცვლილებები.

Google Cloud Professional Data Engineer გამოცდის სხვადასხვა სექცია (1 ვერსია)

1. მონაცემთა დამუშავების სისტემების დიზაინი
2. სტრუქტურებისა და მონაცემთა ბაზების შექმნა და მხარდაჭერა.
3. მონაცემთა ანალიზი და მანქანათმცოდნეობის კავშირი
4. ბიზნეს პროცესის მოდელირება ანალიზისა და ოპტიმიზაციისთვის
5. საიმედოობის უზრუნველყოფა
6. მონაცემთა ვიზუალიზაცია და პოლიტიკის მხარდაჭერა
7. შექმნილია უსაფრთხოებისა და შესაბამისობისთვის

Google Cloud Professional Data Engineer გამოცდის სხვადასხვა სექცია (2 ვერსია)

1. მონაცემთა დამუშავების სისტემების დიზაინი
2. მონაცემთა დამუშავების სისტემების მშენებლობა და ექსპლუატაცია
3. მანქანათმცოდნეობის მოდელების ფუნქციონირება (ცვლილებების უმეტესობა აქ მოხდა) [სიახლე]
4. გადაწყვეტილებების ხარისხის უზრუნველყოფა

მე-2 ვერსიამ გააერთიანა 1-ლი ვერსიის 2, 4, 6 და 1 სექციები 1-ში და 2-ში. მან ასევე გააერთიანა სექციები 5 და 7 1-ლი ვერსიიდან 4-ში. და მე-3 ვერსიის განყოფილება გაფართოვდა, რათა მოიცავდეს მთელ ახალ Google Cloud-ს. მანქანათმცოდნეობის შესაძლებლობები.

იმის გამო, რომ ეს ცვლილებები ძალიან ბოლოა, ბევრი სასწავლო მასალა ვერ განახლდა.

თუმცა, ამ სტატიაში მოცემული მასალების გაცნობა საკმარისი უნდა იყოს იმისათვის, რომ დაფაროთ თქვენთვის საჭირო 70%. ამას გავაერთიანებდი თქვენს საკუთარ კვლევასთან შემდეგ კითხვებზე (რომლებიც წარმოდგენილი იყო გამოცდის მეორე ვერსიაში).

• Machine Learning API (ML - Machine Learning) Google
• Google Cloud Machine Learning Engine
• Google Cloud TPU-ები (Google-ის მიერ სპეციალურად ML ტრენინგისთვის შექმნილი მოწყობილობის ინდივიდუალური ნაწილი)
• Google-ის ML პირობების ლექსიკონი

როგორც ხედავთ, გამოცდის ბოლო განახლება ფოკუსირებული იყო ML ფუნქციებზე Google Cloud-ში.

განახლება 29/04/2019: შეტყობინება Linux Academy-ის კურსის ინსტრუქტორის მეთიუ ულაზეინისგან.
უბრალოდ ცნობისთვის, ჩვენ ვგეგმავთ მონაცემთა ინჟინერიის კურსის განახლებას Linux Academy-ში, რათა აისახოს ახალი კურსები, რომლებიც დაიწყება მაისის შუა რიცხვებში/ბოლომდე.

გამოცდის შემდეგ

როდესაც გამოცდას ჩააბარებთ, მიიღებთ მხოლოდ ჩაბარების ან წარუმატებლობის შედეგს. მე გირჩევ მიზნად ისახავდეს მინიმუმ 70%-ს, ამიტომ პრაქტიკულ გამოცდებზე მიზნად დავისახე მინიმუმ 90%.

დასრულების შემდეგ, თქვენ მიიღებთ გამოსყიდვის კოდს ელფოსტით, Google Cloud Professional Data Engineer-ის ოფიციალურ სერტიფიკატთან ერთად. გილოცავ!

შეგიძლიათ გამოიყენოთ გამოსყიდვის კოდი ექსკლუზიურ Google Cloud Professional Data Engineer Store-ში, რომელიც სავსეა სვაგებით (SWAG). არის მაისურები, ზურგჩანთები და კაპიუშონები (შეიძლება არ იყოს მარაგში იქ მისვლისას). კაპიუშონები ავირჩიე.

ახლა თქვენ სერტიფიცირებული ხართ, შეგიძლიათ აჩვენოთ თქვენი უნარების ნაკრები (ოფიციალურად) და დაუბრუნდეთ იმას, რასაც საუკეთესოდ აკეთებთ, მშენებლობას.

ორ წელიწადში გნახავთ ხელახლა სერტიფიცირებისთვის.

PS: თუ თქვენ გაქვთ რაიმე შეკითხვა ან გსურთ დაზუსტება, შეგიძლიათ დამიკავშირდეთ ნომერზე Twitter и LinkedIn. წლის YouTube ასევე არსებობს ამ სტატიის ვიდეო ვერსია.
PPS: დიდი მადლობა ყველა შესანიშნავ მასწავლებელს ყველა ზემოთ ჩამოთვლილ კურსში და მაქს კელსენი სწავლისთვის და გამოცდისთვის მოსამზადებლად რესურსების და დროის უზრუნველსაყოფად.

და ყველას, ვისაც სურს გაიგოს მეტი კურსის პროგრამის, ონლაინ ფორმატის მახასიათებლების, უნარების, კომპეტენციების და პერსპექტივების შესახებ, რომლებიც ელით კურსდამთავრებულებს ტრენინგის შემდეგ, გეპატიჟებით ღია დღე, რომელიც დღეს 20.00:XNUMX საათზე გაიმართება.

წყარო: www.habr.com