Geen aanbevolen drie jaar praktische ervaring
*Opmerking: dit artikel is gewijd aan het certificeringsexamen Google Cloud Professional Data Engineer, dat relevant was tot 29 maart 2019. Daarna zijn er enkele wijzigingen doorgevoerd - deze worden beschreven in de sectie "Aanvullend»*
Google hoodie: check. Serieuze gezichtsuitdrukking: check. Foto uit de videoversie van dit artikel .
Wil je een gloednieuwe hoodie zoals ik op de foto?
Of misschien ben je geïnteresseerd in het certificaat en probeer je erachter te komen hoe je het kunt krijgen?
In de afgelopen maanden heb ik verschillende cursussen gevolgd en tegelijkertijd met Google Cloud gewerkt - ter voorbereiding op het examen Professional Data Engineer. Toen heb ik het examen afgelegd en geslaagd. Enkele weken later arriveerde de hoodie - maar het certificaat kwam sneller.
In dit artikel zullen enkele nuttige informatie en de stappen die ik heb ondernomen om het certificaat Google Cloud Professional Data Engineer te behalen, worden uiteengezet.
Vertaald naar
Waarom is het nodig om het certificaat Google Cloud Professional Data Engineer te behalen?
Gegevens omringen ons, ze zijn overal. Daarom zijn er vandaag de dag specialisten nodig die weten hoe ze systemen kunnen creëren die gegevens kunnen verwerken en gebruiken. Google Cloud biedt de infrastructuur voor het bouwen van deze systemen.
Als je al vaardigheden hebt in het gebruik van Google Cloud, hoe kun je deze dan aan een toekomstige werkgever of klant demonstreren? Dit kan op twee manieren: door een portfolio van projecten te hebben of door de certificering te behalen.
Het certificaat zegt potentiële klanten en werkgevers dat je bepaalde vaardigheden hebt en dat je je inspanningen hebt gedaan om deze officieel te bevestigen.
Dit staat ook in de officiële beschrijving van het examen.
Demonstreer je vermogen om systemen voor gegevensverwerking en machine learning-modellen te ontwerpen en te creëren op het Google Cloud-platform.
Als je de nodige vaardigheden nog niet hebt, zul je tijdens het bestuderen van de leermaterialen voor de certificatie alles leren wat je nodig hebt om met Google Cloud systemen voor geavanceerde gegevensverwerking te creëren.
Voor wie is het certificaat Google Cloud Professional Data Engineer bedoeld?
Je hebt de cijfers gezien - de cloudsector groeit, ze zijn hier om te blijven. Als je niet bekend bent met de statistieken, geloof gewoon: "clouds" zijn momenteel in opkomst.
Als je al werkt als data-analyse- of verwerkingsspecialist, machine learning-engineer, of als je wilt overstappen naar het gegevensverwerkingsveld, dan is de Google Cloud Professional Data Engineer-certificering wat je nodig hebt.
Vaardigheid in het gebruik van cloudtechnologieën wordt een vereiste voor alle professionals die met gegevens werken.
Is een certificaat nodig om professioneel te zijn in gegevensverwerking, -analyse of machine learning?
Nee.
Je kunt Google Cloud gebruiken voor dataverwerkingsoplossingen zonder een certificaat.
Het certificaat is slechts één manier om je vaardigheden aan te tonen.
Wat kost dit?
De kosten voor het afleggen van het examen bedragen 200 USD. Als je het examen niet haalt, moet je opnieuw betalen.
Daarnaast moet je ook investeren in voorbereidende cursussen en het gebruik van het platform zelf.
De kosten voor het werken met het platform zijn de kosten voor het gebruik van Google Cloud-services. Als je een actieve gebruiker bent, weet je dit al goed. Als je een nieuwkomer bent en net begint met het bestuderen van de les materialen in dit artikel, kun je een Google Cloud-account aanmaken en alles wat nodig is doen met een budget van 300 dollar dat Google bij registratie op je account bijschrijft.
We komen zo weer terug op de kosten van de cursussen.
Hoe lang is het certificaat geldig?
Twee jaar. Na deze periode moet je het examen opnieuw afleggen.
En omdat Google Cloud continu in ontwikkeling is, is het goed mogelijk dat ook de certificeringseisen veranderen (dit gebeurde net toen ik begon met het schrijven van het artikel).
Wat heb je nodig voor de voorbereiding op het examen?
Voor de professional certificering beveelt Google aan om meer dan drie jaar ervaring in de sector en meer dan een jaar ervaring in het ontwikkelen en beheren van oplossingen met GCP te hebben.
Ik had niets van dit alles.
De relevante ervaring was ongeveer zes maanden in elk geval.
Om de kloof te dichten, heb ik verschillende online leerbronnen gebruikt.
Welke cursussen heb ik gevolgd?
Als jouw situatie op de mijne lijkt en je voldoet niet aan de aanbevolen vereisten, kun je enkele van de onderstaande cursussen volgen om je kennisniveau te verhogen.
Dit zijn de cursussen die ik heb gebruikt ter voorbereiding op de certificering. Ze worden vermeld in de volgorde van mijn afronding.
Voor elk heb ik de kosten, duur en nuttigheid voor het afleggen van het certificeringsexamen aangegeven.
Enkele van de geweldige educatieve onlinebronnen die ik heb gebruikt om mijn vaardigheden voor het examen te verbeteren zijn, in volgorde: , , .
Kosten: 49 $ per maand (na een gratis proefperiode van 7 dagen).
Duur: 1-2 maanden, meer dan 10 uur per week.
Nuttigheid: 8 van 10.
Cursus is ontwikkeld in samenwerking met Google Cloud op het Coursera-platform.
Het is onderverdeeld in vijf samenhangende cursussen, waarbij elke cursus ongeveer 10 uur studietijd per week beslaat.
Als je niet bekend bent met gegevensverwerking in Google Cloud, biedt deze specialisatie exact de vaardigheden die je nodig hebt. Je zult een reeks praktische oefeningen uitvoeren met behulp van een iteratieve platform genaamd QwikLabs. Daarvoor zijn er lezingen van Google Cloud-specialisten over hoe je verschillende services kunt toepassen, zoals Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow en Bigtable.
Kosten: gratis.
Duur: 1 week, 4-6 uur.
Nuttigheid: 4 van 10.
Een lage nuttigheidsbeoordeling betekent niet dat de cursus over het geheel nutteloos is — dat is absoluut niet het geval. De enige reden dat de beoordeling zo laag is, is dat deze niet gericht is op de Professional Data Engineer-certificering (wat je uit de naam kunt opmaken).
Ik heb het gevolgd om mijn kennis op te frissen na het voltooien van de Coursera-specialisatie, omdat ik Google Cloud in enkele beperkte gevallen had gebruikt.
Als je eerder met een andere cloudprovider hebt gewerkt of nooit Google Cloud hebt gebruikt, kan deze cursus nuttig voor je zijn: het is een uitstekende inleiding tot het Google Cloud-platform als geheel.
Kosten: 49 $ per maand (na een gratis proefperiode van 7 dagen).
Duur: 1-4 weken, meer dan 4 uur per week.
Nuttigheid: 10 van 10.
Na het afleggen van het examen en nagedacht te hebben over de gevolgde cursussen, kan ik zeggen dat de meest nuttige cursus de Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer was.
Video-instructies, evenals (een geweldige gratis leerbron die samen met de cursus wordt aangeboden) en de oefenexamens maken deze cursus een van de beste die ik ooit heb gevolgd.
Ik heb het zelfs aanbevolen als referentiemateriaal in de notities in Slack voor het team na het examen.
Notities in Slack
• Sommige vragen in het examen werden niet behandeld in de Linux Academy cursus, de A Cloud Guru cursus, of de Google Cloud Practice examens (wat te verwachten was).
• In één vraag was er een grafiek van datapunten. Er werd gevraagd met welke vergelijking ze konden worden gegroepeerd (bijvoorbeeld, cos(X) of X²+Y²).
• Het is belangrijk om de verschillen tussen Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub te kennen en te begrijpen hoe ze gebruikt kunnen worden.
• Twee specifieke voorbeelden op het examen waren precies dezelfde als die op de oefenexamens, hoewel ik tijdens het examen geen van hen heb gelezen (de vragen zelf waren voldoende om te antwoorden).
• Het is nuttig om de basis syntaxis van SQL-queries te kennen, vooral voor vragen over BigQuery.
• De oefenexamens in de Linux Academy en GCP cursussen lijken sterk op de vragen in het examen — het is raadzaam ze meerdere keren te maken om je eigen zwakke punten te vinden.
• Het is belangrijk om te onthouden dat Dataproc werkt met Hadoop, Spark, Hive en Pigs.
• Dataflow werkt met Apache Beam.
• Cloud Spanner — dit is een database die oorspronkelijk voor de cloud is ontwikkeld, het is compatibel met ACID en werkt overal ter wereld.
• Het is handig om de namen van 'oudere' systemen te kennen — de tegenhangers van relationele en niet-relationele databases (bijvoorbeeld, MongoDB, Cassandra).
• De IAM-rollen van de diensten verschillen een beetje, maar het zou goed zijn om te begrijpen hoe je de mogelijkheden voor gebruikers kunt scheiden om gegevens te zien en workflows te ontwerpen (bijvoorbeeld, in de rol van Dataflow Worker kun je workflows ontwerpen, maar kun je de gegevens niet zien).
Dat lijkt voorlopig voldoende. Elk examen verloopt op zijn eigen manier. De Linux Academy cursus zal 80% van de benodigde kennis bieden.
Kosten: gratis.
Duur: 1–2 uur.
Nuttigheid: 5 van de 10.
Deze video's werden aanbevolen op de A Cloud Guru forums. Veel van hen zijn niet gerelateerd aan de Professional Data Engineer certificering, dus heb ik gewoon de gekozen die een servicenaam bevatten die me bekend voorkwam.
Tijdens de cursus kunnen sommige diensten uitdagend lijken, dus het was fijn om te zien hoe een specifieke dienst in slechts een minuut werd beschreven.
Kosten: 49 $ voor het certificaat of gratis (zonder certificaat).
Duur: 1–2 weken, meer dan zes uur per week.
Nuttigheid: werd niet beoordeeld.
Ik vond deze bron een dag voor de geplande examendatum. Er was geen tijd om het te doorlopen — vandaar het gebrek aan een beoordeling van de nuttigheid.
Na het bekijken van de overzichtspagina van de cursus kan ik zeggen dat dit een uitstekende bron is om alles te herhalen wat je hebt geleerd over Data Engineering in Google Cloud en om je zwakke punten te identificeren.
Ik heb deze cursus aan een van mijn collega's verteld, die zich voorbereidt op de certificering.
Kosten: gratis.
Duur: onbekend.
Nuttigheid: werd niet beoordeeld.
Een andere bron die ik na het examen tegenkwam. Het lijkt zeer uitgebreid, maar de uitleg is vrij beknopt. Bovendien is het gratis. Je kunt het raadplegen tussen de oefenexamens door en zelfs na de certificering — om je kennis op te frissen.
Wat deed ik na de cursussen?
Naarmate ik de cursussen afrondde, boekte ik een examen met een aankondiging van een week.
Een deadline hebben is een uitstekende motivatie om de geleerde stof te herzien.
Ik heb verschillende keren de oefenexamens van Linux Academy en Google Cloud doorlopen totdat ik consistent meer dan 95% scoorde.
De eerste poging van het oefenexamen van Linux Academy met meer dan 90% resultaat.
De tests voor elk van de platforms lijken op elkaar; ik nam notities en analyseerde de vragen waarin ik steeds fout ging — dit hielp me om mijn zwakke punten weg te werken.
Tijdens het examen zelf was het onderwerp de ontwikkeling van gegevensverwerkingssystemen in Google Cloud aan de hand van twee voorbeelden (vanaf 29 maart 2019 is de inhoud van het examen gewijzigd). Het hele examen bestond uit meerkeuzevragen.
Het afleggen van het examen duurde twee uur; het leek ongeveer 20% moeilijker dan de oefenexamens die ik kende.
Desondanks zijn de laatste — een zeer waardevolle bron.
Wat zou ik veranderen als ik het examen opnieuw zou afleggen?
Meer oefenexamens. Meer praktische kennis.
Natuurlijk kan ik altijd nog iets beter voorbereiden.
In de aanbevolen eisen staat meer dan drie jaar ervaring met GCP, wat ik niet had — dus ik moest omgaan met wat er was.
Aanvullend
Het examen is bijgewerkt op 29 maart. De material in het artikel zal nog steeds een goede basis bieden voor voorbereiding, maar het is belangrijk om enkele wijzigingen op te merken.
Secties van het examen Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Het ontwerpen van gegevensverwerkingssysteem.
2. Het bouwen en onderhouden van datastructuren en databases.
3. Gegevensanalyse en machine learning integratie.
4. Het modelleren van bedrijfsprocessen voor analyse en optimalisatie.
5. Het waarborgen van betrouwbaarheid.
6. Gegevensvisualisatie en ondersteuning bij besluitvorming.
7. Ontwerp met focus op veiligheid en compliance.
Secties van het examen Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Het ontwerpen van gegevensverwerkingssysteem.
2. Ontwikkeling en exploitatie van dataverwerkingssysteem.
3. Exploitatie van machine learning-modellen (de meeste wijzigingen vonden hier plaats) [NIEUW].
4. Kwaliteitsborging van oplossingen.
In versie 2 zijn secties 1, 2, 4 en 6 van versie 1 samengevoegd in secties 1 en 2, terwijl secties 5 en 7 zijn samengevoegd in sectie 4. Sectie 3 in versie 2 is uitgebreide en dekt nu alle nieuwe mogelijkheden van machine learning in Google Cloud.
Deze wijzigingen zijn zeer recent, dus veel leermaterialen zijn nog niet bijgewerkt.
Echter, als je gebruik maakt van de materialen uit het artikel, zou dat voldoende moeten zijn om 70% van de benodigde kennis te dekken. Ik zou ook zelf deze onderwerpen doornemen (ze zijn verschenen in de tweede versie van het examen):
- (hardware ontwikkeld door Google speciaal voor machine learning).
Zoals te zien is, is de update van het examen voornamelijk gerelateerd aan de mogelijkheden van machine learning in Google Cloud.
Aanvulling van 29.04.2019. Ik ontving een bericht van de instructeur van de Linux Academy-cursus (Matthew Ulasien).
Ter info: we plannen om de Data Engineer-cursus in Linux Academy bij te werken en de nieuwe doelen erin op te nemen - ergens medio of eind mei.
Na het examen
Na het afleggen van het examen ontvang je een 'behaald' of 'niet behaald'-resultaat. Bij de oefenexamens wordt aangeraden om te streven naar minimaal 70%, dus ik heb me gericht op 90%.
Na het succesvol afleggen van het examen ontvang je een activatiecode per e-mail samen met het officiële certificaat Google Cloud Professional Data Engineer. Gefeliciteerd!
De activatiecode kan worden gebruikt in de exclusieve winkel voor Google Cloud Professional Data Engineer, waar je leuk kunt scoren: er zijn t-shirts, rugzakken en hoodies (op het moment van het afleggen, kan iets niet op voorraad zijn). Ik heb een hoodie gekozen.
Met het certificaat kun je je vaardigheden (officieel) demonstreren en terugkeren naar het werk waar je het beste in bent - het bouwen van systemen.
Tot over twee jaar - bij de hercertificering.
P. S. Hartelijk dank aan de geweldige instructeurs van de bovengenoemde cursussen en voor het bieden van middelen en tijd voor training en voorbereiding op het examen.
Over de vertaler
De vertaling van het artikel is uitgevoerd door Alconost.
Alconost houdt zich bezig met , in 70 talen. Moedertaalsprekers, linguïstische tests, cloudplatform met API, continue lokalisatie, projectmanagement 24/7, alle formaten van stringbronnen.
We maken ook — voor websites, verkoop-, imago-, advertentie-, instructie-, teasers, explainers, trailers voor Google Play en de App Store.
→
Bron: habr.com
