Zonder de aanbevolen drie jaar praktijkervaring
*Opmerking: Het artikel is gewijd aan het Google Cloud Professional Data Engineer-certificeringsexamen, dat geldig was tot 29 maart 2019. Daarna hebben zich enkele wijzigingen voorgedaan - deze worden beschreven in de sectie “bovendien"*
Google Sweatshirt: ja. Serieuze gezichtsuitdrukking: ja. Foto uit de videoversie van dit artikel .
Wil je een gloednieuw sweatshirt krijgen zoals dat op mijn foto?
Of misschien bent u geïnteresseerd in een certificaat en je probeert uit te vinden hoe je het kunt krijgen?
De afgelopen maanden heb ik meerdere cursussen gevolgd en tegelijkertijd met Google Cloud gewerkt ter voorbereiding op het Professional Data Engineer examen. Toen ging ik naar het examen en slaagde. Het sweatshirt arriveerde een paar weken later, maar het certificaat arriveerde sneller.
In dit artikel vindt u informatie die u mogelijk nuttig vindt en de stappen die ik heb genomen om gecertificeerd te worden als Google Cloud Professional Data Engineer.
Overgeplaatst naar
Waarom zou u de Google Cloud Professional Data Engineer-certificering behalen?
Gegevens omringen ons, ze zijn overal. Daarom is er tegenwoordig vraag naar specialisten die weten hoe ze systemen moeten creëren die gegevens kunnen verwerken en gebruiken. En Google Cloud levert de infrastructuur om deze systemen te bouwen.
Als u al over Google Cloud-vaardigheden beschikt, hoe kunt u deze dan demonstreren aan een toekomstige werkgever of klant? Dit kan op twee manieren worden gedaan: door een portfolio van projecten te hebben of door te slagen voor certificering.
Een certificaat vertelt potentiële klanten en werkgevers dat u over bepaalde vaardigheden beschikt en dat u de moeite heeft genomen om deze officieel te laten certificeren.
Dit staat ook vermeld in de officiële beschrijving van het examen.
Demonstreer uw vermogen om datawetenschapssystemen en machine learning-modellen te ontwerpen en bouwen op het Google Cloud-platform.
Als u nog niet over de vaardigheden beschikt, leert het certificeringstrainingsmateriaal u alles wat u moet weten over hoe u datasystemen van wereldklasse kunt bouwen met Google Cloud.
Wie moet de Google Cloud Professional Data Engineer-certificering behalen?
Je hebt de cijfers gezien: de cloudtechnologiesector groeit, ze bestaan al heel lang bij ons. Als je niet bekend bent met de statistieken, geloof me dan maar: de wolken komen omhoog.
Als u al datawetenschapper of machine learning-ingenieur bent, of de overstap wilt maken naar datawetenschap, is de Google Cloud Professional Data Engineer-certificering precies wat u nodig heeft.
De mogelijkheid om cloudtechnologieën te gebruiken wordt een verplichte vereiste voor alle dataprofessionals.
Heb je een certificaat nodig om een data science- of machine learning-professional te worden?
Nee.
U kunt Google Cloud gebruiken om dataoplossingen uit te voeren zonder certificaat.
Een certificaat is slechts één manier om de vaardigheden die u bezit te bewijzen.
Hoeveel kost het?
De kosten voor het afleggen van het examen bedragen $ 200. Lukt dit niet, dan moet u opnieuw betalen.
Daarnaast zul je geld moeten uitgeven aan voorbereidende cursussen en het gebruik van het platform zelf.
Platformkosten zijn kosten voor het gebruik van Google Cloud-services. Als u een actieve gebruiker bent, bent u zich hiervan terdege bewust. Als u een beginner bent en net begint met de tutorials in dit artikel, kunt u een Google Cloud-account maken en alles gedaan krijgen voor de $ 300 Google-tegoeden die u krijgt wanneer u zich aanmeldt.
We komen zo op de kosten van de cursussen.
Hoe lang is het certificaat geldig?
Twee jaar. Na deze periode moet het examen opnieuw worden afgelegd.
En aangezien Google Cloud voortdurend evolueert, is het waarschijnlijk dat de certificeringsvereisten zullen veranderen (dit gebeurde net toen ik begon met het schrijven van het artikel).
Wat heb je nodig om je voor te bereiden op het examen?
Voor certificering op professioneel niveau adviseert Google drie jaar ervaring in de sector en meer dan één jaar ervaring met het ontwikkelen en beheren van oplossingen met behulp van GCP.
Ik had niets van dit alles.
De relevante ervaring bedroeg in beide gevallen ongeveer zes maanden.
Om de leemte op te vullen, heb ik verschillende online leermiddelen gebruikt.
Welke cursussen heb ik gevolgd?
Als uw geval vergelijkbaar is met het mijne en u voldoet niet aan de aanbevolen vereisten, dan kunt u enkele van de onderstaande cursussen volgen om uw niveau te verbeteren.
Dit zijn degenen die ik heb gebruikt bij de voorbereiding op certificering. Ze worden vermeld in volgorde van voltooiing.
Voor elk heb ik de kosten, het tijdstip en het nut voor het behalen van het certificeringsexamen aangegeven.
Enkele van de coole online leermiddelen die ik heb gebruikt om mijn vaardigheden vóór het examen te verbeteren, in deze volgorde: , , .
kosten: $ 49 per maand (na een gratis proefperiode van 7 dagen).
Tijd: 1 à 2 maanden, meer dan 10 uur per week.
Nutsvoorziening: 8 van de 10.
Cursus op het Coursera-platform ontwikkeld in samenwerking met Google Cloud.
Het is verdeeld in vijf geneste cursussen, die elk ongeveer 10 uur studietijd per week omvatten.
Als u nieuw bent bij Google Cloud data science, biedt deze specialisatie u de vaardigheden die u nodig heeft. Je voltooit een reeks praktische oefeningen met behulp van een iteratief platform genaamd QwikLabs. Daarvoor zijn er lezingen door Google Cloud-specialisten over het gebruik van verschillende diensten, zoals Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow en Bigtable.
kosten: gratis.
Tijd: 1 week, 4–6 uur.
Nutsvoorziening: 4 van de 10.
Een lage bruikbaarheidsbeoordeling betekent niet dat de cursus als geheel nutteloos is - verre van dat. De enige reden dat de score zo laag is, is omdat deze niet gericht is op de Professional Data Engineer-certificering (zoals de naam al doet vermoeden).
Ik heb het gevolgd als opfrisser na het voltooien van de Coursera-specialisatie, aangezien ik Google Cloud in een beperkt aantal gevallen had gebruikt.
Als u eerder met een andere cloudprovider heeft gewerkt of nog nooit Google Cloud heeft gebruikt, vindt u deze cursus wellicht nuttig: het is een geweldige introductie tot het Google Cloud-platform als geheel.
kosten: $ 49 per maand (na een gratis proefperiode van 7 dagen).
Tijd: 1–4 weken, meer dan 4 uur per week.
Nutsvoorziening: 10 van de 10.
Na het examen te hebben afgelegd en na te denken over de cursussen die ik heb gevolgd, kan ik zeggen dat de Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer het meest behulpzaam was.
Video-tutorials ook (een uitstekend gratis leermiddel dat bij de cursus wordt geleverd) en oefenexamens maken dit een van de beste cursussen die ik ooit heb gevolgd.
Ik heb het zelfs aanbevolen als referentiemateriaal in Slack-notities voor het team na het examen.
Notities in Slack
• Sommige examenvragen kwamen niet aan bod in de Linux Academy-cursus, A Cloud Guru of Google Cloud Practice-examens (wat te verwachten was).
• Eén vraag bevatte een grafiek met gegevenspunten. Er werd gevraagd welke vergelijking gebruikt zou kunnen worden om ze te groeperen (bijvoorbeeld cos(X) of X²+Y²).
• Zorg ervoor dat u de verschillen tussen Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub kent en begrijpt hoe ze kunnen worden gebruikt.
• De twee specifieke voorbeelden op het examen zijn dezelfde als die in de praktijkvoorbeelden, al heb ik ze tijdens het examen helemaal niet gelezen (de vragen zelf waren voldoende om te beantwoorden).
• Het kennen van de basissyntaxis van SQL-query's is handig, vooral voor BigQuery-vragen.
• De oefenexamens in de Linux Academy- en GCP-cursussen lijken qua stijl sterk op de vragen in het examen - ze zijn de moeite waard om meerdere keren te doen om je eigen zwakke punten te ontdekken.
• We moeten dat niet vergeten gegevensverwerking werkt met Hadoop, Vonk, Bijenkorf и Varkens.
• Informatiestroom werkt met Apache-straal.
• Cloud spanner is een database die oorspronkelijk is ontworpen voor de cloud en waarmee hij compatibel is ACID en werkt overal ter wereld.
• Het is nuttig om de namen van de “oudjes” te kennen – de equivalenten van relationele en niet-relationele databases (bijvoorbeeld MongoDB, Cassandra).
• IAM-rollen variëren enigszins tussen services, maar het is een goed idee om te begrijpen hoe u de mogelijkheid voor gebruikers om gegevens te zien en werkstromen te ontwerpen kunt scheiden (de rol Dataflow Worker kan bijvoorbeeld werkstromen ontwerpen, maar geen gegevens zien).
Voorlopig is dit waarschijnlijk voldoende. Elk examen verloopt anders. De Linux Academy-cursus zal 80% van de benodigde kennis opleveren.
kosten: gratis.
Tijd: 1–2 uur.
Nutsvoorziening: 5 van de 10.
Deze video's werden aanbevolen op de A Cloud Guru-forums. Velen van hen hebben geen betrekking op de Professional Data Engineer-certificering, dus ik heb gewoon degenen gekozen waarvan de servicenamen mij bekend voorkwamen.
Bij het doorlopen van de cursus kunnen sommige diensten ingewikkeld lijken, dus het was leuk om in een minuut te zien hoe een bepaalde dienst werd beschreven.
kosten: $ 49 per certificaat of gratis (geen certificaat).
Tijd: 1 à 2 weken, meer dan zes uur per week.
Nutsvoorziening: Niet geëvalueerd.
Ik vond deze bron de dag vóór mijn examendatum. Er was niet genoeg tijd om het af te ronden - vandaar het ontbreken van een bruikbaarheidsbeoordeling.
Nadat ik echter de cursusoverzichtspagina heb bekeken, kan ik zeggen dat dit een geweldige bron is om alles wat u over Data Engineering op Google Cloud heeft geleerd te bekijken en uw zwakke plekken te vinden.
Ik vertelde een van mijn collega's over deze cursus, die zich voorbereidt op certificering.
kosten: gratis.
Tijd: onbekend.
Nutsvoorziening: Niet geëvalueerd.
Een andere hulpbron die ik na het examen tegenkwam. Het ziet er uitgebreid uit, maar de presentatie is vrij kort. Bovendien is het gratis. U kunt er tussen oefenexamens en zelfs na certificering naar verwijzen om uw kennis op te frissen.
Wat heb ik gedaan na de cursus?
Toen ik het einde van mijn cursussen naderde, boekte ik mijn examen met een opzegtermijn van een week.
Het hebben van een deadline is een goede motivatie om te herzien wat je hebt geleerd.
Ik heb de Linux Academy en Google Cloud oefenexamens verschillende keren afgelegd totdat ik consistent boven de 95% begon te scoren.
Voor de eerste keer geslaagd voor het Linux Academy oefenexamen met een score van ruim 90%.
De tests voor elk platform zijn vergelijkbaar; Ik schreef en analyseerde de vragen die ik voortdurend fout had - dit hielp mijn zwakke punten te elimineren.
Tijdens het examen zelf was het onderwerp de ontwikkeling van dataverwerkingssystemen in Google Cloud aan de hand van twee voorbeelden (de inhoud van het examen is sinds 29 maart 2019 veranderd). Het hele examen bestond uit meerkeuzevragen.
Het examen duurde twee uur en leek ongeveer 20% moeilijker dan de oefenexamens die ik kende.
Deze laatste zijn echter een zeer waardevolle hulpbron.
Wat zou ik veranderen als ik het examen opnieuw zou doen?
Meer oefenexamens. Meer praktische kennis.
Iets beter voorbereiden kan natuurlijk altijd.
De aanbevolen vereisten vermeldden meer dan drie jaar ervaring met het gebruik van GCP, wat ik niet had - dus ik moest omgaan met wat ik had.
bovendien
Het examen is op 29 maart bijgewerkt. Het materiaal in dit artikel biedt nog steeds een goede basis voor voorbereiding, maar het is belangrijk om enkele wijzigingen op te merken.
Google Cloud Professional Data Engineer-examensecties ()
1. Ontwerp van gegevensverwerkingssystemen.
2. Opbouw en ondersteuning van datastructuren en databases.
3. Data-analyse en aansluiting van machine learning.
4. Modellering van bedrijfsprocessen voor analyse en optimalisatie.
5. Betrouwbaarheid garanderen.
6. Datavisualisatie en beslissingsondersteuning.
7. Ontwerp met focus op veiligheid en compliance.
Google Cloud Professional Data Engineer-examensecties ()
1. Ontwerp van gegevensverwerkingssystemen.
2. Constructie en exploitatie van gegevensverwerkingssystemen.
3. Werking van machine learning-modellen (de meeste veranderingen vonden hier plaats) [NIEUWE].
4. Waarborgen van de kwaliteit van oplossingen.
In versie 2 zijn secties 1, 2, 4 en 6 van versie 1 gecombineerd in secties 1 en 2, secties 5 en 7 in sectie 4. Sectie 3 in versie 2 is uitgebreid om alle nieuwe machine learning-mogelijkheden in Google te dekken Wolk.
Deze veranderingen hebben vrij recent plaatsgevonden, dus veel educatief materiaal heeft geen tijd gehad om te worden bijgewerkt.
Als u echter de materialen uit het artikel gebruikt, zou dit voldoende moeten zijn om 70% van de vereiste kennis te dekken. Ik zou de volgende onderwerpen ook zelf doornemen (ze verschenen in de tweede versie van het examen):
- (hardware ontwikkeld door Google specifiek voor machine learning).
Zoals u kunt zien, heeft de examenupdate vooral betrekking op de machine learning-mogelijkheden van Google Cloud.
Update van 29.04.2019 april XNUMX. Ik ontving een bericht van een cursusinstructeur van de Linux Academy (Matthew Ulasien).
Ter referentie: we zijn van plan om de Data Engineer-cursus op de Linux Academy ergens midden tot eind mei bij te werken om de nieuwe doelen te weerspiegelen.
Na examen
Zodra u slaagt voor het examen, ontvangt u een voldoende of onvoldoende uitslag. Bij praktijkexamens zeggen ze dat ze minimaal 70% moeten nastreven, dus ik mikte op 90%.
Nadat u het examen met goed gevolg heeft afgelegd, ontvangt u per e-mail een activatiecode samen met het officiële Google Cloud Professional Data Engineer-certificaat. Gefeliciteerd!
De activeringscode kan worden gebruikt in de exclusieve Google Cloud Professional Data Engineer-winkel, waar u goed geld kunt verdienen: er zijn T-shirts, rugzakken en hoodies (sommige zijn mogelijk niet op voorraad op het moment van levering). Ik heb gekozen voor een sweatshirt.
Zodra u gecertificeerd bent, kunt u uw vaardigheden (officieel) demonstreren en weer doen waar u goed in bent: systemen bouwen.
Tot over twee jaar voor hercertificering.
P.S. Hartelijk dank aan de geweldige docenten van de bovenstaande cursussen en voor het verstrekken van middelen en tijd om te studeren en zich voor te bereiden op het examen.
Over de vertaler
Het artikel is vertaald door Alconost.
Alconost is verloofd , in 70 talen. Native vertalers, taaltesten, cloudplatform met API, continue lokalisatie, 24/7 projectmanagers, alle stringbronformaten.
Wij ook — voor verkoopsites, afbeeldingen, advertenties, educatief, teasers, uitleggers, trailers voor Google Play en App Store.
→
Bron: www.habr.com