Uten anbefalt 3 års praktisk erfaring
Før kursstart , vi ønsker å dele med deg en oversettelse av en veldig interessant historie, som absolutt vil være nyttig for fremtidige dataingeniører. Gå!
Hettegenser fra Google: ta på. Seriøst arbeidende ansiktsuttrykk: tilstede. Bilde fra videoversjonen av denne artikkelen på .
Merk. Denne artikkelen dekker sertifiseringseksamenen for Google Cloud Professional Data Engineer til og med 29. mars 2019. Det har vært noen endringer siden denne datoen. Jeg har inkludert dem i tilleggsdelen.
Så, vil du få en ny hettegenser som på coveret mitt? Eller tenker du på å bli sertifisert? og lurer på hvordan man gjør det.
I løpet av de siste månedene har jeg tatt kurs og brukt Google Cloud for å forberede meg til eksamenen for profesjonell dataingeniør. Så prøvde jeg å passere den og bestod. Og noen uker senere ble hettegenseren min levert. Attesten kom raskt.
Denne artikkelen vil liste opp noen ting du kanskje vil vite og trinnene jeg tok for å få min Google Cloud Professional Data Engineer-sertifisering.
Hvorfor vil du bli sertifisert som Google Cloud Professional Data Engineer?
Data er overalt. Og å vite hvordan man bygger systemer som kan behandle og bruke data er etterspurt. Google Cloud gir infrastrukturen for å bygge disse systemene.
Du har kanskje allerede ferdighetene til å bruke Google Cloud, men hvordan vil du demonstrere dette for en fremtidig arbeidsgiver eller klient? Det er to måter: portefølje av prosjekter eller sertifisering.
Sertifikatet forteller potensielle kunder og arbeidsgivere: "Jeg har ferdighetene og jeg har anstrengt meg for å bli akkreditert."
En kort beskrivelse fra Google oppsummerer det.
Vis evnen din til å designe og bygge datasystemer og bygge maskinlæringsmodeller på Google Cloud Platform.
Hvis du ikke allerede har ferdighetene, betyr det å gå gjennom sertifiseringsveiledningene at du lærer alt om hvordan du bygger datasystemer i verdensklasse på Google Cloud.
Hvem ønsker å bli sertifisert som Google Cloud Professional Data Engineer?
Du har sett tallene. Skyen vokser. Den er allerede her og går ingen vei. Hvis du ikke har sett tallene ennå, stol på meg, skyen vokser.
Enten du allerede er dataforsker, dataingeniør, dataanalytiker, maskinlæringsingeniør eller ser etter en karrieremulighet i dataverdenen, er Google Cloud Professional Data Engineer-sertifiseringen noe for deg.
Muligheten til å bruke skyen er i ferd med å bli et krav for enhver datasentrisk posisjon.
Trenger du en sertifisering for å være en god dataingeniør/dataviter/maskinlæringsingeniør?
Nei.
Du kan fortsatt bruke Google Cloud for dataoverføringsløsninger uten sertifikat.
Sertifikatet er bare en av metodene for å validere eksisterende ferdigheter.
Hvor mye koster det?
Prisen for eksamen er $200. Hvis du mislykkes, må du betale på nytt for et nytt forsøk.
Det kan være kostnader knyttet til forberedende kurs og bruk av selve plattformen.
Plattformavgifter er gebyrer for bruk av Google Cloud-tjenester. Hvis du er en sofistikert bruker, er du allerede klar over dette. Hvis ikke, og du har akkurat kommet i gang med veiledningene som dekkes i denne artikkelen, kan du opprette en ny Google Cloud-konto og holde deg innenfor $300 Google-tilbudene når du registrerer deg.
Vi kommer til kostnadene for kurset om et sekund.
Hvor lenge er sertifiseringen gyldig?
2 år. Etter det må du ta eksamen på nytt.
Og siden Google Cloud utvikler seg hver dag, er det sannsynlig at det som kreves for et sertifikat vil endre seg (som jeg fant ut, hadde det allerede endret seg da jeg begynte å skrive denne artikkelen).
Hva trenger du for å forberede deg til eksamen?
Google anbefaler 3+ års bransjeerfaring og 1+ år med utvikling og administrering av løsninger ved hjelp av GCP for sertifisering på profesjonelt nivå.
Jeg hadde ingen av de ovennevnte.
På grunn av 6 måneders relevant erfaring. For å bøte på mangelen brukte jeg en kombinasjon av nettbaserte læringsressurser.
Hvilke kurs tok jeg?
Hvis du er som meg og ikke har de anbefalte kravene, kan du ta noen av følgende kurs for å øke ferdighetene dine.
Følgende kurs er det jeg brukte for å forberede meg til sertifiseringen. De er oppført i rekkefølge etter fullføring.
Jeg har listet opp kostnadene, timingen og nytten av å ta sertifiseringseksamenen for alle.
Noen av de flotte nettressursene jeg brukte for å forbedre ferdighetene mine før eksamen. I rekkefølge: , и .
Koste: $49 per måned (etter 7-dagers gratis prøveperiode)
tid: 1-2 måneder, 10+ timer per uke
Nytte: 8 / 10
laget i samarbeid med Google Cloud.
Det er delt inn i fem delkurs, som hver tar ca. 10 timer per uke med studietid.
Hvis du er ny på Google Cloud-databehandling, vil denne spesialiseringen ta deg fra nivå 0 til nivå 1. Du vil fullføre en rekke praktiske øvelser ved å bruke en iterativ plattform kalt QwikLabs. Før det vil det være foredrag av Google Cloud-utøvere om hvordan man bruker ulike tjenester som Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow og Bigtable.
Koste: gratis
tid: 1 uke, 4-6 timer
Nytte: 4 / 10
Ikke ta en lav nyttepoengsum som en indikasjon på kursets verdiløshet. Dette er langt fra sant. Den eneste grunnen til at den får en lavere poengsum er fordi den ikke er fokusert på å sertifisere en profesjonell dataingeniør (som navnet antyder).
Etter å ha fullført Coursera-spesialiseringen tok jeg dette kurset som en oppfriskning fordi jeg bare brukte Google Cloud for noen få spesialiserte brukstilfeller.
Hvis du kommer fra en annen skyleverandør eller aldri har brukt Google Cloud før, kan det være lurt å ta dette kurset. Dette er en flott introduksjon til Google Cloud Platform generelt.
Koste: $49 per måned (etter 7-dagers gratis prøveperiode)
tid: 1-4 uker, 4+ timer per uke
Nytte: 10 / 10
Etter å ha fullført eksamen og reflektert over kursene jeg tok, var det mest hjelpsomme .
Video også (en flott gratis læringsressurs som følger med kurset) og praksiseksamener gjorde dette kurset til en av de beste læringsressursene jeg noen gang har brukt.
Jeg anbefalte det til og med som referanse i noen Slack-notater for laget etter eksamen.
Notater i Slack
- Noen ting på eksamen var ikke på eksamener ved Linux Academy, Cloud Guru eller Google Cloud Practice (forventet)
- 1 spørsmål med en graf over datapunkter, om hvilken ligning du bør gruppere dem (for eksempel cos(X) eller X² + Y²)
- Å kjenne forskjellene mellom Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub og hvordan de kan brukes er et must.
- De to arbeidseksemplene på forskning på eksamen var nøyaktig de samme som i praksisøkten, selv om jeg ikke refererte til disse studiene i det hele tatt under eksamen (spørsmålene ga tilstrekkelig innsikt).
- Å kjenne den grunnleggende syntaksen til SQL-spørringer er veldig nyttig, spesielt for BigQuery-spørsmål.
- Øvingseksamenene levert av Linux Academy og GCP ligner veldig på eksamensspørsmål, og jeg vil jobbe gjennom hver av dem flere ganger og bruke dem til å finne ut svakhetene dine.
- Et lite tips for å hjelpe med Dataproc: "dataproc kroken og Hadoop elefanten planlegger å Spark en brann og kokk Hive of Griser" {Krokodille dataproc og elefant Hadoop planlegger å bygge en brannSpark - gnist, tenne bål - lage bål) og koke en sverm (Hive) griser (Pig)} (Dataproc avtaler med Hadoop, Spark, Hive og Pig)
- «Dataflyt er en flytende Beam av lys" {Dataflyt dette er den nåværende strålen (Beam) light} (Dataflow tar for seg Apache Beam)
- «Alle hele verden kan forholde seg til en godt laget SYRE vasket Skiftnøkkel" {Hver som helst verdensomspennende kunne håndtere renset syre (ACID) med en solid skiftenøkkel (Spanner)} (Cloud Spanner er en database designet for å heve skyen fra bunnen av, ACID-kompatibel og tilgjengelig over hele verden)
- Det kan være nyttig å vite navnene på klassiske relasjonelle og ikke-relasjonelle databaser (for eksempel MongoDB, Cassandra)
- IAM-roller varierer litt for hver tjeneste, men det er nyttig å forstå hvordan man skiller brukere fra å kunne se data uten å ta fra seg muligheten til å designe arbeidsflyter (f.eks. "Dataflow Worker"-rollen kan designe arbeidsflyter, men ikke se data)
Dette er nok nok foreløpig. Kilometerstanden vil sannsynligvis variere fra eksamen til eksamen. Linux Academy-kurset vil gi deg 80% av kunnskapen.
Koste: gratis
tid: 1-2 timer
Nytte: 5 / 10
De har blitt anbefalt på Cloud Guru-foraene. Mange av dem var ikke relatert til Professional Data Engineer-sertifiseringen, men jeg har valgt ut noen som er det.
Noen tjenester kan virke kompliserte når man går gjennom kurset, så det var hyggelig å høre hvordan en bestemt tjeneste beskrives på et minutt.
Koste: $49 per sertifikat eller gratis (uten sertifikat)
tid: 1-2 uker, 6+ timer per uke
Nytte: N / A
Jeg fant denne ressursen dagen før den planlagte eksamenen min. Jeg ble ikke ferdig med det på grunn av tidsbegrensninger, derav mangelen på en verktøyvurdering.
Fra kursoversiktssiden ser det imidlertid ut som en flott ressurs for å samle alt du har lært om Google Cloud Data Engineering og fremheve eventuelle svakheter.
Jeg anbefalte dette kurset som en ressurs til en av mine kolleger som forbereder seg til sertifisering.
Koste: gratis
tid: I / A
Nytte: I / A
Dette var en annen ressurs jeg snublet over etter eksamen. Etter min mening er den omfattende, men samtidig kortfattet. Dessuten er det gratis. Den kan brukes til å lese mellom øvingseksamener eller til og med etter sertifisering for å friske opp kunnskap.
Hva gjorde jeg etter kurset?
Da jeg nærmet meg slutten av kursene mine, bestilte jeg eksamen med en ukes varsel.
Å ha en frist er en stor motivasjon for å forsterke det du har lært.
Jeg tok gjentatte ganger praksiseksamenene fra Linux Academy og Google Cloud til jeg klarte å fullføre dem med 95 %+ nøyaktighet hver gang.
Bestått Linux Academy praksiseksamen med over 90 % for første gang.
Testene fra hver plattform er like, men jeg fant ut at det å gå gjennom spørsmålene jeg konsekvent tok feil og skrive ned hvorfor jeg misforsto dem, hjalp til med å stramme opp mine svake punkter.
Eksamenen jeg tok brukte som tema to eksempler på forskningsprosjekter for utvikling av databehandlingssystemer på Google Cloud (per 29. mars 2019 har dette endret seg). Og var med flere valg hele veien.
Det tok meg ca 2 timer. Og var omtrent 20 % vanskeligere enn noen av eksamenene jeg tok.
Jeg kan ikke uttrykke verdien av praktiske eksamener nok.
Hva ville jeg endret hvis jeg dro igjen?
Flere praksisprøver. Mer praktisk kunnskap.
Selvfølgelig er det alltid mer forberedelse du kan gjøre.
Det anbefalte kravet angir mer enn 3 års GCP-bruk. Men jeg hadde det ikke, så jeg måtte forholde meg til det jeg hadde.
i tillegg
Eksamen ble oppdatert 29. mars. Materialet som presenteres i denne artikkelen gir fortsatt et godt grunnlag, men det er viktig å merke seg noen endringer.
Ulike deler av Google Cloud Professional Data Engineer-eksamenen ()
- Design av databehandlingssystemer
- Oppretting og støtte av strukturer og databaser.
- Dataanalyse og maskinlæringsforbindelse
- Forretningsprosessmodellering for analyse og optimalisering
- Sikre pålitelighet
- Datavisualisering og policystøtte
- Designet for sikkerhet og samsvar
Ulike deler av Google Cloud Professional Data Engineer-eksamenen ()
- Design av databehandlingssystemer
- Konstruksjon og drift av databehandlingssystemer
- Operasjonalisering av maskinlæringsmodeller (de fleste endringene skjedde her) [NY]
- Kvalitetssikre løsninger
Versjon 2 slo sammen seksjoner 1, 2, 4 og 6 av versjon 1 til 1 og 2. Den slo også sammen seksjoner 5 og 7 fra versjon 1 til seksjon 4. Og seksjon 3 av versjon 2 ble utvidet til å dekke hele den nye Google Cloud Maskinlæringsevner.
Fordi disse endringene er så nye, har mange av læremateriellet ikke kunnet oppdateres.
Men å gjøre deg kjent med materialene i denne artikkelen bør være nok til å dekke 70 % av det du trenger. Jeg ville kombinere dette med noe av din egen forskning på følgende spørsmål (som ble presentert i den andre versjonen av eksamen).
- (et tilpasset utstyr designet av Google spesielt for ML-trening)
Som du kan se, fokuserte den siste oppdateringen av eksamen på ML-funksjonene i Google Cloud.
Oppdatering 29/04/2019: En melding fra Linux Academy-kursinstruktør Matthew Ulasein.
Bare for referanse, planlegger vi å oppdatere Data Engineer-kurset ved Linux Academy for å gjenspeile de nye kursene som starter en gang i midten/slutten av mai.
Etter eksamen
Når du består eksamen vil du kun få et bestått eller ikke bestått resultat. Jeg anbefaler å sikte på minst 70 %, så jeg siktet meg inn på minimum 90 % på praksiseksamenene.
Når du er ferdig, vil du motta en innløsningskode via e-post sammen med den offisielle Google Cloud Professional Data Engineer-sertifiseringen. Gratulerer!
Du kan bruke innløsningskoden i den eksklusive Google Cloud Professional Data Engineer Store, som er stappfull av swag (). Det er T-skjorter, ryggsekker og hettegensere (disse er kanskje ikke på lager når du kommer dit). Jeg valgte hettegensere.
Nå du er sertifisert, kan du vise frem ferdighetene dine (offisielt) og komme tilbake til det du gjør best, å bygge.
Vi sees om to år for å sertifisere deg på nytt.
PS: Hvis du har spørsmål eller ønsker avklaringer, kan du kontakte meg på и . På Det er også en videoversjon av denne artikkelen.
PPS: tusen takk til alle de fantastiske lærerne på alle de ovennevnte kursene og for å gi ressurser og tid til å studere og forberede seg til eksamen.
Og alle som ønsker å lære mer om kursprogrammet, funksjoner i nettformatet, ferdigheter, kompetanse og prospekter som venter kandidater etter opplæring, inviterer vi deg til å , som finner sted i dag kl 20.00.
Kilde: www.habr.com