ਮੈਂ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਪਾਸ ਕੀਤੀ

ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ 3 ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਤਜ਼ਰਬੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ

ਕੋਰਸ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਉਮੀਦ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਦਿਲਚਸਪ ਕਹਾਣੀ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਵੇਗਾ। ਜਾਣਾ!

ਗੂਗਲ ਹੂਡੀ: ਪਹਿਨਿਆ। ਗੰਭੀਰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਹਾਵ-ਭਾਵ: ਮੌਜੂਦ। 'ਤੇ ਇਸ ਲੇਖ ਦੇ ਵੀਡੀਓ ਸੰਸਕਰਣ ਤੋਂ ਫੋਟੋ YouTube '.

ਨੋਟ ਕਰੋ। ਇਹ ਲੇਖ 29 ਮਾਰਚ, 2019 ਨੂੰ ਹੋਣ ਵਾਲੀ Google ਕਲਾਊਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਸ ਮਿਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੁਝ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਆਈਆਂ। ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਤਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਮੇਰੇ ਕਵਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਹੂਡੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਜਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ? ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਹੈਰਾਨ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੋਂ, ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇਮਤਿਹਾਨ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਲਈ Google ਕਲਾਊਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕੋਰਸ ਕਰ ਰਿਹਾ/ਰਹੀ ਹਾਂ। ਫਿਰ ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਪਾਸ ਹੋ ਗਿਆ। ਅਤੇ ਕੁਝ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ ਮੇਰੀ ਹੂਡੀ ਆ ਗਈ। ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ.

ਇਹ ਲੇਖ ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇਵੇਗਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੋਗੇ ਅਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੋਣ ਲਈ ਮੈਂ ਚੁੱਕੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇਵੇਗਾ।

ਤੁਸੀਂ Google ਕਲਾਊਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਿਉਂ ਬਣਨਾ ਚਾਹੋਗੇ?

ਡਾਟਾ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ. ਅਤੇ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਹੈ. ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਹੁਨਰ ਹਨ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਓਗੇ? ਇੱਥੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਹਨ: ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦਾ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ।

ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਅਤੇ ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ, "ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਹੁਨਰ ਹਨ ਅਤੇ ਮੈਂ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ।"

ਗੂਗਲ ਦਾ ਛੋਟਾ ਵੇਰਵਾ ਇਸ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।

Google ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੋ।

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਹੁਨਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ Google ਕਲਾਊਡ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵ-ਪੱਧਰੀ ਡਾਟਾ ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਸਿੱਖੋਗੇ।

ਕੌਣ Google ਕਲਾਊਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਬਣਨਾ ਚਾਹੇਗਾ?

ਤੁਸੀਂ ਨੰਬਰ ਦੇਖੇ ਹਨ। ਬੱਦਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਥੇ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਤੇ ਵੀ ਨਹੀਂ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਤੱਕ ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ ਦੇਖੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਮੇਰੇ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰੋ, ਬੱਦਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ, ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, ਡਾਟਾ ਐਨਾਲਿਸਟ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੋ, ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਕਰੀਅਰ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ Google ਕਲਾਊਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਹੈ।

ਕਲਾਉਡ ਸਮਰੱਥਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਲੋੜ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ.

ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ/ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ/ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਣਨ ਲਈ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?

ਨਹੀਂ

ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਬਿਨਾਂ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਦੇ ਡੇਟਾ ਹੱਲਾਂ ਲਈ Google ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਇੱਕ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਮੌਜੂਦਾ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।

ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਇਸਦਾ ਖ਼ਰਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ?

ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਫੀਸ $200 ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ।

ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਰਸਾਂ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਖਰਚੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ Google ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਫੀਸਾਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੂਝਵਾਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਹੀ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵਾਂ Google Cloud ਖਾਤਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਾਈਨ ਅੱਪ ਕਰਨ 'ਤੇ $300 Google ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਲਾਗਤ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵਾਂਗੇ।

ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਲਈ ਵੈਧ ਹੈ?

2 ਸਾਲ. ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇਣੀ ਪਵੇਗੀ।

ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਲਈ ਜੋ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਾ, ਇਹ ਲੇਖ ਲਿਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਦਲ ਗਿਆ ਸੀ)।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਤਿਹਾਨ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੀ ਲੋੜ ਹੈ?

Google ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਪੱਧਰ ਦੇ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਲਈ GCP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ 3+ ਸਾਲ ਦੇ ਉਦਯੋਗ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ 1+ ਸਾਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਉਪਰੋਕਤ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਸੀ।

ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦਾ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਨੁਭਵ। ਕਮੀ ਦੀ ਭਰਪਾਈ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਂ ਔਨਲਾਈਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ।

ਮੈਂ ਕਿਹੜੇ ਕੋਰਸ ਲਏ ਹਨ?

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮੇਰੇ ਵਰਗੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੁਝ ਕੋਰਸ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੋਰਸ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਮੈਂ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਸਨ। ਉਹ ਮੁਕੰਮਲ ਹੋਣ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸੂਚੀਬੱਧ ਹਨ।

ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਲੈਣ ਦੀ ਲਾਗਤ, ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਕੁਝ ਵਧੀਆ ਔਨਲਾਈਨ ਸਰੋਤ ਜੋ ਮੈਂ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ। ਆਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ: ਬੱਦਲ ਗੁਰੂ, ਲੀਨਕਸ ਅਕੈਡਮੀ и Coursera.

Coursera ਤੋਂ Google Cloud ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ

ਦੀ ਲਾਗਤ: $49/ਮਹੀਨਾ (7-ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਮੁਫ਼ਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ)
ਸਮਾਂ: 1–2 ਮਹੀਨੇ, 10+ ਘੰਟੇ ਪ੍ਰਤੀ ਹਫ਼ਤੇ
ਸਹੂਲਤ: 8 / 10

Coursera ਤੋਂ Google Cloud ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ।

ਇਸ ਨੂੰ ਪੰਜ ਉਪ-ਕੋਰਸਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 10 ਘੰਟੇ ਪੜ੍ਹਾਉਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ Google ਕਲਾਊਡ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਨਵੇਂ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੈਵਲ 0 ਤੋਂ ਲੈਵਲ 1 ਤੱਕ ਲੈ ਜਾਵੇਗੀ। ਤੁਸੀਂ QwikLabs ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਅ ਵਾਲੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਹੱਥੀਂ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘੋਗੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੇਵਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੂਗਲ ਬਿਗਕਿਊਰੀ, ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਪ੍ਰੋਕ, ਡੇਟਾਫਲੋ ਅਤੇ ਬਿਗਟੇਬਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਲੈਕਚਰ ਹੋਣਗੇ।

ਗੂਗਲ ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਕਲਾਊਡ ਗੁਰੂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਦੀ ਲਾਗਤ: ਮੁਫ਼ਤ
ਸਮਾਂ: 1 ਹਫ਼ਤਾ, 4-6 ਘੰਟੇ
ਸਹੂਲਤ: 4 / 10

ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਵਜੋਂ ਘੱਟ ਉਪਯੋਗਤਾ ਸਕੋਰ ਨਾ ਲਓ ਕਿ ਕੋਰਸ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸੱਚ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਸਕੋਰ ਘੱਟ ਹੋਣ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ)।

ਕੋਰਸੇਰਾ ਸਪੈਸ਼ਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਂ ਇਸ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਰਿਫਰੈਸ਼ਰ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ Google ਕਲਾਊਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਸੀ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਕਲਾਊਡ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਤੋਂ ਆ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਵੀ Google ਕਲਾਊਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਕੋਰਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੋ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਹੈ।

ਲੀਨਕਸ ਅਕੈਡਮੀ ਤੋਂ ਗੂਗਲ ਸਰਟੀਫਾਈਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ

ਦੀ ਲਾਗਤ: $49/ਮਹੀਨਾ (7-ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਮੁਫ਼ਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ)
ਸਮਾਂ: 1–4 ਹਫ਼ਤੇ, 4+ ਘੰਟੇ ਪ੍ਰਤੀ ਹਫ਼ਤੇ
ਸਹੂਲਤ: 10 / 10

ਇਮਤਿਹਾਨ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਲਏ ਗਏ ਕੋਰਸਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਦਦਗਾਰ ਕੀ ਸੀ ਲੀਨਕਸ ਅਕੈਡਮੀ ਤੋਂ ਗੂਗਲ ਸਰਟੀਫਾਈਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ.

ਵੀਡੀਓ ਵੀ ਡਾਟਾ ਡੋਜ਼ੀਅਰ ਈ-ਕਿਤਾਬ (ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮੁਫਤ ਸਿੱਖਣ ਸਰੋਤ ਜੋ ਕੋਰਸ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ) ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਨੇ ਇਸ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਿੱਖਣ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।

ਮੈਂ ਇਮਤਿਹਾਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਟੀਮ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸਲੈਕ ਨੋਟਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ ਇਸਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਵੀ ਕੀਤੀ।

ਸਲੈਕ ਵਿੱਚ ਨੋਟਸ

• ਇਮਤਿਹਾਨ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲੀਨਕਸ ਅਕੈਡਮੀ, ਕਲਾਉਡ ਗੁਰੂ, ਜਾਂ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੈਕਟਿਸ (ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ) ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਸਨ।
• ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਦੇ ਨਾਲ 1 ਸਵਾਲ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸ ਸਮੀਕਰਨ ਨਾਲ ਸਮੂਹ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ cos(X) ਜਾਂ X² + Y²)
• Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਦੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
• ਇਮਤਿਹਾਨ ਵਿੱਚ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੀਆਂ ਦੋ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿਹਾਰਕ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਸਮਾਨ ਸਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੈਂ ਇਮਤਿਹਾਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਇਹਨਾਂ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦਾ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਹਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ (ਸਵਾਲਾਂ ਨੇ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ)।
• ਮੂਲ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸੰਟੈਕਸ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ BigQuery ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ।
• Linux ਅਕੈਡਮੀ ਅਤੇ GCP ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਇਮਤਿਹਾਨ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਮਿਲਦੀ ਜੁਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ 'ਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਕੰਮ ਕਰਾਂਗਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ।
• Dataproc ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਸੁਝਾਅ: "ਡਾਟਾਪ੍ਰੋਕ ਕ੍ਰੋਕ ਅਤੇ ਹਾਡੋਪ ਹਾਥੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ ਸਪਾਰਕ ਅੱਗ ਅਤੇ ਕੁੱਕ ਏ Hive of ਸੂਰ"{ਮਗਰਮੱਛ ਡਾਟਾਪ੍ਰੋਕ ਅਤੇ ਹਾਥੀ ਹਾਡੋਪ ਅੱਗ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ (ਸਪਾਰਕ - ਚੰਗਿਆੜੀ, ਅੱਗ ਚੰਗਿਆੜੀ - ਅੱਗ ਬਣਾਓ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਝੁੰਡ ਤਿਆਰ ਕਰੋ (Hive) ਸੂਰ (ਸੂਰ)} (ਡਾਟਾਪ੍ਰੋਕ ਹੈਡੂਪ, ਸਪਾਰਕ, ​​ਹਾਈਵ ਅਤੇ ਪਿਗ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ)
• «ਡੇਟਾਫਲੋ ਇੱਕ ਵਹਿੰਦਾ ਹੈ ਬੀਮ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦਾ" {ਡੇਟਾਫਲੋ ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਕਿਰਨ ਹੈ (ਬੀਮ) ਲਾਈਟ} (ਡਾਟਾਫਲੋ ਅਪਾਚੇ ਬੀਮ ਨਾਲ ਡੀਲ ਕਰਦਾ ਹੈ)
• "ਹਰ ਕੋਈ ਸੰਸਾਰ ਭਰ ਵਿਚ ਏ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾਇਆ ACID ਧੋਤਾ ਸਪੈਨਰ" {ਕੋਈ ਵੀ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧ ਐਸਿਡ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦਾ ਹੈ (ACID) ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਸਪੈਨਰ ਨਾਲ (ਸਪੈਨਰ)} (ਕਲਾਊਡ ਸਪੈਨਰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜੋ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਜ਼ਮੀਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ACID ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ)
• ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ, ਕੈਸੈਂਡਰਾ) ਦੇ ਕਲਾਸਿਕ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਜਾਣਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਹਰੇਕ ਸੇਵਾ ਲਈ IAM ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਥੋੜ੍ਹੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਖੋਹੇ ਬਿਨਾਂ ਡਾਟਾ ਦੇਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਡੇਟਾਫਲੋ ਵਰਕਰ" ਰੋਲ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ। )

ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਹੁਣ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੈ। ਮਾਈਲੇਜ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਮਤਿਹਾਨ ਤੋਂ ਇਮਤਿਹਾਨ ਤੱਕ ਵੱਖਰਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਲੀਨਕਸ ਅਕੈਡਮੀ ਕੋਰਸ ਤੁਹਾਨੂੰ 80% ਗਿਆਨ ਦੇਵੇਗਾ।

ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ 1 ਮਿੰਟ ਦੇ ਵੀਡੀਓ

ਦੀ ਲਾਗਤ: ਮੁਫ਼ਤ
ਸਮਾਂ: 1-2 ਘੰਟੇ
ਸਹੂਲਤ: 5 / 10

ਕਲਾਊਡ ਗੁਰੂ ਫੋਰਮਾਂ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਹੀਂ ਸਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੈਂ ਕੁਝ ਚੁਣੇ ਹਨ ਜੋ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ।

ਕੁਝ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੋਰਸ ਰਾਹੀਂ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇੱਕ ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਸੁਣਨਾ ਚੰਗਾ ਲੱਗਿਆ।

ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਦੀ ਲਾਗਤ: $49 ਪ੍ਰਤੀ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਜਾਂ ਮੁਫਤ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ)
ਸਮਾਂ: 1–2 ਹਫ਼ਤੇ, 6+ ਘੰਟੇ ਪ੍ਰਤੀ ਹਫ਼ਤੇ
ਸਹੂਲਤ: ਐਨ / ਏ

ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਸਰੋਤ ਮੇਰੇ ਇਮਤਿਹਾਨ ਨਿਯਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਇੱਕ ਦਿਨ ਪਹਿਲਾਂ ਮਿਲਿਆ। ਮੈਂ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕਮੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਇਸਲਈ ਉਪਯੋਗਤਾ ਰੇਟਿੰਗ ਦੀ ਕਮੀ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੋਰਸ ਓਵਰਵਿਊ ਪੰਨੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਇਹ Google ਕਲਾਊਡ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਬਾਰੇ ਜੋ ਕੁਝ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ, ਉਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸਰੋਤ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਪਦਾ ਹੈ।

ਮੈਂ ਇਸ ਕੋਰਸ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਮੇਰੇ ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜੋ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਮੇਵੇਰਿਕ ਲਿਨ ਦੁਆਰਾ ਗੂਗਲ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਚੀਟ ਸ਼ੀਟ

ਦੀ ਲਾਗਤ: ਮੁਫ਼ਤ
ਸਮਾਂ: ਐਨ / ਏ
ਸਹੂਲਤ: ਐਨ / ਏ

ਇਹ ਇਕ ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਸੀ ਜੋ ਮੈਂ ਇਮਤਿਹਾਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਇਆ ਸੀ। ਮੇਰੀ ਰਾਏ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਹੈ, ਪਰ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਸੰਖੇਪ ਹੈ. ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਮੁਫਤ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਜਾਂ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਮੈਂ ਕੋਰਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਕੀਤਾ?

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਕੋਰਸ ਦੀ ਸਮਾਪਤੀ ਦੇ ਨੇੜੇ ਸੀ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਨੋਟਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਬੁੱਕ ਕੀਤੀ।
ਇੱਕ ਡੈੱਡਲਾਈਨ ਹੋਣਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ ਉਸ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਹੈ।

ਮੈਂ ਲੀਨਕਸ ਅਕੈਡਮੀ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਤੋਂ ਕਈ ਵਾਰ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਲਈਆਂ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਵਾਰ 95%+ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।

ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਲੀਨਕਸ ਅਕੈਡਮੀ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰੀਖਿਆ 90% ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਾਲ ਪਾਸ ਕੀਤੀ।

ਹਰੇਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੋਂ ਟੈਸਟ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਮੈਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦਿਆਂ ਜੋ ਮੈਂ ਗਲਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਸੀ ਅਤੇ ਇਹ ਲਿਖਣਾ ਕਿ ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ, ਮੇਰੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਸਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ।

ਮੇਰੇ ਵੱਲੋਂ ਲਈ ਗਈ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇ ਵਜੋਂ Google ਕਲਾਊਡ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਉਦਾਹਰਨ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ (ਇਹ 29 ਮਾਰਚ, 2019 ਤੋਂ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ)। ਅਤੇ ਇਹ ਪੂਰੇ ਦੌਰਾਨ ਬਹੁ-ਚੋਣ ਸੀ.

ਮੈਨੂੰ ਲਗਭਗ 2 ਘੰਟੇ ਲੱਗ ਗਏ। ਅਤੇ ਇਹ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਲਈਆਂ ਗਈਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਨਾਲੋਂ ਲਗਭਗ 20% ਔਖਾ ਸੀ।

ਮੈਂ ਅਭਿਆਸ ਇਮਤਿਹਾਨਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਬਿਆਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।

ਜੇ ਮੈਂ ਦੁਬਾਰਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਮੈਂ ਕੀ ਬਦਲਾਂਗਾ?

ਹੋਰ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ। ਵਧੇਰੇ ਵਿਹਾਰਕ ਗਿਆਨ.

ਬੇਸ਼ੱਕ, ਇੱਥੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਹੋਰ ਤਿਆਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ 3 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ GCP ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਪਰ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਉਹ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਇਸਲਈ ਮੈਨੂੰ ਉਸ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਪਿਆ ਜੋ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਸੀ।

ਵਾਧੂ

ਪ੍ਰੀਖਿਆ 29 ਮਾਰਚ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਮੱਗਰੀ ਅਜੇ ਵੀ ਵਧੀਆ ਆਧਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਕੁਝ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗ (1 ਸੰਸਕਰਣ)

1. ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ
2. ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਅਤੇ ਸਮਰਥਨ।
3. ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਨੈਕਸ਼ਨ
4. ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਾਡਲਿੰਗ
5. ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ
6. ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਸਹਾਇਤਾ
7. ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨਿੰਗ

ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗ (2 ਸੰਸਕਰਣ)

1. ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ
2. ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ
3. ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ (ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਇੱਥੇ ਹੋਈਆਂ) [ਨਵਾਂ]
4. ਹੱਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ

ਸੰਸਕਰਣ 2 ਨੇ ਸੰਸਕਰਣ 1 ਦੇ ਸੈਕਸ਼ਨ 2, 4, 6, ਅਤੇ 1 ਨੂੰ 1 ਅਤੇ 2 ਵਿੱਚ ਮਿਲਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਸੰਸਕਰਣ 5 ਤੋਂ ਸੈਕਸ਼ਨ 7 ਵਿੱਚ ਸੈਕਸ਼ਨ 1 ਅਤੇ 4 ਨੂੰ ਵੀ ਮਿਲਾਇਆ ਹੈ। ਅਤੇ ਵਰਜਨ 3 ਦੇ ਸੈਕਸ਼ਨ 2 ਨੂੰ Google ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਨਵੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸਤਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ.

ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਬਹੁਤ ਹਾਲੀਆ ਹਨ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਲੇਖ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ 70% ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਾਂਗਾ (ਇਹ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਦੂਜੇ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ)।

• ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ API (ML - ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ) Google
• ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ
• Google ਕਲਾਊਡ TPUs (Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ML ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦਾ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਟੁਕੜਾ)
• ML ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ Google ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਨਵੀਨਤਮ ਇਮਤਿਹਾਨ ਅਪਡੇਟ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਐਮਐਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ।

ਅੱਪਡੇਟ 29/04/2019: ਲੀਨਕਸ ਅਕੈਡਮੀ ਦੇ ਕੋਰਸ ਅਧਿਆਪਕ ਮੈਥਿਊ ਉਲਾਸੀਨ ਦਾ ਸੁਨੇਹਾ।
ਸਿਰਫ਼ ਸੰਦਰਭ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਲੀਨਕਸ ਅਕੈਡਮੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਮਈ ਦੇ ਅੱਧ/ਅਖ਼ੀਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।

ਇਮਤਿਹਾਨ ਦੇ ਬਾਅਦ

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਮਤਿਹਾਨ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਪਾਸ ਜਾਂ ਫੇਲ ਨਤੀਜਾ ਹੀ ਮਿਲੇਗਾ। ਮੈਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 70% ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ, ਇਸਲਈ ਮੈਂ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 90% ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਿਆ।

ਇੱਕ ਵਾਰ ਪਾਸ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਅਧਿਕਾਰਤ Google ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਈਮੇਲ ਰਾਹੀਂ ਇੱਕ ਰੀਡੈਮਪਸ਼ਨ ਕੋਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ। ਵਧਾਈਆਂ!

ਤੁਸੀਂ ਨਿਵੇਕਲੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਰੀਡੈਂਪਸ਼ਨ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਕਿ ਸਵੈਗ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹੈ (ਸਵੈਗ). ਇੱਥੇ ਟੀ-ਸ਼ਰਟਾਂ, ਬੈਕਪੈਕ ਅਤੇ ਹੂਡੀਜ਼ ਹਨ (ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਉੱਥੇ ਪਹੁੰਚਣ ਤੱਕ ਸਟਾਕ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ)। ਮੈਂ ਇੱਕ ਹੂਡੀ ਚੁਣਿਆ।

ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਹੁਨਰ (ਅਧਿਕਾਰਤ ਤੌਰ 'ਤੇ) ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਪਸ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਬਿਲਡਿੰਗ।

ਦੁਬਾਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਿਲਾਂਗੇ।

PS: ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਹਨ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਇੱਥੇ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ ਟਵਿੱਟਰ и ਸਬੰਧਤ. ਤੇ YouTube ' ਇਸ ਲੇਖ ਦਾ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਸੰਸਕਰਣ ਵੀ ਹੈ।
ਪੀ.ਪੀ.ਐਸ.: ਉਪਰੋਕਤ ਸਾਰੇ ਕੋਰਸਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਦਾ ਬਹੁਤ ਬਹੁਤ ਧੰਨਵਾਦ ਅਤੇ ਮੈਕਸ ਕੇਲਸਨ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ।

ਅਤੇ ਹਰ ਕੋਈ ਜੋ ਕੋਰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ, ਔਨਲਾਈਨ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਹੁਨਰਾਂ, ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟਾਂ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਖੁੱਲਾ ਦਿਨ, ਜੋ ਅੱਜ 20.00 ਵਜੇ ਹੋਵੇਗੀ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com