Bez zalecanych trzech lat praktycznego doświadczenia
*Notatka: Artykuł poświęcony jest egzaminowi certyfikacyjnemu Google Cloud Professional Data Engineer, który obowiązywał do 29 marca 2019 r. Po tym czasie nastąpiły pewne zmiany - zostały one opisane w dziale „dodatkowo"*
Bluza Google: Tak. Poważny wyraz twarzy: tak. Zdjęcie z wersji wideo tego artykułu .
Chcesz dostać zupełnie nową bluzę taką jak ta na moim zdjęciu?
A może jesteś zainteresowany certyfikatem i zastanawiasz się, jak to zdobyć?
Na przestrzeni ostatnich kilku miesięcy uczestniczyłem w kilku kursach i jednocześnie współpracowałem z Google Cloud, przygotowując się do egzaminu Professional Data Engineer. Potem poszłam na egzamin i go zdałam. Bluza dotarła kilka tygodni później - ale certyfikat dotarł szybciej.
W tym artykule znajdziesz informacje, które mogą Ci się przydać, oraz kroki, jakie podjąłem, aby uzyskać certyfikat Google Cloud Professional Data Engineer.
Przeniesiony do
Dlaczego warto zdobyć certyfikat Google Cloud Professional Data Engineer?
Dane nas otaczają, są wszędzie. Dlatego dziś istnieje zapotrzebowanie na specjalistów, którzy wiedzą, jak tworzyć systemy zdolne do przetwarzania i wykorzystywania danych. Google Cloud zapewnia infrastrukturę do tworzenia tych systemów.
Jeśli posiadasz już umiejętności związane z Google Cloud, jak możesz zademonstrować je przyszłemu pracodawcy lub klientowi? Można tego dokonać na dwa sposoby: posiadając portfolio projektów lub przechodząc certyfikację.
Certyfikat informuje potencjalnych klientów i pracodawców, że posiadasz określone umiejętności i że włożyłeś wysiłek, aby uzyskać oficjalny certyfikat.
Jest to również stwierdzone w oficjalnym opisie egzaminu.
Wykaż się umiejętnością projektowania i tworzenia systemów analizy danych oraz modeli uczenia maszynowego na platformie Google Cloud.
Jeśli nie masz jeszcze odpowiednich umiejętności, dzięki certyfikacyjnym materiałom szkoleniowym dowiesz się wszystkiego, co musisz wiedzieć o tworzeniu światowej klasy systemów danych przy użyciu Google Cloud.
Kto musi zdobyć certyfikat Google Cloud Professional Data Engineer?
Widzieliście liczby – sektor technologii chmurowych rośnie, są z nami już od dawna. Jeśli nie znasz statystyk, po prostu mi zaufaj: chmury się zbierają.
Jeśli jesteś już analitykiem danych, inżynierem zajmującym się uczeniem maszynowym lub chcesz zająć się nauką o danych, certyfikat Google Cloud Professional Data Engineer jest właśnie tym, czego potrzebujesz.
Umiejętność korzystania z technologii chmurowych staje się obowiązkowym wymogiem dla wszystkich specjalistów zajmujących się danymi.
Czy potrzebujesz certyfikatu, aby zostać specjalistą w dziedzinie analityki danych lub uczenia maszynowego?
Nie.
Za pomocą Google Cloud możesz uruchamiać rozwiązania dotyczące danych bez certyfikatu.
Certyfikat to tylko jeden ze sposobów potwierdzenia posiadanych umiejętności.
Ile to kosztuje?
Koszt przystąpienia do egzaminu wynosi 200 dolarów. Jeśli ci się nie uda, będziesz musiał zapłacić ponownie.
Ponadto będziesz musiał wydać pieniądze na kursy przygotowawcze i korzystanie z samej platformy.
Koszty platformy to opłaty za korzystanie z usług Google Cloud. Jeśli jesteś aktywnym użytkownikiem, doskonale o tym wiesz. Jeśli dopiero zaczynasz przygodę z samouczkami zawartymi w tym artykule, możesz utworzyć konto Google Cloud i zrobić wszystko za 300 USD środków Google, które otrzymasz podczas rejestracji.
Do kosztów kursów przejdziemy za chwilę.
Jak długo ważny jest certyfikat?
Dwa lata. Po tym okresie należy przystąpić do egzaminu ponownie.
A ponieważ Google Cloud stale się rozwija, prawdopodobne jest, że wymagania certyfikacyjne ulegną zmianie (stało się to właśnie wtedy, gdy zaczynałem pisać ten artykuł).
Czego potrzebujesz, aby przygotować się do egzaminu?
W przypadku certyfikatu na poziomie profesjonalnym Google zaleca trzyletnie doświadczenie w branży i ponad roczne doświadczenie w tworzeniu rozwiązań za pomocą GCP i zarządzaniu nimi.
Nie miałem nic z tego.
Odpowiednie doświadczenie trwało w każdym przypadku około sześciu miesięcy.
Aby wypełnić tę lukę, skorzystałem z kilku internetowych zasobów edukacyjnych.
Jakie kursy ukończyłem?
Jeśli Twój przypadek jest podobny do mojego i nie spełniasz zalecanych wymagań, możesz skorzystać z poniższych kursów, aby podnieść swój poziom.
To właśnie z nich korzystałam przygotowując się do certyfikacji. Są one wymienione w kolejności ukończenia.
Dla każdego z nich wskazałem koszt, termin i przydatność zdania egzaminu certyfikacyjnego.
Niektóre z fajnych zasobów edukacyjnych online, z których korzystałem, aby poprawić swoje umiejętności przed egzaminem, w kolejności: , , .
Koszt: 49 USD miesięcznie (po 7-dniowym bezpłatnym okresie próbnym).
Czas: 1–2 miesiące, powyżej 10 godzin tygodniowo.
Pożytek: 8 z 10.
Kurs na platformie Coursera opracowanej we współpracy z Google Cloud.
Jest on podzielony na pięć zagnieżdżonych kursów, z których każdy obejmuje około 10 godzin nauki tygodniowo.
Jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Google Cloud, ta specjalizacja zapewni Ci potrzebne umiejętności. Wykonasz serię praktycznych ćwiczeń, korzystając z iteracyjnej platformy o nazwie QwikLabs. Wcześniej odbędą się prelekcje specjalistów Google Cloud na temat korzystania z różnych usług, takich jak Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow i Bigtable.
Koszt: za darmo.
Czas: 1 tydzień, 4–6 godzin.
Pożytek: 4 z 10.
Niska ocena przydatności nie oznacza, że kurs jako całość jest bezużyteczny – wręcz przeciwnie. Jedynym powodem tak niskiego wyniku jest to, że nie skupia się on na certyfikacji Professional Data Engineer (jak sama nazwa wskazuje).
Potraktowałem to jako przypomnienie po ukończeniu specjalizacji Coursera, ponieważ w niektórych przypadkach korzystałem z Google Cloud.
Jeśli wcześniej współpracowałeś z innym dostawcą usług w chmurze lub nigdy nie korzystałeś z Google Cloud, ten kurs może okazać się przydatny – stanowi świetne wprowadzenie do platformy Google Cloud jako całości.
Koszt: 49 USD miesięcznie (po 7-dniowym bezpłatnym okresie próbnym).
Czas: 1–4 tygodnie, ponad 4 godziny tygodniowo.
Pożytek: 10 z 10.
Po zdaniu egzaminu i zastanowieniu się nad odbytymi kursami mogę powiedzieć, że najbardziej pomocny był certyfikowany specjalista ds. danych z Akademii Linuksa Google.
Samouczki wideo, jak również (doskonałe, bezpłatne źródło wiedzy dołączone do kursu) i egzaminy praktyczne sprawiają, że jest to jeden z najlepszych kursów, w jakich kiedykolwiek brałem udział.
Poleciłem go nawet jako materiał referencyjny w notatkach na Slacku dla zespołu po egzaminie.
Notatki w Slacku
• Niektóre pytania egzaminacyjne nie zostały uwzględnione w kursie Linux Academy, A Cloud Guru lub egzaminach Google Cloud Practice (czego można było się spodziewać).
• Jedno pytanie zawierało wykres punktów danych. Zadano pytanie, jakim równaniem można je pogrupować (na przykład cos(X) lub X²+Y²).
• Pamiętaj, aby znać różnice między Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub i wiedzieć, jak można z nich korzystać.
• Dwa konkretne przykłady na egzaminie są takie same, jak te na praktyce, chociaż w ogóle ich nie czytałem podczas egzaminu (same pytania wystarczyły, aby odpowiedzieć).
• Znajomość podstawowej składni zapytań SQL jest przydatna, zwłaszcza w przypadku pytań BigQuery.
• Egzaminy praktyczne w Linux Academy i kursy GCP są bardzo podobne stylem do pytań na egzaminie - warto podejść do nich kilka razy, aby znaleźć własne słabości.
• Należy o tym pamiętać przetwarzanie danych pracuje z Hadoop, Iskra, Ul и Wieprzowy.
• Przepływ danych pracuje z Wiązka Apache.
• Klucz do chmury to baza danych pierwotnie zaprojektowana dla chmury, z którą jest kompatybilna ACID i działa w dowolnym miejscu na świecie.
• Przydatna jest znajomość nazw „starości” – odpowiedników relacyjnych i nierelacyjnych baz danych (np. MongoDB, Cassandra).
• Role uprawnień różnią się nieznacznie w zależności od usługi, ale warto zrozumieć, jak oddzielić możliwość przeglądania danych przez użytkowników od projektowania przepływów pracy (na przykład rola Pracownik przepływu danych może projektować przepływy pracy, ale nie widzieć danych).
Na razie to chyba wystarczy. Każdy egzamin będzie przebiegał inaczej. Kurs Linux Academy zapewni 80% niezbędnej wiedzy.
Koszt: za darmo.
Czas: 1–2 godziny.
Pożytek: 5 z 10.
Te filmy zostały polecone na forach A Cloud Guru. Wiele z nich nie jest związanych z certyfikacją Professional Data Engineer, dlatego wybrałam po prostu te, których nazwy usług wydały mi się znajome.
Przeglądając kurs, niektóre usługi mogą wydawać się skomplikowane, dlatego miło było zobaczyć, jak w ciągu minuty została opisana konkretna usługa.
Koszt: 49 USD za certyfikat lub bezpłatnie (bez certyfikatu).
Czas: 1–2 tygodnie, więcej niż sześć godzin tygodniowo.
Pożytek: nie oceniane.
Znalazłem to źródło dzień przed datą egzaminu. Na jego ukończenie zabrakło czasu – stąd brak oceny przydatności.
Jednak po przejrzeniu strony z podsumowaniem kursu mogę powiedzieć, że jest to świetne źródło informacji, dzięki któremu możesz przejrzeć wszystko, czego nauczyłeś się o inżynierii danych w Google Cloud i znaleźć swoje słabe punkty.
Opowiedziałem o tym kursie jednemu z moich kolegów, który przygotowuje się do certyfikacji.
Koszt: za darmo.
Czas: nieznany.
Pożytek: nie oceniane.
Kolejne źródło, na które natknąłem się po egzaminie. Wygląda obszernie, ale prezentacja jest dość krótka. Co więcej, jest to bezpłatne. Możesz do niego sięgać pomiędzy egzaminami praktycznymi, a nawet po certyfikacji, aby odświeżyć swoją wiedzę.
Co zrobiłem po kursie?
Gdy zbliżał się koniec kursów, zarezerwowałem egzamin z tygodniowym wyprzedzeniem.
Wyznaczony termin jest świetną motywacją do powtórzenia tego, czego się nauczyłeś.
Kilka razy podchodziłem do egzaminów praktycznych Linux Academy i Google Cloud, aż zacząłem konsekwentnie osiągać wyniki powyżej 95%.
Zdał egzamin praktyczny Linux Academy po raz pierwszy z wynikiem ponad 90%.
Testy dla każdej platformy są podobne; Zapisałem i przeanalizowałem pytania, w których ciągle się myliłem – to pomogło wyeliminować słabe strony.
Podczas samego egzaminu tematem był rozwój systemów przetwarzania danych w Google Cloud na dwóch przykładach (treść egzaminu uległa zmianie od 29 marca 2019). Cały egzamin składał się z pytań wielokrotnego wyboru.
Egzamin trwał dwie godziny i wydawał się o około 20% trudniejszy niż znane mi egzaminy próbne.
Te ostatnie są jednak bardzo cennym zasobem.
Co bym zmienił, gdybym ponownie podchodził do egzaminu?
Więcej egzaminów praktycznych. Więcej wiedzy praktycznej.
Oczywiście zawsze możesz przygotować się trochę lepiej.
W rekomendowanych wymaganiach było napisane ponad trzyletnie doświadczenie w korzystaniu z GCP, którego ja nie miałem – więc musiałem sobie radzić z tym, co miałem.
dodatkowo
Egzamin został zaktualizowany 29 marca. Materiał zawarty w tym artykule będzie nadal dobrą podstawą do przygotowań, ale ważne jest, aby zwrócić uwagę na pewne zmiany.
Sekcje egzaminu Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Projektowanie systemów przetwarzania danych.
2. Budowa i obsługa struktur danych i baz danych.
3. Analiza danych i powiązanie uczenia maszynowego.
4. Modelowanie procesów biznesowych na potrzeby analizy i optymalizacji.
5. Zapewnienie niezawodności.
6. Wizualizacja danych i wspomaganie decyzji.
7. Projektuj z naciskiem na bezpieczeństwo i zgodność.
Sekcje egzaminu Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Projektowanie systemów przetwarzania danych.
2. Budowa i działanie systemów przetwarzania danych.
3. Działanie modeli uczenia maszynowego (tutaj zaszło najwięcej zmian) [NOWY].
4. Zapewnienie jakości rozwiązań.
W wersji 2 sekcje 1, 2, 4 i 6 wersji 1 są połączone w sekcje 1 i 2, sekcje 5 i 7 w sekcji 4. Sekcja 3 w wersji 2 została rozszerzona, aby uwzględnić wszystkie nowe możliwości uczenia maszynowego w Google Chmura.
Zmiany te nastąpiły całkiem niedawno, dlatego wiele materiałów edukacyjnych nie miało czasu na aktualizację.
Jeśli jednak skorzystasz z materiałów z artykułu, powinno to wystarczyć na pokrycie 70% wymaganej wiedzy. We własnym zakresie sprawdziłbym także następujące tematy (pojawiły się w drugiej wersji egzaminu):
- (sprzęt opracowany przez Google specjalnie do uczenia maszynowego).
Jak widać aktualizacja egzaminu dotyczy przede wszystkim możliwości uczenia maszynowego Google Cloud.
Aktualizacja z 29.04.2019 kwietnia XNUMX r. Otrzymałem wiadomość od instruktora kursu Linux Academy (Matthew Ulasien).
Dla porównania planujemy zaktualizować kurs inżyniera danych w Linux Academy, aby odzwierciedlić nowe cele w połowie lub pod koniec maja.
Po egzaminie
Po zdaniu egzaminu otrzymasz wynik pozytywny lub negatywny. Na egzaminach praktycznych mówią, że należy osiągnąć minimum 70%, więc ja celowałem w 90%.
Po pomyślnym zdaniu egzaminu otrzymasz e-mailem kod aktywacyjny wraz z oficjalnym certyfikatem Google Cloud Professional Data Engineer. Gratulacje!
Kod aktywacyjny można wykorzystać w ekskluzywnym sklepie Google Cloud Professional Data Engineer, gdzie można zarobić niezłe pieniądze: są tam koszulki, plecaki i bluzy (niektóre mogą być niedostępne w momencie dostawy). Wybrałam bluzę.
Po uzyskaniu certyfikatu możesz (oficjalnie) zaprezentować swoje umiejętności i wrócić do robienia tego, w czym jesteś najlepszy: tworzenia systemów.
Do zobaczenia za dwa lata na ponownej certyfikacji.
P.S. Bardzo dziękuję wspaniałym nauczycielom powyższych kursów i za zapewnienie zasobów i czasu na naukę i przygotowanie się do egzaminu.
O tłumaczu
Artykuł został przetłumaczony przez firmę Alconost.
Alconost jest zaręczony , w 70 językach. Tłumacze natywni, testy językowe, platforma chmurowa z API, ciągła lokalizacja, kierownicy projektów 24/7, dowolne formaty zasobów ciągowych.
My też — dla witryn sprzedających, wizerunkowych, reklamowych, edukacyjnych, zwiastunów, objaśnień, zwiastunów dla Google Play i App Store.
→
Źródło: www.habr.com