Sem os três anos recomendados de experiência prática
*Observação: O artigo é dedicado ao exame de certificação Google Cloud Professional Data Engineer, válido até 29 de março de 2019. Depois disso, ocorreram algumas alterações - estão descritas na seção “adicionalmente"*
Moletom do Google: Sim. Expressão facial séria: sim. Foto da versão em vídeo deste artigo .
Quer ganhar um moletom novinho como o da minha foto?
Ou talvez você esteja interessado em um certificado e você está tentando descobrir como consegui-lo?
Nos últimos meses, fiz vários cursos e trabalhei simultaneamente com o Google Cloud para me preparar para o exame Professional Data Engineer. Aí fui para o exame e passei. O moletom chegou algumas semanas depois - mas o certificado chegou mais rápido.
Este artigo fornecerá algumas informações que podem ser úteis e as etapas que executei para obter a certificação como engenheiro de dados profissional do Google Cloud.
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Por que você deve obter a certificação Google Cloud Professional Data Engineer?
Os dados nos rodeiam, estão em toda parte. Portanto, hoje existe uma demanda por especialistas que saibam criar sistemas capazes de processar e utilizar dados. E o Google Cloud fornece a infraestrutura para construir esses sistemas.
Se você já possui habilidades no Google Cloud, como poderá demonstrá-las a um futuro empregador ou cliente? Isso pode ser feito de duas maneiras: tendo um portfólio de projetos ou passando por uma certificação.
Um certificado informa aos clientes e empregadores em potencial que você possui certas habilidades e que se esforçou para obtê-los oficialmente certificados.
Isso também está indicado na descrição oficial do exame.
Demonstre sua capacidade de projetar e criar sistemas de ciência de dados e modelos de aprendizado de máquina na plataforma Google Cloud.
Se você ainda não possui as habilidades, os materiais de treinamento de certificação ensinarão tudo o que você precisa saber sobre como criar sistemas de dados de classe mundial usando o Google Cloud.
Quem precisa obter a certificação Google Cloud Professional Data Engineer?
Você viu os números - o setor de tecnologia em nuvem está crescendo, eles estão conosco há muito tempo. Se você não está familiarizado com as estatísticas, confie em mim: as nuvens estão aumentando.
Se você já é cientista de dados, engenheiro de aprendizado de máquina ou deseja ingressar na área de ciência de dados, a certificação Google Cloud Professional Data Engineer é o que você precisa.
A capacidade de usar tecnologias de nuvem está se tornando um requisito obrigatório para todos os profissionais de dados.
Você precisa de um certificado para ser um profissional de ciência de dados ou aprendizado de máquina?
Нет.
Você pode usar o Google Cloud para executar soluções de dados sem certificado.
Um certificado é apenas uma forma de comprovar as habilidades que você possui.
Quanto custa?
O custo para fazer o exame é de $ 200. Se você falhar, terá que pagar novamente.
Além disso, você terá que gastar dinheiro em cursos preparatórios e na utilização da própria plataforma.
Os custos da plataforma são taxas pelo uso dos serviços do Google Cloud. Se você é um usuário ativo, sabe disso. Se você é iniciante e está começando com os tutoriais deste artigo, pode criar uma conta do Google Cloud e fazer tudo com os US$ 300 de créditos do Google que você recebe ao se inscrever.
Chegaremos ao custo dos cursos em alguns instantes.
Por quanto tempo o certificado é válido?
Dois anos. Após esse período, o exame deverá ser realizado novamente.
E como o Google Cloud está em constante evolução, é provável que os requisitos de certificação mudem (isso aconteceu justamente quando comecei a escrever o artigo).
O que você precisa para se preparar para o exame?
Para a certificação de nível profissional, o Google recomenda três anos de experiência no setor e mais de um ano de experiência no desenvolvimento e gerenciamento de soluções usando o GCP.
Eu não tive nada disso.
A experiência relevante foi de aproximadamente seis meses em cada caso.
Para preencher a lacuna, usei vários recursos de aprendizagem online.
Quais cursos eu fiz?
Se o seu caso for semelhante ao meu e você não atender aos requisitos recomendados, poderá fazer alguns dos cursos listados abaixo para melhorar seu nível.
Estes são os que usei ao me preparar para a certificação. Eles estão listados em ordem de conclusão.
Para cada um, indiquei o custo, o prazo e a utilidade para passar no exame de certificação.
Alguns dos recursos interessantes de aprendizagem online que usei para melhorar minhas habilidades antes do exame, em ordem: , , .
Custo: $ 49 por mês (após teste gratuito de 7 dias).
Time: 1–2 meses, mais de 10 horas por semana.
Utilitário: 8 de 10.
Curso na plataforma Coursera desenvolvida em colaboração com o Google Cloud.
Ele é dividido em cinco cursos aninhados, cada um com cerca de 10 horas de estudo por semana.
Se você é novo na ciência de dados do Google Cloud, esta especialização lhe dará as habilidades necessárias. Você realizará uma série de exercícios práticos usando uma plataforma iterativa chamada QwikLabs. Antes disso, haverá palestras de especialistas do Google Cloud sobre como utilizar diversos serviços, como Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow e Bigtable.
Custo: de graça.
Time: 1 semana, 4–6 horas.
Utilitário: 4 de 10.
Um índice de utilidade baixo não significa que o curso como um todo seja inútil – longe disso. A única razão pela qual a pontuação é tão baixa é porque ela não está focada na certificação Professional Data Engineer (como o nome sugere).
Tomei isso como uma atualização após concluir a especialização do Coursera, já que usei o Google Cloud em alguns casos limitados.
Se você já trabalhou com outro provedor de nuvem ou nunca usou o Google Cloud, este curso pode ser útil: é uma ótima introdução à plataforma Google Cloud como um todo.
Custo: $ 49 por mês (após teste gratuito de 7 dias).
Time: 1–4 semanas, mais de 4 horas por semana.
Utilitário: 10 de 10.
Depois de fazer o exame e refletir sobre os cursos que fiz, posso dizer que o Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer foi o mais útil.
Tutoriais em vídeo também (um excelente recurso de aprendizagem gratuito fornecido com o curso) e exames práticos fazem deste um dos melhores cursos que já fiz.
Até o recomendei como material de referência nas notas do Slack para a equipe após o exame.
Notas no Slack
• Algumas questões do exame não foram abordadas nos exames do curso Linux Academy, A Cloud Guru ou Google Cloud Practice (o que é esperado).
• Uma pergunta continha um gráfico de pontos de dados. Foi feita a pergunta sobre qual equação poderia ser usada para agrupá-los (por exemplo, cos(X) ou X²+Y²).
• Conheça as diferenças entre Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub e entenda como eles podem ser usados.
• Os dois exemplos específicos do exame são iguais aos dos exemplos práticos, embora eu não os tenha lido durante o exame (as próprias questões foram suficientes para responder).
• Conhecer a sintaxe básica da consulta SQL é útil, especialmente para questões do BigQuery.
• Os exames simulados nos cursos Linux Academy e GCP são muito semelhantes em estilo às questões do exame - vale a pena fazer várias vezes para descobrir seus próprios pontos fracos.
• Deve ser lembrado que processamento de dados funciona com Hadoop, Faísca, Colméia и Porcos.
. Fluxo de dados funciona com Feixe Apache.
. Cloud Spanner é um banco de dados originalmente projetado para a nuvem, é compatível com ACID e funciona em qualquer lugar do mundo.
• É útil conhecer os nomes dos “antigos” – os equivalentes de bancos de dados relacionais e não relacionais (por exemplo, MongoDB, Cassandra).
• As funções do IAM variam um pouco entre os serviços, mas é uma boa ideia entender como separar a capacidade dos usuários de ver dados e projetar fluxos de trabalho (por exemplo, a função Dataflow Worker pode projetar fluxos de trabalho, mas não ver dados).
Por enquanto, isso provavelmente é suficiente. Cada exame ocorrerá de forma diferente. O curso Linux Academy fornecerá 80% do conhecimento necessário.
Custo: de graça.
Time: 1–2 horas.
Utilitário: 5 de 10.
Esses vídeos foram recomendados nos fóruns do A Cloud Guru. Muitos deles não estão relacionados à certificação Professional Data Engineer, então escolhi apenas aqueles cujos nomes de serviços me pareciam familiares.
Ao realizar o curso, alguns serviços podem parecer complicados, por isso foi bom ver como um determinado serviço foi descrito em apenas um minuto.
Custo: $ 49 por certificado ou grátis (sem certificado).
Time: 1–2 semanas, mais de seis horas por semana.
Utilitário: Não avaliado.
Encontrei este recurso um dia antes da data do meu exame. Não houve tempo suficiente para concluí-lo – daí a falta de avaliação de utilidade.
No entanto, depois de consultar a página de visão geral do curso, posso dizer que este é um ótimo recurso para revisar tudo o que você aprendeu sobre Engenharia de Dados no Google Cloud e encontrar seus pontos fracos.
Contei a um de meus colegas sobre este curso que está se preparando para a certificação.
Custo: de graça.
Time: é desconhecido.
Utilitário: Não avaliado.
Outro recurso que encontrei após o exame. Parece abrangente, mas a apresentação é bastante breve. Além disso, é grátis. Você pode consultá-lo entre os exames práticos e até mesmo após a certificação para atualizar seus conhecimentos.
O que eu fiz depois do curso?
Quando me aproximava do final dos meus cursos, marquei meu exame com uma semana de antecedência.
Ter um prazo é uma grande motivação para revisar o que você aprendeu.
Fiz os exames práticos da Linux Academy e do Google Cloud várias vezes até começar a pontuar consistentemente acima de 95%.
Passou no exame prático da Linux Academy pela primeira vez com uma pontuação superior a 90%.
Os testes para cada plataforma são semelhantes; Anotei e analisei as questões que sempre errava - isso ajudou a eliminar meus pontos fracos.
Durante o exame propriamente dito, o tema foi o desenvolvimento de sistemas de processamento de dados no Google Cloud a partir de dois exemplos (o conteúdo do exame mudou desde 29 de março de 2019). Todo o exame foi composto por questões de múltipla escolha.
O exame levou duas horas para ser concluído e pareceu cerca de 20% mais difícil do que os exames práticos com os quais eu estava familiarizado.
No entanto, estes últimos são um recurso muito valioso.
O que eu mudaria se fizesse o exame novamente?
Mais exames práticos. Conhecimento mais prático.
Claro, você sempre pode se preparar um pouco melhor.
Os requisitos recomendados declaravam mais de três anos de experiência no uso do GCP, o que eu não tinha – então tive que lidar com o que tinha.
adicionalmente
O exame foi atualizado em 29 de março. O material deste artigo ainda fornecerá uma boa base para a preparação, mas é importante observar algumas mudanças.
Seções do exame Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Projeto de sistemas de processamento de dados.
2. Construção e suporte de estruturas de dados e bases de dados.
3. Análise de dados e conexão de aprendizado de máquina.
4. Modelagem de processos de negócios para análise e otimização.
5. Garantir confiabilidade.
6. Visualização de dados e suporte à decisão.
7. Projete com foco na segurança e conformidade.
Seções do exame Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Projeto de sistemas de processamento de dados.
2. Construção e operação de sistemas de processamento de dados.
3. Operação de modelos de aprendizado de máquina (a maioria das mudanças aconteceu aqui) [NOVO].
4. Garantir a qualidade das soluções.
Na versão 2, as seções 1, 2, 4 e 6 da versão 1 são combinadas nas seções 1 e 2, e as seções 5 e 7 na seção 4. A seção 3 na versão 2 foi expandida para cobrir todos os novos recursos de aprendizado de máquina do Google Nuvem.
Essas mudanças ocorreram recentemente, por isso muitos materiais educativos não tiveram tempo de serem atualizados.
Porém, se você utilizar os materiais do artigo, isso deverá ser suficiente para cobrir 70% do conhecimento necessário. Eu também revisaria os seguintes tópicos por conta própria (eles apareceram na segunda versão do exame):
- (hardware desenvolvido pelo Google especificamente para aprendizado de máquina).
Como você pode ver, a atualização do exame está relacionada principalmente aos recursos de aprendizado de máquina do Google Cloud.
Atualização datada de 29.04.2019 de abril de XNUMX. Recebi uma mensagem de um instrutor do curso Linux Academy (Matthew Ulasien).
Apenas para referência, planejamos atualizar o curso Data Engineer na Linux Academy para refletir as novas metas em meados de maio.
Após o exame
Depois de passar no exame, você receberá um resultado de aprovação ou reprovação. Nos exames práticos dizem para almejar um mínimo de 70%, então almejei 90%.
Depois de passar no exame, você receberá um código de ativação por e-mail junto com o certificado oficial do Google Cloud Professional Data Engineer. Parabéns!
O código de ativação pode ser usado na loja exclusiva do Google Cloud Professional Data Engineer, onde você pode conseguir uma boa grana: há camisetas, mochilas e moletons (alguns podem estar esgotados na hora da entrega). Eu escolhi um moletom.
Depois de obter a certificação, você poderá demonstrar suas habilidades (oficialmente) e voltar a fazer o que você faz de melhor: construir sistemas.
Vejo você em dois anos para recertificação.
P.S. Muito obrigado aos maravilhosos professores dos cursos acima e por fornecer recursos e tempo para estudar e se preparar para o exame.
Sobre o tradutor
O artigo foi traduzido pela Alconost.
Alconost está engajado , em 70 idiomas. Tradutores nativos, testes linguísticos, plataforma em nuvem com API, localização contínua, gerentes de projeto 24 horas por dia, 7 dias por semana, quaisquer formatos de recursos de string.
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Fonte: habr.com