Fără experiență practică recomandată de trei ani
*Notă: articolul se referă la examenul de certificare Google Cloud Professional Data Engineer, care a fost relevant până pe 29 martie 2019. După aceea au avut loc câteva schimbări – acestea sunt descrise în secțiunea „În plus»*
Hanorac Google: da. Făcând o figură serioasă: da. Foto din versiunea video a acestui articol .
Vrei să obții un hanorac nou, ca cel din fotografie?
Sau poate ești interesat de certificatul și încerci să înțelegi cum să-l obții?
În ultimele câteva luni, am parcurs mai multe cursuri și am lucrat în paralel cu Google Cloud – pentru a mă pregăti pentru examenul Professional Data Engineer. Apoi, am dat examenul și l-am promovat. După câteva săptămâni a sosit hanoracul – dar certificatul a venit mai repede.
În acest articol, vor fi prezentate câteva informații care ar putea fi utile și pașii pe care i-am urmat pentru a obține certificatul Google Cloud Professional Data Engineer.
Tradus în
De ce este important să obții certificatul Google Cloud Professional Data Engineer?
Datele ne înconjoară, sunt peste tot. De aceea, astăzi sunt căutați specialiști care știu cum să creeze sisteme capabile să proceseze și să utilizeze datele. Google Cloud oferă infrastructura necesară pentru a construi aceste sisteme.
Dacă ai deja abilități de utilizare a Google Cloud, cum poți să le demonstrezi angajatorului sau clientului tău viitor? Poți face acest lucru în două moduri: având un portofoliu de proiecte sau obținând o certificare.
Certificatul transmite potențialilor clienți și angajatori că ai anumite abilități și că ai făcut eforturi pentru a obține o validare oficială a acestora.
Acest lucru este menționat și în descrierea oficială a examenului.
Demonstrează-ți abilitatea de a proiecta și crea sisteme de procesare a datelor și modele de învățare automată pe platforma Google Cloud.
Dacă nu ai încă abilitățile corespunzătoare, studierea materialelor de pregătire pentru certificare îți va oferi toate informațiile necesare despre cum să creezi sisteme de procesare a datelor de cel mai înalt nivel folosind Google Cloud.
Cine ar trebui să obțină certificatul Google Cloud Professional Data Engineer?
Ați văzut cifrele — domeniul tehnologiilor cloud crește, iar ele sunt aici pentru mult timp. Dacă nu sunteți familiarizați cu statisticile, credeți-mă: „norii” sunt acum în ascensiune.
Dacă déjà lucrați ca specialist în procesarea sau analiza datelor, inginer în învățarea automată sau doriți să treceți în domeniul procesării datelor, atunci certificarea Google Cloud Professional Data Engineer este exact ceea ce aveți nevoie.
A avea abilități în utilizarea tehnologiilor cloud devine o cerință obligatorie pentru toți specialiștii care lucrează cu date.
Este necesară o certificare pentru a fi profesionist în procesarea, analiza datelor sau învățarea automată?
Nu.
Puteți folosi Google Cloud pentru a lucra cu soluții de procesare a datelor fără a avea o certificare.
Certificatul este doar unul dintre modurile de a vă valida abilitățile.
Cât costă?
Costul examenului este de 200 de dolari SUA. Dacă nu reușiți, va trebui să plătiți din nou.
În plus, va trebui să cheltuiți pe cursuri de pregătire și pe utilizarea platformei.
Costurile de utilizare a platformei sunt plata pentru utilizarea serviciilor Google Cloud. Dacă sunteți un utilizator activ, știți bine acest lucru. Dacă sunteți începător și tocmai începeți să studiați materialele educaționale descrise în acest articol, puteți crea un cont Google Cloud și să faceți tot ce este necesar, rămânând în limitele a 300 de dolari, pe care Google îi creditează în cont la înregistrare.
Vom ajunge la costul cursurilor în câteva momente.
Cât durează certificatul?
Două ani. După acest termen, trebuie să susțineți din nou examenul.
Și având în vedere că Google Cloud se dezvoltă constant, este foarte posibil ca cerințele pentru certificare să se schimbe (acest lucru s-a întâmplat chiar când am început să scriu articolul).
Ce este necesar pentru a te pregăti pentru examen?
Pentru certificarea de nivel profesional, Google recomandă să aveți mai mult de trei ani de experiență în domeniu și mai bine de un an în dezvoltarea și gestionarea soluțiilor folosind GCP.
Nu am avut nimic din toate acestea.
Experiența relevantă a fost de aproximativ șase luni în fiecare caz.
Pentru a-mi completa lipsurile, am folosit câteva resurse online de învățare.
Ce cursuri am urmat?
Dacă situația dumneavoastră este similară cu a mea și nu îndepliniți cerințele recomandate, pentru a vă îmbunătăți nivelul personal, puteți urma câteva dintre cursurile enumerate mai jos.
Acestea sunt cele pe care le-am folosit în pregătirea pentru certificare. Ele sunt enumerate în ordinea în care le-am parcurs.
Pentru fiecare, am indicat costul, durata și utilitatea pentru susținerea examenului de certificare.
Unele dintre resursele de învățare online minunate pe care le-am folosit pentru a-mi îmbunătăți abilitățile înainte de examen sunt, în ordine: , , .
Cost: 49 $ pe lună (după o perioadă de probă gratuită de 7 zile).
Durata: 1-2 luni, mai mult de 10 ore pe săptămână.
Utilitate: 8 din 10.
Curs pe platforma Coursera, dezvoltată în colaborare cu Google Cloud.
Este împărțit în cinci cursuri incluse, fiecare având aproximativ 10 ore de studiu pe săptămână.
Dacă nu sunteți familiarizați cu prelucrarea datelor în Google Cloud, această specializare vă va oferi abilitățile necesare. Veți efectua o serie de exerciții practice folosind o platformă iterativă numită QwikLabs. Înainte de aceasta, vor fi prelegeri susținute de specialiștii Google Cloud despre cum să aplicați diferite servicii, cum ar fi Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow și Bigtable.
Cost: gratuit.
Durata: 1 săptămână, 4-6 ore.
Utilitate: 4 din 10.
O evaluare redusă a utilității nu înseamnă că cursul în ansamblu este inutil — nu este deloc așa. Singurul motiv pentru care evaluarea este atât de scăzută este că nu este orientat spre certificarea Professional Data Engineer (ceea ce se poate înțelege din denumire).
L-am absolvit pentru a îmi reîmprospăta cunoștințele după finalizarea specializării Coursera, deoarece am utilizat Google Cloud în anumite cazuri limitate.
Dacă ați lucrat anterior cu un alt furnizor de servicii cloud sau nu ați folosit niciodată Google Cloud, este posibil ca acest curs să vă fie util: este o introducere excelentă în platforma Google Cloud în general.
Cost: 49 $ pe lună (după o perioadă de probă gratuită de 7 zile).
Durata: 1-4 săptămâni, mai mult de 4 ore pe săptămână.
Utilitate: 10 din 10.
După susținerea examenului și reflectând asupra cursurilor parcurse, pot spune că cel mai util a fost cu adevărat Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer.
Videoclipuri, precum și (o resurs excelent de învățare gratuit, oferit împreună cu cursul) și examenele de pregătire fac din acest curs unul dintre cele mai bune pe care le-am parcurs vreodată.
L-am recomandat chiar ca material de referință în notițele din Slack pentru echipă după examen.
Notițele din Slack
• Unele întrebări de pe examen nu au fost acoperite în cursul Linux Academy, nici în A Cloud Guru, nici în examenele de practică Google Cloud (ceea ce era de așteptat).
• La o întrebare a fost un grafic cu puncte de date. Se întreba cu ce ecuație mai pot fi grupate (de exemplu, cos(X) sau X²+Y²).
• Este esențial să știi diferențele dintre Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub și să înțelegi cum pot fi utilizate acestea.
• Două exemple specifice pe examen sunt identice cu cele din examenele de pregătire, deși în timpul examenului nu le-am citit deloc (întrebările în sine au fost suficiente pentru a răspunde).
• Este util să cunoști sintaxa de bază a interogărilor SQL, mai ales pentru întrebările legate de BigQuery.
• Examenele de pregătire din cursurile Linux Academy și GCP sunt foarte similare ca stil cu întrebările de pe examen - merită să le parcurgi de câteva ori pentru a-ți identifica propriile puncte slabe.
• Trebuie să ții minte că Dataproc funcționează cu Hadoop, Spark, Hive și Pigs.
• Dataflow funcționează cu Apache Beam.
• Cloud Spanner — este o bază de date, inițial dezvoltată pentru cloud, compatibilă cu ACID și funcționează în orice colț al lumii.
• Este util să cunoști denumirile «bătrânilor» - echivalenți ai bazelor de date relaționale și non-relaționale (de exemplu, MongoDB, Cassandra).
• Rolurile IAM ale serviciilor diferă puțin, dar ar fi bine să înțelegi cum să separi pentru utilizatori capacitățile de a vedea datele și de a proiecta fluxuri de lucru (de exemplu, în rolul de Dataflow Worker poți proiecta fluxuri de lucru, dar nu poți vedea datele).
Până acum, cred că este suficient. Fiecare examen va fi diferit. Cursul Linux Academy îți va oferi 80% din cunoștințele necesare.
Cost: gratuit.
Durata: 1–2 ore.
Utilitate: 5 din 10.
Aceste videoclipuri au fost recomandate pe forumurile A Cloud Guru. Multe dintre ele nu sunt legate de certificarea Professional Data Engineer, de aceea am ales doar pe cele a căror denumire a serviciilor mi s-a părut familiară.
Pe parcursul cursului, unele servicii pot părea complicate, așa că a fost plăcut să văd cum un serviciu specific era descris în doar un minut.
Cost: 49 $ pentru certificat sau gratuit (fără certificat).
Durata: 1–2 săptămâni, mai mult de șase ore pe săptămână.
Utilitate: nu a fost evaluat.
Am găsit acest resurs cu o zi înainte de data programată a examenului. Nu am avut timp să-l finalizez — de aici și lipsa evaluării utilității.
Cu toate acestea, după ce am revizuit pagina de previzualizare a cursului, pot spune că acesta este un resurs excelent, pe care îl poți folosi pentru a recapitula tot ce ai învățat despre Data Engineering în Google Cloud și pentru a-ți identifica punctele slabe.
Am povestit despre acest curs unui coleg care se pregătește pentru certificare.
Cost: gratuit.
Durata: necunoscut.
Utilitate: nu a fost evaluat.
Încă un resurs pe care l-am întâlnit după examen. Arată cuprinzător, dar prezentarea este destul de concisă. În plus, este gratuit. Poate fi accesat între examenele de antrenament și chiar după certificare — pentru a-ți reîmprospăta cunoștințele.
Ce am făcut după cursuri?
Apropiindu-mă de finalizarea cursurilor, am rezervat examenul cu o săptămână înainte.
Existencea unui termen limită este o mare motivație pentru a face o revizuire a celor învățate.
Am trecut de mai multe ori prin examenele de antrenament de la Linux Academy și Google Cloud, până când am început să obțin constant peste 95%.
Prima dată când am trecut examenul de antrenament de la Linux Academy cu un rezultat de peste 90%.
Testele pentru fiecare dintre platforme sunt asemănătoare; am notat și analizat întrebările la care am greșit constant — acest lucru m-a ajutat să corectez punctele slabe.
În timpul examenului propriu-zis, subiectul a fost dezvoltarea sistemelor de procesare a datelor în Google Cloud pe două exemple (din 29 martie 2019, conținutul examenului s-a schimbat). Întreaga examinare a avut întrebări cu mai multe variante de răspuns.
Sustinerea examenului a durat două ore, mi s-a părut cu aproximativ 20% mai greu decât examenele de antrenament pe care le cunoșteam.
Cu toate acestea, ultimele — sunt un resurs foarte valoros.
Ce aș schimba dacă aș susține examenul din nou?
Mai multe examene de antrenament. Mai multe cunoștințe practice.
Desigur, întotdeauna poți să te pregătești și un pic mai bine.
În cerințele recomandate se indică mai mult de trei ani de experiență cu GCP, lucru pe care nu l-am avut — așa că a trebuit să mă descurc cu ceea ce era.
În plus
Examenul s-a actualizat pe 29 martie. Materialele din articol vor oferi în continuare o bază bună pentru pregătire, însă este important de menționat anumite schimbări.
Secțiunile examenului Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Proiectarea sistemelor de procesare a datelor.
2. Construirea și întreținerea structurilor de date și a bazelor de date.
3. Analiza datelor și integrarea învățării automate.
4. Modelarea proceselor de afaceri pentru analiză și optimizare.
5. Asigurarea fiabilității.
6. Vizualizarea datelor și asistență în procesul decizional.
7. Proiectarea cu accent pe securitate și conformitate.
Secțiunile examenului Google Cloud Professional Data Engineer ()
1. Proiectarea sistemelor de procesare a datelor.
2. Construirea și operarea sistemelor de procesare a datelor.
3. Operarea modelelor de învățare automată (cele mai multe modificări s-au petrecut aici) [NOU].
4. Asigurarea calității soluțiilor.
În versiunea 2, secțiunile 1, 2, 4 și 6 din versiunea 1 au fost consolidate în secțiunile 1 și 2, iar secțiunile 5 și 7 în secțiunea 4. Secțiunea 3 din versiunea 2 a fost extinsă și acum acoperă toate noile funcționalități ale învățării automate în Google Cloud.
Aceste modificări au avut loc recent, așa că multe materiale de învățare nu s-au actualizat la timp.
Totuși, folosind materialele din articol, ar trebui să fie suficiente pentru a acoperi 70% din cunoștințele necesare. De asemenea, aș recomanda să vă familiarizați cu următoarele subiecte (care au apărut în a doua versiune a examenului):
- (hardware dezvoltat de Google special pentru învățarea automată).
După cum se poate observa, actualizarea examenului se concentrează în principal pe funcționalitățile de învățare automată în Google Cloud.
Adăugare din 29.04.2019. Am primit un mesaj de la instructorul cursului Linux Academy (Matthew Ulasien).
Doar ca o notă de informare: planificăm să actualizăm cursul Data Engineer în Linux Academy pentru a reflecta noile obiective - în jurul mijlocului sau sfârșitului lunii mai.
După examen
După ce ați trecut examenul, veți primi un rezultat de "promovat" sau "nepromovat". La examenele de practică, se recomandă să vizați un minim de 70%, așa că m-am orientat spre 90%.
După ce ați trecut cu succes examenul, veți primi prin e-mail un cod de activare împreună cu certificatul oficial Google Cloud Professional Data Engineer. Felicitări!
Codul de activare poate fi folosit în magazinul exclusiv Google Cloud Professional Data Engineer, unde puteți găsi lucruri interesante: acolo sunt tricouri, rucsaci și hanorace (la momentul susținerii examenului, unele poate nu sunt în stoc). Am ales un hanorac.
Obținerea certificatului permite demonstrerea abilităților tale (oficial) și revenirea la activitatea la care excelezi — construirea sistemelor.
Ne vedem peste doi ani — la recertificare.
P. S. Multumiri speciale profesorilor minunați de la cursurile menționate anterior și pentru furnizarea resurselor și timpului necesar pentru învățare și pregătire pentru examen.
Despre traducător
Traducerea articolului a fost realizată de Alconost.
Alconost se ocupă de , în 70 de limbi. Traducători nativi, testare lingvistică, platformă cloud cu API, localizare continuă, manageri de proiect 24/7, toate formatele de resurse string.
De asemenea, realizăm — pentru site-uri, promoționale, de imagine, publicitare, educaționale, teasere, explicatoare, trailere pentru Google Play și App Store.
→
Sursa: habr.com
