Brez priporočenih 3 let praktičnih izkušenj
Pred začetkom tečaja , želimo z vami deliti prevod ene zelo zanimive zgodbe, ki bo zagotovo koristila bodočim podatkovnim inženirjem. Pojdi!
Pulover s kapuco iz Googla: nadenite si. Resni delovni izraz obraza: prisoten. Fotografija iz video različice tega članka na .
Opomba. Ta članek zajema certifikacijski izpit Google Cloud Professional Data Engineer do 29. marca 2019. Od tega datuma je prišlo do nekaj sprememb. Vključil sem jih v razdelek Dodatki.
Torej, želite dobiti nov pulover s kapuco, kot je na moji naslovnici? Ali pa razmišljate o pridobitvi certifikata? in se sprašujete, kako to narediti.
V zadnjih nekaj mesecih sem poleg uporabe storitve Google Cloud obiskoval tečaje za pripravo na izpit za poklicnega podatkovnega inženirja. Potem sem ga poskušal prenesti in opravil. In nekaj tednov kasneje je bil moj pulover s kapuco dostavljen. Certifikat je prišel hitro.
V tem članku je navedenih nekaj stvari, ki bi jih morda želeli vedeti, in korakov, ki sem jih naredil za pridobitev certifikata Google Cloud Professional Data Engineer.
Zakaj bi radi pridobili certifikat Google Cloud Professional Data Engineer?
Podatki so povsod. Zahteva se znanje o tem, kako zgraditi sisteme, ki lahko obdelujejo in uporabljajo podatke. Google Cloud zagotavlja infrastrukturo za gradnjo teh sistemov.
Morda že imate veščine za uporabo storitve Google Cloud, toda kako boste to pokazali bodočemu delodajalcu ali stranki? Obstajata dva načina: portfelj projektov ali certificiranje.
Potrdilo potencialnim strankam in delodajalcem sporoča: "Imam spretnosti in sem se potrudil, da sem pridobil akreditacijo."
Kratek opis iz Googla to povzame.
Pokažite svojo sposobnost načrtovanja in gradnje podatkovnih sistemov ter gradnje modelov strojnega učenja na platformi Google Cloud.
Če še nimate veščin, boste skozi vadnice za certificiranje izvedeli vse o tem, kako zgraditi vrhunske podatkovne sisteme v Google Cloudu.
Kdo bi želel pridobiti certifikat Google Cloud Professional Data Engineer?
Videli ste številke. Oblak raste. Je že tukaj in ne gre nikamor. Če še niste videli številk, verjemite mi, oblak raste.
Ne glede na to, ali ste že podatkovni znanstvenik, podatkovni inženir, podatkovni analitik, inženir strojnega učenja ali iščete karierno priložnost v svetu podatkov, je certifikat Google Cloud Professional Data Engineer za vas.
Sposobnost uporabe oblaka postaja pogoj za vsak položaj, osredotočen na podatke.
Ali potrebujete certifikat, da postanete dober podatkovni inženir/podatkovni znanstvenik/inženir strojnega učenja?
Ne
Google Cloud lahko še vedno uporabljate za rešitve za prenos podatkov brez potrdila.
Certifikat je le eden od načinov za potrditev obstoječega znanja.
Koliko stane?
Cena izpita je 200 $. Če vam ne uspe, boste morali ponovno plačati za nov poskus.
S pripravljalnimi tečaji in uporabo same platforme so lahko povezani stroški.
Stroški platforme so stroški za uporabo storitev Google Cloud. Če ste zahteven uporabnik, se tega že zavedate. Če ne in ste šele začeli z vadnicami v tem članku, lahko ustvarite nov račun Google Cloud in ob prijavi ostanete znotraj Googlovih ponudb v višini 300 USD.
Čez sekundo bomo prišli do stroškov tečaja.
Kako dolgo velja potrdilo?
2 leti. Po tem boste morali ponovno opravljati izpit.
In ker se Google Cloud razvija vsak dan, se bo verjetno spremenilo tisto, kar je potrebno za certifikat (kot sem izvedel, se je že spremenilo, ko sem začel pisati ta članek).
Kaj potrebujete za pripravo na izpit?
Google priporoča 3+ leta izkušenj v industriji in 1+ leto razvijanja in upravljanja rešitev z uporabo GCP za certificiranje profesionalne ravni.
Nič od naštetega nisem imel.
Na podlagi 6 mesecev ustreznih izkušenj. Da bi nadomestil primanjkljaj, sem uporabil kombinacijo spletnih učnih virov.
Katere tečaje sem obiskoval?
Če ste kot jaz in nimate priporočenih zahtev, se lahko udeležite nekaterih od naslednjih tečajev, da nadgradite svoje sposobnosti.
Naslednje tečaje sem uporabil za pripravo na certifikat. Navedeni so po vrstnem redu izpolnitve.
Navedel sem stroške, čas in uporabnost opravljanja certifikacijskega izpita za vse.
Nekaj odličnih spletnih virov, ki sem jih uporabil za izboljšanje svojih veščin pred izpitom. Po vrstnem redu: , и .
Stroški: 49 USD na mesec (po 7-dnevnem brezplačnem preizkusu)
Čas: 1-2 meseca, 10+ ur na teden
Uporabnost: 8 / 10
ustvarjen v sodelovanju z Google Cloud.
Razdeljen je na pet podpredmetov, od katerih vsak traja približno 10 ur na teden.
Če ste novi v obdelavi podatkov Google Cloud, vas bo ta specializacija popeljala od stopnje 0 do stopnje 1. Opravili boste vrsto praktičnih vaj z uporabo iterativne platforme, imenovane QwikLabs. Pred tem bodo potekala predavanja Google Cloud praktikov o uporabi različnih storitev, kot so Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow in Bigtable.
Stroški: brezplačno
Čas: 1 teden, 4-6 ur
Uporabnost: 4 / 10
Ne jemljite nizke ocene uporabnosti kot pokazatelja brezvrednosti tečaja. To je daleč od resnice. Edini razlog, da dobi nižjo oceno, je, ker ni osredotočen na certificiranje profesionalnega podatkovnega inženirja (kot pove že ime).
Po zaključku specializacije Coursera sem se tega tečaja udeležil kot osvežitev znanja, ker sem Google Cloud uporabljal samo za nekaj posebnih primerov uporabe.
Če prihajate iz drugega ponudnika storitev v oblaku ali še nikoli niste uporabljali storitve Google Cloud, se boste morda želeli udeležiti tega tečaja. To je odličen uvod v Google Cloud Platform na splošno.
Stroški: 49 USD na mesec (po 7-dnevnem brezplačnem preizkusu)
Čas: 1-4 tedne, 4+ ure na teden
Uporabnost: 10 / 10
Po opravljenem izpitu in razmišljanju o tečajih, ki sem jih opravil, je bil najbolj koristen .
Video tudi (odličen brezplačen učni vir, ki je priložen tečaju) in praktični izpiti so naredili ta tečaj enega najboljših učnih virov, kar sem jih kdaj uporabljal.
Priporočil sem ga celo kot referenco v nekaterih Slackovih zapiskih za ekipo po izpitu.
Opombe v Slacku
- Nekatere stvari na izpitu niso bile na izpitih na Linux Academy, Cloud Guru ali Google Cloud Practice (pričakovano)
- 1 vprašanje z grafom podatkovnih točk o tem, v katero enačbo jih morate združiti (na primer cos(X) ali X² + Y²)
- Poznavanje razlik med Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub in način njihove uporabe je nujno.
- Dva delovna primera raziskav na izpitu sta bila popolnoma enaka tistim na vajah, čeprav se med izpitom sploh nisem skliceval na te študije (vprašanja so dala dovolj vpogleda).
- Poznavanje osnovne sintakse poizvedb SQL je zelo koristno, zlasti za vprašanja BigQuery.
- Izpiti za prakso, ki jih ponujata Akademija Linux in GCP, so po slogu zelo podobni izpitnim vprašanjem in vsakega od njih bom večkrat obdelal ter jih uporabil, da odkrijem vaše slabosti.
- Majhen nasvet za pomoč pri Dataprocu: “dataproc krokodil in Hadoop slon namerava Spark ogenj in kuhajte Panj of Prašiči" {Krokodil dataproc in slon Hadoop namerava zakuriti ogenjSpark - iskra, iskra ogenj - zakuriti) in skuhati roj (Panj) prašiči (Prašičja)} (Dataproc obravnava Hadoop, Spark, Hive in Pig)
- «Pretok podatkov je tekoča Širina svetlobe" {Pretok podatkov to je trenutni žarek (Širina) light} (Dataflow obravnava Apache Beam)
- "Vsi po vsem svetu se lahko nanaša na a dobro narejena KISLINA oprana Ključ« {Kdor koli po vsem svetu lahko obravnava prečiščeno kislino (KISLINA) s trdnim ključem (Spanner)} (Cloud Spanner je zbirka podatkov, zasnovana za dvig oblaka iz nič, skladna s standardom ACID in na voljo po vsem svetu)
- Morda bi bilo koristno poznati imena klasičnih relacijskih in nerelacijskih baz podatkov (na primer MongoDB, Cassandra)
- Vloge IAM se nekoliko razlikujejo za vsako storitev, vendar je koristno razumeti, kako ločiti uporabnike od možnosti ogleda podatkov, ne da bi jim bilo odvzeto možnost načrtovanja delovnih tokov (npr. vloga »Delavec podatkovnega toka« lahko oblikuje delovne tokove, ne vidi pa podatkov)
To je verjetno dovolj za zdaj. Kilometrina se bo verjetno razlikovala od izpita do izpita. Tečaj Akademije Linux vam bo dal 80% znanja.
Stroški: brezplačno
Čas: 1-2 ure
Uporabnost: 5 / 10
Priporočeni so bili na forumih Cloud Guru. Veliko jih ni bilo povezanih s certifikatom Professional Data Engineer, vendar sem izbral nekaj takih, ki so.
Nekatere storitve se vam med tečajem morda zdijo zapletene, zato je bilo lepo slišati, kako je določena storitev opisana v minuti.
Stroški: 49 USD na potrdilo ali brezplačno (brez potrdila)
Čas: 1-2 tedna, 6+ ur na teden
Uporabnost: N / A
Ta vir sem našel dan pred načrtovanim izpitom. Nisem ga dokončal zaradi časovne stiske, torej pomanjkanja ocene uporabnosti.
Vendar pa je na strani s pregledom tečaja videti kot odličen vir za zbiranje vsega, kar ste se naučili o Google Cloud Data Engineering, in poudarjanje morebitnih slabosti.
Ta tečaj sem priporočil kot vir enemu od svojih kolegov, ki se pripravlja na pridobitev certifikata.
Stroški: brezplačno
Čas: N/A
Uporabnost: N/A
To je bil še en vir, na katerega sem naletel po izpitu. Po mojem mnenju je celovita, a hkrati jedrnata. Poleg tega je brezplačen. Lahko se uporablja za branje med praktičnimi izpiti ali celo po certificiranju za osvežitev znanja.
Kaj sem počel po tečaju?
Ko sem se bližal koncu tečajev, sem rezerviral izpit s tedenskim odpovednim rokom.
Rok je odlična motivacija za utrjevanje naučenega.
Večkrat sem opravljal praktične izpite iz Linux Academy in Google Cloud, dokler mi jih vsakič ni uspelo opraviti s 95 %+ natančnostjo.
Prvič opravljen praktični izpit Akademije Linux z več kot 90 %.
Preizkusi za vsako platformo so si podobni, vendar sem ugotovil, da mi je pregledovanje vprašanj, ki sem jih nenehno zastavljal napačno, in zapisovanje, zakaj sem jih napačno razumel, pomagalo zaostriti moje šibke točke.
Izpit, ki sem ga opravljal, je kot tema uporabil dva vzorčna raziskovalna projekta za razvoj sistemov za obdelavo podatkov v Google Cloudu (od 29. marca 2019 se je to spremenilo). In vseskozi je imel več možnosti izbire.
Vzelo mi je približno 2 uri. In bil je približno 20 % težji od vseh izpitov, ki sem jih opravljal.
Ne morem dovolj opisati vrednosti praktičnih izpitov.
Kaj bi spremenil, če bi šel še enkrat?
Več praktičnih izpitov. Več praktičnega znanja.
Seveda je vedno več priprav, ki jih lahko naredite.
Priporočena zahteva navaja več kot 3 leta uporabe GCP. Vendar ga nisem imel, zato sem se moral ukvarjati s tem, kar sem imel.
dodatno
Izpit je bil posodobljen 29. marca. Gradivo, predstavljeno v tem članku, je še vedno dobra podlaga, vendar je pomembno upoštevati nekatere spremembe.
Različni deli izpita Google Cloud Professional Data Engineer ()
- Načrtovanje sistemov za obdelavo podatkov
- Izdelava in podpora struktur in baz podatkov.
- Povezava za analizo podatkov in strojno učenje
- Modeliranje poslovnih procesov za analizo in optimizacijo
- Zagotavljanje zanesljivosti
- Vizualizacija podatkov in podpora pravilnikom
- Zasnovan za varnost in skladnost
Različni deli izpita Google Cloud Professional Data Engineer ()
- Načrtovanje sistemov za obdelavo podatkov
- Gradnja in delovanje sistemov za obdelavo podatkov
- Operacionalizacija modelov strojnega učenja (večina sprememb se je zgodila tukaj) [NOVO]
- Zagotavljanje kakovosti rešitev
Različica 2 je združila razdelke 1, 2, 4 in 6 različice 1 v 1 in 2. Prav tako je združila razdelke 5 in 7 iz različice 1 v razdelek 4. Razdelek 3 različice 2 pa je bil razširjen tako, da zajema ves novi Google Cloud Zmogljivosti strojnega učenja.
Ker so te spremembe tako nedavne, številnih učnih gradiv ni bilo mogoče posodobiti.
Vendar bi moralo biti dovolj, da se seznanite z gradivi v tem članku, da pokrijete 70 % tega, kar potrebujete. To bi združil z nekaterimi vašimi raziskavami o naslednjih vprašanjih (ki so bila predstavljena v drugi različici izpita).
- (kos opreme po meri, ki ga je Google zasnoval posebej za usposabljanje ML)
Kot lahko vidite, se je zadnja posodobitev izpita osredotočila na funkcije ML v Google Cloud.
Posodobitev 29/04/2019: Sporočilo inštruktorja tečaja Akademije Linux Matthewa Ulaseina.
Samo za referenco, načrtujemo posodobitev tečaja Data Engineer na Linux Academy, da bo odražal nove tečaje, ki se bodo začeli nekje sredi/konec maja.
Po izpitu
Ko opravite izpit, prejmete le rezultat opravljen ali neuspešen. Svetujem, da si prizadevate za vsaj 70 %, zato sem si na praktičnih izpitih prizadeval za najmanj 90 %.
Po zaključku boste po e-pošti prejeli kodo za unovčenje skupaj z uradnim certifikatom Google Cloud Professional Data Engineer. čestitke!
Kodo za unovčenje lahko uporabite v ekskluzivni trgovini Google Cloud Professional Data Engineer Store, ki je nabito polna robe (). Na voljo so majice s kratkimi rokavi, nahrbtniki in puloverji s kapuco (morda ne bodo na zalogi, ko pridete tja). Izbrala sem puloverje s kapuco.
Zdaj ste certificirani, lahko pokažete svoje spretnosti (uradno) in se vrnete k temu, kar znate najbolje, graditi.
Se vidimo čez dve leti, da ponovno pridobimo certifikat.
PS: Če imate kakršna koli vprašanja ali želite pojasnila, me lahko kontaktirate na и . Na Obstaja tudi video različica tega članka.
PPS: najlepša hvala vsem čudovitim učiteljem na vseh zgornjih tečajih in za zagotavljanje virov in časa za učenje in pripravo na izpit.
In vse, ki želite izvedeti več o programu tečaja, značilnostih spletnega formata, veščinah, kompetencah in obetih, ki čakajo diplomante po usposabljanju, vabimo na , ki bo danes ob 20.00.
Vir: www.habr.com