没有推荐的三年实践经验
*笔记： 本文专门介绍 Google Cloud 专业数据工程师认证考试，该考试有效期至 29 年 2019 月 XNUMX 日。此后发生了一些变化 - 在“另外“*
谷歌运动衫：是的。 表情严肃：是的。 图片来自本文视频版 .
您想买一件像我照片中那样的全新运动衫吗？
或者您可能对证书感兴趣 你正在想办法如何得到它？
在过去的几个月里，我学习了几门课程，同时与 Google Cloud 一起准备专业数据工程师考试。 然后我去考试并通过了。 运动衫在几周后到达，但证书到达得更快。
本文将提供一些您可能会觉得有用的信息，以及我获得 Google Cloud 专业数据工程师认证所采取的步骤。
转移到
为什么应该获得 Google Cloud 专业数据工程师认证？
数据围绕着我们，无处不在。 因此，今天需要知道如何创建能够处理和使用数据的系统的专家。 Google Cloud 提供了构建这些系统的基础设施。
如果您已经具备 Google Cloud 技能，如何向未来的雇主或客户展示这些技能？ 这可以通过两种方式来完成：通过项目组合或通过认证。
证书告诉潜在的客户和雇主，您拥有某些技能，并且您已付出努力让他们获得正式认证。
这一点在考试的官方说明中也有说明。
展示您在 Google Cloud 平台上设计和构建数据科学系统和机器学习模型的能力。
如果您还不具备这些技能，认证培训材料将教您有关如何使用 Google Cloud 构建世界一流数据系统所需的一切知识。
谁需要获得 Google Cloud 专业数据工程师认证？
您已经看到了这些数字 - 云技术领域正在增长，它们已经陪伴我们很长时间了。 如果您不熟悉统计数据，请相信我：云层正在上升。
如果您已经是数据科学家、机器学习工程师，或者想进入数据科学领域，那么 Google Cloud 专业数据工程师认证正是您所需要的。
使用云技术的能力正在成为所有数据专业人员的强制性要求。
您需要证书才能成为数据科学或机器学习专业人员吗？
号
您无需证书即可使用 Google Cloud 运行数据解决方案。
证书只是证明您拥有的技能的一种方式。
它多少钱？
参加考试的费用为 200 美元。 如果失败，则必须再次付费。
此外，您还必须花钱参加预科课程和使用平台本身。
平台费用是使用 Google Cloud 服务的费用。 如果您是活跃用户，您就会很清楚这一点。 如果您是刚刚开始学习本文中的教程的初学者，您可以创建一个 Google Cloud 帐户，并在注册时使用 300 美元的 Google 积分完成所有操作。
我们稍后会介绍课程的费用。
证书的有效期是多久？
两年了。 在此期限之后，必须再次参加考试。
由于 Google Cloud 不断发展，认证要求很可能会发生变化（这发生在我开始撰写本文时）。
考试需要准备什么？
对于专业级认证，Google 建议拥有三年行业经验以及一年以上使用 GCP 开发和管理解决方案的经验。
我没有这些。
每个案例的相关经验约为六个月。
为了填补这个空白，我使用了一些在线学习资源。
我选修了哪些课程？
如果您的情况与我类似并且不符合推荐的要求，那么您可以参加下面列出的一些课程来提高您的水平。
这些是我在准备认证时使用的。 它们按完成顺序列出。
对于每个认证考试，我都标明了通过认证考试的成本、时间和用途。
我在考试前用来提高技能的一些很酷的在线学习资源，依次为： , , .
成本： 每月 49 美元（7 天免费试用后）。
时间： 1-2个月，每周10小时以上。
效用： 8 分中的 10 分。
课程 在与 Google Cloud 合作开发的 Coursera 平台上。
它分为五个嵌套课程，每个课程每周大约10个小时的学习时间。
如果您是 Google Cloud 数据科学的新手，该专业将为您提供所需的技能。 您将使用名为 QwikLabs 的迭代平台完成一系列实践练习。 在此之前，Google Cloud 专家将举办有关如何使用各种服务的讲座，例如 Google BigQuery、Cloud Dataproc、Dataflow 和 Bigtable。
成本： 免费。
时间： 1 周，4-6 小时。
效用： 4 分中的 10 分。
低实用性评级并不意味着整个课程毫无用处——远非如此。 分数如此低的唯一原因是它不专注于专业数据工程师认证（顾名思义）。
在完成 Coursera 专业课程后，我将其作为复习，因为我在某些有限的情况下使用过 Google Cloud。
如果您之前曾与其他云提供商合作或从未使用过 Google Cloud，您可能会发现本课程很有用 - 这是对整个 Google Cloud 平台的精彩介绍。
成本： 每月 49 美元（7 天免费试用后）。
时间： 1-4周，每周超过4小时。
效用： 10 分中的 10 分。
在参加考试并反思我所学的课程之后，我可以说 Linux Academy Google 认证专业数据工程师是最有帮助的。
还有视频教程 （随课程提供的优秀免费学习资源）和练习考试使这成为我学过的最好的课程之一。
我什至在考试后将其作为 Slack 笔记中的参考材料推荐给团队。
Slack 中的笔记
• Linux Academy 课程、A Cloud Guru 或Google Cloud Practice 考试中未涵盖某些考试问题（这是意料之中的）。
• 其中一个问题有一张数据点图。 有人问什么方程可以用来对它们进行分组（例如，cos(X) 或 X²+Y²）。
• 请务必了解Dataflow、Dataproc、Datastore、Bigtable、BigQuery、Pub/Sub 之间的差异，并了解如何使用它们。
• 考试中的两个具体例子与练习中的相同，尽管我在考试时根本没有看它们（问题本身就足以回答）。
• 了解基本的 SQL 查询语法很有用，尤其是对于 BigQuery 问题。
• Linux Academy 和GCP 课程中的模拟考试在风格上与考试中的问题非常相似——值得多做几次以发现自己的弱点。
• 必须记住的是 数据过程 与...合作 Hadoop的, 火花, 蜂房 и 猪.
• 数据流 与...合作 阿帕奇光束.
• 云扳手 是一个最初为云设计的数据库，它兼容 酸 并在世界任何地方工作。
• 了解“老数据库”的名称很有用，即关系型数据库和非关系型数据库的等效项（例如，MongoDB、Cassandra）。
• 不同服务之间的IAM 角色略有不同，但最好了解如何区分用户查看数据和设计工作流程的能力（例如，数据流工作者角色可以设计工作流程，但不能查看数据）。
就目前而言，这可能就足够了。 每次考试都会以不同的方式进行。 Linux Academy 课程将提供 80% 的必要知识。
成本： 免费。
时间： 1-2 小时。
效用： 5 分中的 10 分。
这些视频是在 A Cloud Guru 论坛上推荐的。 其中许多与专业数据工程师认证无关，所以我只选择了那些我觉得熟悉的服务名称。
在学习本课程时，某些服务可能看起来很复杂，因此很高兴看到如何在短短一分钟内描述特定服务。
成本： 每张证书 49 美元或免费（无证书）。
时间： 1-2 周，每周超过 XNUMX 小时。
效用： 未评价。
我在考试日期前一天找到了这个资源。 没有足够的时间来完成它 - 因此缺乏有用性评估。
不过，在查看课程概述页面后，我可以说这是一个很好的资源，可以回顾您所学到的有关 Google Cloud 数据工程的所有知识并找到您的弱点。
我告诉一位正在准备认证的同事这门课程。
成本： 免费。
时间： 未知。
效用： 未评价。
我在考试后发现的另一个资源。 看起来很全面，但介绍却很简短。 另外，它是免费的。 您可以在练习考试之间甚至在认证之后参考它来刷新您的知识。
课程结束后我做了什么？
当我的课程即将结束时，我提前一周预约了考试。
设定截止日期是复习所学知识的巨大动力。
我多次参加了 Linux Academy 和 Google Cloud 模拟考试，直到我的分数开始稳定在 95% 以上。
首次通过 Linux Academy 模拟考试，分数超过 90%。
每个平台的测试都是相似的； 我写下了并分析了我经常做错的问题——这有助于消除我的弱点。
考试期间，主题是使用两个示例在 Google Cloud 中开发数据处理系统（考试内容自 29 年 2019 月 XNUMX 日起发生了变化）。 整个考试都是选择题。
考试花了两个小时才完成，看起来比我熟悉的模拟考试难了 20% 左右。
然而，后者是非常宝贵的资源。
如果我再次参加考试，我会改变什么？
多练习考试。 更多实用知识。
当然，你总是可以准备得更好一点。
推荐的要求规定了三年以上使用 GCP 的经验，而我没有 - 所以我必须处理我所拥有的。
另外
考试于29月XNUMX日更新。 本文中的材料仍将为准备提供良好的基础，但重要的是要注意一些变化。
Google Cloud 专业数据工程师考试部分（)
1.数据处理系统的设计。
2.数据结构和数据库的构建和支持。
3、机器学习的数据分析与连接。
4. 业务流程建模以进行分析和优化。
5、保证可靠性。
6.数据可视化和决策支持。
7. 设计注重安全性和合规性。
Google Cloud 专业数据工程师考试部分（)
1.数据处理系统的设计。
2、数据处理系统的建设和运行。
3.机器学习模型的运行（大部分变化发生在这里） [新的].
4. 确保解决方案的质量。
在版本 2 中，版本 1 的第 2、4、6 和 1 部分合并为第 1 和 2 部分，第 5 和 7 部分合并为第 4 部分。版本 3 中的第 2 部分已扩展为涵盖 Google 中所有新的机器学习功能云。
这些变化是最近才发生的，因此许多教育材料还没有来得及更新。
但是，如果您使用本文中的材料，这应该足以涵盖 70% 的所需知识。 我还会自己复习以下主题（它们出现在考试的第二版中）：
- （Google 专门为机器学习开发的硬件）。
如您所见，考试更新主要与 Google Cloud 的机器学习功能有关。
更新日期为 29.04.2019 年 XNUMX 月 XNUMX 日。 我收到了 Linux Academy 课程讲师 (Matthew Ulasien) 发来的消息。
仅供参考，我们计划在 XNUMX 月中下旬更新 Linux Academy 的数据工程师课程以反映新目标。
考试后
通过考试后，您将收到通过或失败的结果。 在模拟考试中，他们说至少要达到 70%，所以我的目标是 90%。
成功通过考试后，您将通过电子邮件收到激活码以及官方 Google Cloud 专业数据工程师证书。 恭喜！
激活码可以在谷歌云专业数据工程师专属商店使用，在那里你可以得到一些好钱：有T恤、背包和帽衫（有些可能在发货时缺货）。 我选择了一件运动衫。
一旦获得认证，您就可以（正式）展示您的技能，并继续做您最擅长的事情：构建系统。
两年后再见，重新认证。
P.S. 非常感谢以上课程的优秀老师和 提供资源和时间来学习和准备考试。
关于译者
这篇文章由 Alconost 翻译。
阿尔科诺斯特已订婚 , 70 种语言。 本地翻译器、语言测试、带 API 的云平台、持续本地化、24/7 项目经理、任何字符串资源格式。
我们也做 — 适用于 Google Play 和 App Store 的销售、图片、广告、教育、预告片、解释、预告片的网站。
→
来源： habr.com