沒有推薦的三年實務經驗
*筆記： 本文專門介紹 Google Cloud 專業資料工程師認證考試，該考試有效期至 29 年 2019 月 XNUMX 日。此後發生了一些變化 - 在“另外»*
谷歌運動衫：是的。 表情嚴肅：是的。 圖片來自本文影片版 .
您想買一件像我照片中的全新運動衫嗎？
或者您可能對證書感興趣 你正在想辦法如何得到它？
在過去的幾個月裡，我學習了幾門課程，同時與 Google Cloud 一起準備專業資料工程師考試。 然後我去考試並通過了。 運動衫在幾週後到達，但證書到達得更快。
本文將提供一些您可能會覺得有用的資訊以及我獲得 Google Cloud 專業資料工程師認證所採取的步驟。
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為什麼應該獲得 Google Cloud 專業資料工程師認證？
數據圍繞著我們，無所不在。 因此，今天需要知道如何創建能夠處理和使用數據的系統的專家。 Google Cloud 提供了建構這些系統的基礎架構。
如果您已經具備 Google Cloud 技能，如何向未來的雇主或客戶展示這些技能？ 這可以透過兩種方式來完成：透過專案組合或通過認證。
證書告訴潛在的客戶和雇主，您擁有某些技能，並且您已付出努力讓他們獲得正式認證。
這一點在考試的官方說明中也有說明。
展示您在 Google Cloud 平台上設計和建立資料科學系統和機器學習模型的能力。
如果您還不具備這些技能，認證培訓教材將教您有關如何使用 Google Cloud 建立世界級資料系統所需的一切知識。
誰需要獲得 Google Cloud 專業資料工程師認證？
您已經看到了這些數字 - 雲端技術領域正在成長，它們已經陪伴我們很長時間了。 如果您不熟悉統計數據，請相信我：雲層正在上升。
如果您已經是資料科學家、機器學習工程師，或是想進入資料科學領域，那麼 Google Cloud 專業資料工程師認證正是您所需要的。
使用雲端技術的能力正在成為所有資料專業人員的強制性要求。
您需要證書才能成為資料科學或機器學習專業人員嗎？
號
您無需憑證即可使用 Google Cloud 運行資料解決方案。
證書只是證明您擁有的技能的一種方式。
它需要多少錢？
參加考試的費用為 200 美元。 如果失敗，則必須再次付費。
此外，您還必須花錢參加預科課程和使用平臺本身。
平台費用是使用 Google Cloud 服務的費用。 如果您是活躍用戶，您就會很清楚這一點。 如果您是剛開始學習本文中的教學課程的初學者，您可以建立 Google Cloud 帳戶，並在註冊時使用 300 美元的 Google 積分完成所有操作。
我們稍後會介紹課程的費用。
證書的有效期限是多久？
兩年了。 在此期限之後，必須再次參加考試。
由於 Google Cloud 不斷發展，認證要求很可能會發生變化（這發生在我開始撰寫本文時）。
考試需要準備什麼？
對於專業級認證，Google 建議擁有三年行業經驗以及一年以上使用 GCP 開發和管理解決方案的經驗。
我沒有這些。
每個案例的相關經驗約為六個月。
為了填補這個空白，我使用了一些線上學習資源。
我選修了哪些課程？
如果您的情況與我類似且不符合建議的要求，那麼您可以參加下面列出的一些課程來提高您的水平。
這些是我在準備認證時使用的。 它們按完成順序列出。
對於每個認證考試，我都標明了通過認證考試的成本、時間和用途。
我在考試前用來提高技能的一些很酷的線上學習資源，依序為： , , .
費用： 每月 49 美元（7 天免費試用後）。
時間： 1-2個月，每週10小時以上。
效用： 8 分中的 10 分。
課程 在與 Google Cloud 合作開發的 Coursera 平台上。
它分為五個嵌套課程，每個課程每周大約10個小時的學習時間。
如果您是 Google Cloud 資料科學的新手，此專業將為您提供所需的技能。 您將使用名為 QwikLabs 的迭代平台完成一系列實作練習。 在此之前，Google Cloud 專家將舉辦如何使用各種服務的講座，例如 Google BigQuery、Cloud Dataproc、Dataflow 和 Bigtable。
費用： 免費。
時間： 1 週，4-6 小時。
效用： 4 分中的 10 分。
低實用性評級並不意味著整個課程毫無用處——遠非如此。 分數如此低的唯一原因是它不專注於專業資料工程師認證（顧名思義）。
在完成 Coursera 專業課程後，我將其作為複習，因為我在某些有限的情況下使用過 Google Cloud。
如果您之前曾與其他雲端供應商合作或從未使用過 Google Cloud，您可能會發現本課程很有用 - 這是對整個 Google Cloud 平台的精彩介紹。
費用： 每月 49 美元（7 天免費試用後）。
時間： 1-4週，每週超過4小時。
效用： 10 分中的 10 分。
在參加考試並反思我所學的課程後，我可以說 Linux Academy Google 認證專業資料工程師是最有幫助的。
還有影片教學 （隨課程提供的優秀免費學習資源）和練習考試使這成為我學過的最好的課程之一。
我甚至在考試後將其作為 Slack 筆記中的參考材料推薦給團隊。
Slack 中的筆記
• Linux Academy 課程、A Cloud Guru 或Google Cloud Practice 考試中未涵蓋某些考試問題（這是意料之中的）。
• 其中一個問題有一張數據點圖。 有人問什麼方程式可以用來將它們分組（例如，cos(X) 或 X²+Y²）。
• 請務必了解Dataflow、Dataproc、Datastore、Bigtable、BigQuery、Pub/Sub 之間的差異，並了解如何使用它們。
• 考試中的兩個具體例子與練習中的相同，儘管我在考試時根本沒有看它們（問題本身就足以回答）。
• 了解基本的 SQL 查詢語法很有用，尤其是 BigQuery 問題。
• Linux Academy 和GCP 課程中的模擬考試在風格上與考試中的問題非常相似——值得多做幾次以發現自己的弱點。
• 必須記住的是 數據過程 與...合作 Hadoop的, 火花, 蜂房 и 豬.
• 數據流 與...合作 阿帕奇光束.
• 雲扳手 是一個最初為雲端設計的資料庫，它相容 ACID 並在世界任何地方工作。
• 了解「舊資料庫」的名稱很有用－關聯式資料庫和非關聯式資料庫的等效項（例如，MongoDB、Cassandra）。
• 不同服務之間的IAM 角色略有不同，但最好了解如何區分使用者查看資料和設計工作流程的能力（例如，資料流工作者角色可以設計工作流程，但不能查看資料）。
就目前而言，這可能就足夠了。 每次考試都會以不同的方式進行。 Linux Academy 課程將提供 80% 的必要知識。
費用： 免費。
時間： 1-2 小時。
效用： 5 分中的 10 分。
這些影片是在 A Cloud Guru 論壇上推薦的。 其中許多與專業資料工程師認證無關，所以我只選擇了那些我覺得熟悉的服務名稱。
在學習本課程時，某些服務可能看起來很複雜，因此很高興看到如何在短短一分鐘內描述特定服務。
費用： 每張證書 49 美元或免費（無證書）。
時間： 1-2 週，每週超過 XNUMX 小時。
效用： 未評價。
我在考試日期前一天找到了這個資源。 沒有足夠的時間來完成它 - 因此缺乏有用性評估。
不過，在查看課程概述頁面後，我可以說這是一個很好的資源，可以回顧您所學到的有關 Google Cloud 資料工程的所有知識並找到您的弱點。
我告訴一位正在準備認證的同事這門課。
費用： 免費。
時間： 未知。
效用： 未評價。
我在考試後發現的另一個資源。 看起來很全面，但介紹卻很短。 另外，它是免費的。 您可以在練習考試之間甚至在認證之後參考它來刷新您的知識。
課程結束後我做了什麼？
當我的課程即將結束時，我提前一周預約了考試。
設定截止日期是複習所學的巨大動力。
我多次參加了 Linux Academy 和 Google Cloud 模擬考試，直到我的分數開始穩定在 95% 以上。
首次通過 Linux Academy 模擬考試，分數超過 90%。
每個平台的測試都是相似的； 我寫下了並分析了我經常做錯的問題——這有助於消除我的弱點。
考試期間，主題是使用兩個範例在 Google Cloud 中開發資料處理系統（考試內容自 29 年 2019 月 XNUMX 日起發生了變化）。 整個考試都是選擇題。
考試花了兩個小時才完成，看起來比我熟悉的模擬考難了 20% 左右。
然而，後者是非常寶貴的資源。
如果我再參加考試，我會改變什麼？
多練習考試。 更多實用知識。
當然，你總是可以準備得更好一點。
建議的要求規定了三年以上使用 GCP 的經驗，而我沒有 - 所以我必須處理我所擁有的。
另外
考試於29月XNUMX日更新。 本文中的材料仍將為準備提供良好的基礎，但重要的是要注意一些變化。
Google Cloud 專業資料工程師考試部分（)
1.數據處理系統的設計。
2.資料結構和資料庫的建構和支援。
3.機器學習的數據分析與連結。
4. 業務流程建模以進行分析和最佳化。
5.保證可靠性。
6.數據視覺化和決策支援。
7. 設計注重安全性和合規性。
Google Cloud 專業資料工程師考試部分（)
1.數據處理系統的設計。
2、資料處理系統的建置與運作。
3.機器學習模型的運作（大部分變化都發生在這裡） [新的].
4. 確保解決方案的品質。
在版本2 中，版本1 的第2、4、6 和1 部分合併為第1 和2 部分，第5 和7 部分合併為第4 部分。版本3 中的第2 部分已擴展為涵蓋Google 中所有新的機器學習功能雲。
這些變化是最近才發生的，因此許多教育材料還來不及更新。
但是，如果您使用本文中的材料，這應該足以涵蓋 70% 的所需知識。 我也會自己複習以下主題（它們出現在考試的第二版中）：
- （Google 專門為機器學習開發的硬體）。
如您所見，考試更新主要與 Google Cloud 的機器學習功能有關。
更新日期為 29.04.2019 年 XNUMX 月 XNUMX 日。 我收到了 Linux Academy 課程講師 (Matthew Ulasien) 發來的訊息。
僅供參考，我們計劃在 XNUMX 月中下旬更新 Linux Academy 的資料工程師課程以反映新目標。
考試後
通過考試後，您將收到通過或失敗的結果。 在模擬考中，他們說至少要達到 70%，所以我的目標是 90%。
成功通過考試後，您將透過電子郵件收到啟動碼以及官方 Google Cloud 專業資料工程師證書。 恭喜！
啟動碼可以在Google雲端專業資料工程師專屬商店使用，在那裡你可以得到一些好錢：有T卹、背包和帽衫（有些可能在出貨時缺貨）。 我選擇了一件運動衫。
一旦獲得認證，您就可以（正式）展示您的技能，並繼續做您最擅長的事情：建立系統。
兩年後再見，重新認證。
P.S. 非常感謝以上課程的優秀老師和 提供資源和時間來學習和準備考試。
關於譯者
這篇文章由 Alconost 翻譯。
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來源： www.habr.com