Без рекомендованного 3-летнего практического опыта

* Примечание. Эта статья посвящена сертификационному экзамену Google Cloud Professional Data Engineer Certification до 29 марта 2019 г. После этой даты были внесены некоторые изменения. Я включил их в раздел Дополнительно *

Итак, вы хотите получить новую толстовку с капюшоном, похожую на ту, что у меня на обложке?

Или вы хотели получить Сертификат специалиста по обработке данных Google Cloud Professional и не знаете, как это сделать.

В последние несколько месяцев я параллельно с Google Cloud проходил курсы, чтобы подготовиться к экзамену на профессионального инженера по данным. Потом забрал. И я прошел. А через несколько недель пришла моя толстовка. Сертификат пришел быстрее.

В этой статье будет перечислено несколько вещей, которые вы, возможно, захотите узнать, и шаги, которые я предпринял для получения сертификата Google Cloud Professional Data Engineer Certification.

Зачем вам проходить сертификацию Google Cloud Professional Data Engineer?

Данные есть везде. И знание того, как создавать системы, которые могут обрабатывать и использовать данные, является востребованным. Google Cloud предоставляет инфраструктуру для создания этих систем.

Возможно, у вас уже есть навыки использования Google Cloud, но как вы продемонстрируете это будущему работодателю или клиенту? Два пути. Через портфолио проектов или сертификацию.

Сертификат говорит будущим клиентам и работодателям: «Привет, у меня есть навыки, и я приложил все усилия, чтобы получить аккредитацию».

Об этом говорится в однострочном письме Google.

Продемонстрируйте свои навыки проектирования и создания систем обработки данных и создания моделей машинного обучения на платформе Google Cloud Platform.

Если у вас еще нет навыков, изучение учебных материалов для сертификации означает, что вы узнаете все о том, как создавать системы обработки данных мирового класса в Google Cloud.

Кто захочет пройти сертификацию Google Cloud Professional Data Engineer?

Вы видели цифры. Облако растет. И он здесь, чтобы остаться. Если вы не видели цифр, доверие к облаку растет.

Если вы уже являетесь специалистом по обработке данных, инженером по обработке данных, аналитиком данных, инженером по машинному обучению или хотите сменить карьеру в мире данных, сертификация Google Cloud Professional Data Engineer для вас.

Возможность использования облачных технологий становится требованием для любой роли, ориентированной на данные.

Вам нужен сертификат, чтобы стать хорошим инженером по данным / специалистом по данным / инженером по машинному обучению?

No.

Вы по-прежнему можете использовать Google Cloud для работы с решениями для обработки данных без сертификата.

Сертификат - это лишь один из способов подтверждения имеющихся навыков.

Сколько это стоит?

Сдача сертификационного экзамена стоит 200 долларов США. Если вы проиграете, вам придется снова заплатить пошлину для пересдачи.

Есть расходы, связанные с подготовительными курсами и использованием самой платформы.

Плата за платформу - это сумма, которую вы будете платить за использование сервисов Google Cloud. Если вы заядлый пользователь, вам это хорошо известно. Если нет, и вы только просматриваете учебные материалы в этой статье, вы можете создать новую учетную запись Google Cloud и заполнить их все в пределах 300 долларов США на кредит, которые Google предлагает при регистрации.

Мы займемся курсом затрат через секунду.

Как долго длится сертификация?

2 года. После этого вам нужно будет снова сдать экзамен.

А поскольку Google Cloud развивается каждый день, вероятно, что то, что требуется для сертификата, изменилось (как я узнал, когда я начал писать эту статью).

Что нужно для подготовки к экзамену?

Google рекомендует более трех лет опыта в отрасли и более одного года разработки и управления решениями с использованием GCP для получения сертификатов профессионального уровня.

У меня не было ни того, ни другого.

Это было больше похоже на 6 месяцев каждого.

Чтобы дополнить это, я использовал комбинацию онлайн-ресурсов для обучения.

Какие курсы я посещал?

Если вы похожи на меня и у вас нет рекомендуемых требований, вы можете изучить некоторые из следующих курсов, чтобы повысить свою квалификацию.

Следующие курсы - это то, что я использовал для подготовки к сертификации. Они перечислены в порядке заполнения.

Я перечислил затраты, сроки и полезность при сдаче сертификационного экзамена по каждому из них.

Разработка данных на Google Cloud Platform. Специализация на Cousera

Стоимость: 49 долларов США в месяц (после 7-дневной бесплатной пробной версии)
Время: 1-2 месяца, 10+ часов в неделю
Полезность: 8/10

Разработка данных в спецификации Google Cloud Platform на Coursera выполняется в сотрудничестве с Google Cloud.

Он разбит на пять подкурсов, каждый из которых занимает около 10 часов в неделю учебного времени.

Если вы не знакомы с обработкой данных в Google Cloud, эта специализация оценивается как 0 к 1. Вы выполните ряд практических упражнений, используя итеративную платформу под названием QwikLabs. Перед этим специалисты-практики Google Cloud будут читать лекции о том, как использовать различные сервисы, такие как Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow и Bigtable.

Знакомство с облачным гуру в Google Cloud Platform

Стоимость: бесплатно
Время: 1 неделя, 4–6 часов
Полезность: 4/10

Не воспринимайте низкую оценку полезности как бесполезный курс. Это далеко не так. Единственная причина, по которой он получает более низкий балл, заключается в том, что он не ориентирован на сертификацию профессионального инженера по данным (это можно понять из названия).

Я вспомнил об этом после прохождения специализации Coursera, потому что использовал Google Cloud только для нескольких специализированных случаев использования.

Если вы работаете с другим поставщиком облачных услуг или никогда раньше не использовали Google Cloud, вы можете пройти этот курс. Это отличное введение в Google Cloud Platform в целом.

Linux Academy сертифицированный специалист Google по работе с данными

Стоимость: 49 долларов США в месяц (после 7-дневной бесплатной пробной версии)
Время: 1–4 недели, 4+ часа в неделю
Полезность: 10/10

После сдачи экзамена и размышлений о курсах, которые я прошел, наиболее мне помогал сертифицированный специалист по данным Google Академии Linux.

Видео, а также Электронная книга Data Dossier (отличный бесплатный учебный ресурс, прилагаемый к курсу) и практические экзамены сделали курс одним из лучших учебных ресурсов, которые я когда-либо использовал.

Я даже рекомендовал его как полезный ресурс в некоторых заметках Slack для команды после экзамена.

Примечания к Slack
• Некоторых вещей на экзамене не было на экзаменах Linux Academy, A Cloud Guru или Google Cloud Practice (ожидается)
• 1 вопрос с графиком данных точек и какое уравнение вам нужно для их кластеризации (например, cos (X) или X² + Y²)
• Зная разницу между Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub / Sub и как они могут быть используется обязательно
• Два тематических исследования на экзамене точно такие же, как и на практике, хотя я вообще не читал исследования во время экзамена (вопросы давали достаточно понимания)
• Знание базового синтаксиса SQL-запросов очень полезно, особенно для вопросов BigQuery.
• Практические экзамены, проводимые Linux Academy и GCP, очень похожи на вопросы по стилю экзамена, я бы сделал каждый из них несколько раз и используйте их, чтобы выяснить, в чем вы слабы.
• Небольшой стишок, чтобы помочь с Dataproc: «Dataproc the croc и Hadoop слон планируют Разожгите огонь и приготовьте Улей из Свиней »(Dataproc имеет дело с Hadoop, Spark, Hive и Pig)
•« Dataflow - это струящийся Луч света »(Dataflow имеет дело с Apache Beam)
•« Каждый во всем мире может относиться к хорошо сделанный КИСЛОТНЫЙ промытый гаечный ключ ". (Cloud Spanner - это БД, разработанная для облака с нуля, она совместима с ACID и доступна во всем мире)
• Удобно знать названия старых школьных эквивалентов опций реляционных и нереляционных баз данных (например, MongoDB, Cassandra) < br /> • Роли IAM немного различаются для каждой службы, но понимание того, как отделить пользователей от возможности видеть данные и рабочие процессы проектирования, полезно (например, роль рабочего потока данных может разрабатывать рабочие процессы, но не видеть данные)

Пожалуй, пока этого достаточно. Пробег, вероятно, будет зависеть от каждого экзамена. Курс Linux Academy предоставит 80% знаний.

Google Cloud 1-минутные видео

Стоимость: бесплатно
Время: 1–2 часа
Полезность: 5 из 10

Их рекомендовали на форумах A Cloud Guru. Многие из них не имели отношения к сертификации профессионального инженера по данным, однако я выбрал некоторые из них, которые я узнал.

Некоторые услуги могут показаться сложными при прохождении курса, поэтому было приятно услышать описание конкретной услуги через минуту.

Подготовка к экзамену Cloud Professional Data Engineer

Стоимость: 49 долларов США за сертификат или бесплатно (без сертификата)
Срок: 1-2 недели, 6+ часов в неделю
Полезность: н / д

Я нашел этот ресурс за день до запланированного экзамена. Я не сделал этого из-за ограничений по времени, следовательно, из-за отсутствия рейтинга полезности.

Однако после просмотра страницы обзора курса она выглядит как отличный ресурс, чтобы собрать воедино все, что вы узнали о инженерии данных в Google Cloud, и выделить любые слабые места.

Я отправил этот курс как ресурс одному из моих коллег, который готовится к сертификации.

Шпаргалка по инженерии данных Google от Maverick Lin

Стоимость: бесплатно
Срок: н / д
Полезность: н / д

Это был еще один ресурс, на который я наткнулся после экзамена. Я посмотрел на него, и он исчерпывающий, но краткий. К тому же это бесплатно. Это можно использовать как что-то для чтения между практическими экзаменами или даже после сертификации, чтобы напомнить себе.

Получите сертификат Google Cloud от Сэма Ли

Стоимость: 39 долларов США за курс (49 долларов США за все 3 курса)
Срок: самостоятельное обучение
Полезность: нет

Сэм - инженер по большим данным и веб-разработчик, который получил свои знания о Google Cloud и составил форму курса. Есть три разных курса, включая Профессиональный облачный архитектор, Профессиональный инженер по данным и Ассоциированный облачный инженер. Это универсальный магазин для всей необходимой вам сертификации Google Cloud.

Что я делал после курсов?

Приближаясь к завершению курсов, я записался на экзамен с уведомлением за неделю.

Наличие крайнего срока - отличная мотивация повторить то, что вы узнали.

Я сдавал практические экзамены в Linux Academy и Google Cloud по несколько раз, пока не смог каждый раз сдавать их с точностью 95% +.

Тесты для каждой платформы похожи, но я обнаружил, что повторение ответов, которые я постоянно ошибался, и запись, почему я их ошибался, помогли исправить мои слабые места.

В качестве темы экзамена, который я сдал, использовалось проектирование систем обработки данных в Google Cloud для двух тематических исследований (с 29 марта 2019 года это изменилось). И все время был множественный выбор.

На это у меня ушло около 2 часов. И это было примерно на 20% сложнее, чем любой из практических экзаменов, которые я сдавал.

Я не могу достаточно подчеркнуть ценность практических экзаменов.

Что бы я изменил, если бы пошел делать это снова?

Больше практических экзаменов. Больше практических знаний.

Конечно, всегда есть чем заняться.

В рекомендуемых требованиях указано использование GCP более 3 лет. Но у меня этого не было, поэтому мне пришлось иметь дело с тем, что у меня было.

Дополнительно

Экзамен был обновлен 29 марта. Материалы в этой статье по-прежнему дадут вам хорошую основу, однако важно отметить некоторые изменения.

Различные разделы экзамена на специалиста по данным Google Cloud Professional (Версия 1)

1. Проектирование систем обработки данных
2. Создание и поддержка структур данных и баз данных
3. Анализ данных и включение машинного обучения
4. Моделирование бизнес-процессов для анализа и оптимизации
5. Обеспечение надежности
6. Визуализация данных и продвижение политики
7. Проектирование с учетом требований безопасности и соблюдения нормативных требований.

Различные разделы экзамена на специалиста по данным Google Cloud Professional (Версия 2)

1. Проектирование систем обработки данных
2. Построение и ввод в действие систем обработки данных
3. Ввод в действие моделей машинного обучения (большая часть изменений произошла здесь) [NEW]
4. Обеспечение качества решения

Версия 2 объединила разделы 1, 2, 4 и 6 версии 1 в 1 и 2. В ней также были объединены разделы 5 и 7 из версии 1 в раздел 4. А раздел 3 версии 2 был расширен, чтобы охватить все службы Google Cloud. новые возможности машинного обучения.

Поскольку эти изменения произошли совсем недавно, многие учебные материалы не успели обновить.

Однако изучения материалов этой статьи должно хватить, чтобы покрыть 70% того, что вам нужно. Я бы совмещал это с некоторыми из ваших собственных исследований по следующим вопросам (они были представлены во второй версии экзамена).

Как видите, в последнем обновлении экзамена большое внимание уделялось возможностям машинного обучения Google Cloud.

Обновление 29.04.2019: сообщение от преподавателя курса Linux Academy Мэтью Уласьена.

К вашему сведению, мы планируем обновить курс Data Engineer в Linux Academy, чтобы отразить новые цели, которые начинаются где-то в середине / конце мая.

Обновление 1/6/2019: еще одно сообщение от преподавателя курса Linux Academy Мэтью Уласьена.

Сейчас мы находимся на стадии планирования. Я предполагаю, что на полное обновление уйдет около месяца.

После экзамена

Когда вы сдадите экзамен, вы получите только положительный или отрицательный результат. Совет состоит в том, чтобы стремиться к минимуму 70%, поэтому я стремился к минимуму 90% на практических экзаменах.

После прохождения вы получите по электронной почте код активации вместе с официальным сертификатом Google Cloud Professional Data Engineer. Поздравляю!

Вы можете использовать код погашения в эксклюзивном магазине Google Cloud Professional Data Engineer, в котором есть вся продукция. Есть футболки, рюкзаки и худи (они могут отличаться в наличии, когда вы туда доберетесь). Я выбрала толстовку.

Теперь, когда вы сертифицированы, вы можете продемонстрировать свои навыки (официально) и вернуться к тому, что у вас получается лучше всего - строительству.

Увидимся через два года, чтобы пройти переаттестацию.

PS Если у вас есть вопросы или вы хотите что-то прояснить, вы можете найти меня в Twitter и LinkedIn. Также на YouTube есть видеоверсия этой статьи.

PPS большое спасибо всем замечательным инструкторам на вышеуказанных курсах и Максу Келсену за предоставленные ресурсы и время для обучения и подготовки к экзамену.