Sem três anos recomendados de experiência prática
* Observação: o artigo é dedicado ao exame de certificação do Google Cloud Professional Data Engineer, válido até 29 de março de 2019. Depois disso, ocorreram algumas alterações - elas são descritas na seção " Avançado " *
Moletom do Google: sim. Expressão facial séria: sim. Fotos da versão em vídeo deste artigo no YouTube .Quer um moletom novo como na minha foto?
Ou talvez você esteja interessado no certificado de
engenheiro de dados do
Google Cloud Professional e esteja tentando descobrir como obtê-lo?
Nos últimos meses, participei de vários cursos e trabalhei com o Google Cloud em paralelo para me preparar para o exame de engenheiro de dados profissional. Então eu fui para o exame e passei. Algumas semanas depois, um moletom chegou - mas o certificado veio mais rápido.
Este artigo fornecerá algumas informações que você pode achar úteis e as etapas que eu segui para obter meu certificado de engenheiro de dados do Google Cloud Professional.
Traduzido para AlconostPor que obter um certificado de engenheiro de dados do Google Cloud Professional?
Os dados nos cercam, estão em todo lugar. Portanto, hoje existem especialistas em demanda que sabem como criar sistemas que podem processar e usar dados. E o Google Cloud fornece a infraestrutura para a construção desses sistemas.
Se você já possui habilidades no Google Cloud, como posso demonstrá-las para um futuro empregador ou cliente? Há duas maneiras de fazer isso: ter um portfólio de projetos ou ter passado na certificação.
O certificado informa aos clientes e empregadores em potencial que você possui certas habilidades e que fez esforços para obter a confirmação oficial.
Isto é afirmado na descrição oficial do exame.
Demonstre sua capacidade de projetar e criar sistemas de processamento de dados e modelos de aprendizado de máquina na plataforma Google Cloud.Se você ainda não possui as habilidades apropriadas, ao estudar os materiais de treinamento para certificação, aprenderá tudo o que precisa sobre como criar os sistemas de processamento de dados de nível mais alto usando o Google Cloud.
Quem precisa de um certificado de engenheiro de dados do Google Cloud Professional?
Você viu os números - a esfera das tecnologias em nuvem está crescendo, elas estão conosco por um longo tempo. Se você não conhece as estatísticas, apenas acredite: as “nuvens” estão aumentando.
Se você já trabalha como especialista em processamento ou análise de dados, engenheiro de aprendizado de máquina ou deseja ingressar no setor de processamento de dados, a certificação do Google Cloud Professional Data Engineer é o que você precisa.
A capacidade de usar tecnologias em nuvem está se tornando um requisito obrigatório para todos os profissionais que trabalham com dados.
Preciso de um certificado para ser profissional em processamento, análise de dados ou aprendizado de máquina?
Não.
Você pode usar o Google Cloud para trabalhar com soluções de processamento de dados sem certificado.
Um certificado é apenas uma maneira de confirmar suas habilidades existentes.
Quanto custa?
O custo da aprovação no exame é de US $ 200. Se você falhar com ele, terá que pagar novamente.
Além disso, você terá que gastar dinheiro em cursos preparatórios e usando a própria plataforma.
O custo do trabalho com a plataforma é a taxa pelo uso dos serviços do Google Cloud. Se você é seu usuário ativo, você está ciente disso. Se você é iniciante e está começando a aprender os tutoriais descritos neste artigo, pode criar uma conta do Google Cloud e fazer tudo o que precisar, mantendo os US $ 300 que o Google credita à sua conta no registro.
Iremos ao custo dos cursos literalmente em um instante.
Por quanto tempo o certificado é válido?
Dois anos Após esse período, o exame deve ser realizado novamente.
E como o Google Cloud está em constante evolução, é provável que os requisitos de certificação também sejam alterados (isso aconteceu exatamente quando eu comecei a escrever o artigo).
O que você precisa para se preparar para o exame?
Para certificação profissional, o Google recomenda ter mais de três anos de experiência no setor e mais de um ano no desenvolvimento e gerenciamento de soluções usando o GCP.
Eu não tinha nada disso.
A experiência correspondente foi de cerca de seis meses em cada caso.
Para preencher a lacuna, usei vários recursos on-line de treinamento.
Quais cursos eu fiz?
Se o seu caso for semelhante ao meu e você não atender aos requisitos recomendados, para melhorar seu próprio nível, faça alguns cursos a seguir.
Eu os usei na preparação para a certificação. Eles estão listados em ordem de passagem.
Para cada um deles, indiquei o custo, o prazo e a utilidade para passar no exame de certificação.
Alguns dos recursos interessantes de aprendizado on-line que usei para aprimorar minhas habilidades antes do exame estão em ordem:
Um Cloud Guru ,
Linux Academy ,
Coursera .
Custo: US $ 49 por mês (após um teste gratuito de 7 dias).
Tempo: 1-2 meses, mais de 10 horas por semana.
Utilidade: 8 em 10.
Curso
Engenharia de dados no Google Cloud Platform A especilização no Coursera foi desenvolvida em colaboração com o Google Cloud.
Ele é dividido em cinco cursos aninhados, cada um com cerca de 10 horas de estudo por semana.
Se você não estiver familiarizado com o processamento de dados no Google Cloud, essa especialização fornecerá as habilidades necessárias. Você precisa concluir uma série de exercícios práticos usando uma plataforma iterativa chamada QwikLabs. Antes disso, haverá palestras de especialistas usando o Google Cloud sobre como usar vários serviços, como Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow e Bigtable.
Custo: Grátis.
Tempo: 1 semana, 4-6 horas.
Utilidade: 4 em 10.
Uma classificação baixa de utilidade não significa que o curso seja geralmente inútil - esse não é o caso. A única razão pela qual a classificação é tão baixa é porque ela não está focada na certificação do Professional Data Engineer (como o nome indica).
Passei por isso para atualizar meus conhecimentos depois de concluir a especialização Coursera, pois usei o Google Cloud em alguns casos limitados.
Se você já trabalhou com outro provedor de serviços em nuvem ou nunca usou o Google Cloud, este curso pode ser útil para você: é uma ótima introdução à plataforma do Google Cloud como um todo.
Custo: US $ 49 por mês (após um teste gratuito de 7 dias).
Tempo: 1-4 semanas, mais de 4 horas por semana.
Utilidade: 10 em 10.
Depois de passar no exame e pensar nos cursos, posso dizer que o engenheiro de dados profissional certificado pelo Google da Linux Academy foi o mais útil.
Os tutoriais em vídeo, o
e-book do Dossiê de Dados (um excelente recurso de treinamento gratuito fornecido com o curso) e os exames práticos tornam esse curso um dos melhores que já concluí.
Até o recomendei como referência nas notas do Slack para a equipe após o exame.
Notas no Slack
- Algumas perguntas sobre o exame não foram abordadas no curso Linux Academy, nem no A Cloud Guru, nem nos exames do Google Cloud Practice (o que era esperado).
- Em uma pergunta, havia um gráfico de pontos de dados. Foi perguntado por qual equação eles podem ser agrupados (por exemplo, cos (X) ou X² + Y²).
- Você deve conhecer as diferenças entre Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub / Sub e entender como pode usá-las.
- Dois exemplos específicos no exame são os mesmos do treinamento, embora durante o exame eu não os tenha lido (as perguntas em si foram suficientes para responder).
- É útil conhecer a sintaxe básica das consultas SQL, especialmente para perguntas do BigQuery.
- Os exames práticos nos cursos da Linux Academy e do GCP têm estilo muito semelhante às perguntas do exame - eles devem ser aprovados várias vezes para encontrar suas próprias fraquezas.
- Lembre- se de que o Dataproc trabalha com o Hadoop , Spark , Hive e Pigs .
- O fluxo de dados funciona com o Apache Beam .
- O Cloud Spanner é um banco de dados desenvolvido originalmente para a nuvem, é compatível com o ACID e funciona em qualquer lugar do mundo.
- É útil conhecer os nomes dos “antigos” - os equivalentes de bancos de dados relacionais e não relacionais (por exemplo, MongoDB, Cassandra).
- As funções de serviços do IAM são um pouco diferentes, mas seria bom entender como dividir a capacidade dos usuários de ver dados e projetar fluxos de trabalho (por exemplo, você pode projetar fluxos de trabalho na função de Dataflow Worker, mas não pode ver os dados).
Até agora, isso talvez seja suficiente. Cada exame será realizado à sua maneira. O curso da Linux Academy fornecerá 80% do conhecimento necessário.Custo: Grátis.
Tempo: 1-2 horas.
Utilidade: 5 em 10.
Esses vídeos foram recomendados nos fóruns do A Cloud Guru. Muitos deles não estão relacionados à certificação do Professional Data Engineer, então eu apenas escolhi aqueles com o nome dos serviços nos quais eu pensava que eles eram familiares.
Durante o curso, alguns serviços podem parecer complicados, por isso foi bom ver como um serviço específico foi descrito em apenas um minuto.
Custo: US $ 49 por certificado ou gratuito (sem certificado).
Tempo: 1-2 semanas, mais de seis horas por semana.
Utilidade: não classificado.
Encontrei esse recurso no dia anterior à data do exame. Não havia tempo suficiente para passar por isso - daí a falta de uma classificação de utilidade.
No entanto, olhando a página de visão geral do curso, posso dizer que este é um ótimo recurso, onde você pode repetir tudo o que aprendeu sobre Engenharia de Dados no Google Cloud e encontrar seus pontos fracos.
Falei sobre este curso com um dos meus colegas que está se preparando para a certificação.
Custo: Grátis.
Tempo: desconhecido.
Utilidade: não classificado.
Outro recurso que me deparei após o exame. Parece abrangente, mas o resumo é bastante breve. Além disso, é grátis. Você pode entrar em contato com ele entre os exames de treinamento e até mesmo após a certificação - para atualizar seu conhecimento.
O que eu fiz depois do curso?
Ao concluir os cursos, reservei um exame com uma semana de antecedência.
A presença de um prazo é uma excelente motivação para realizar uma auditoria do que é aprendido.
Passei nos exames de treinamento da Linux Academy e do Google Cloud várias vezes até começar a ganhar consistentemente mais de 95%.
O primeiro exame de treinamento aprovado na Linux Academy com uma pontuação superior a 90%.Os testes para cada plataforma são semelhantes; Escrevi e resolvi perguntas nas quais eu estava constantemente enganado - isso ajudou a eliminar fraquezas.
Durante o próprio exame, o tópico foi o desenvolvimento de sistemas de processamento de dados no Google Cloud usando dois exemplos (o conteúdo do exame mudou desde 29 de março de 2019). O exame inteiro teve perguntas de múltipla escolha.
A aprovação no exame levou duas horas; me pareceu cerca de 20% mais difícil do que os exames de treinamento conhecidos.
No entanto, este último é um recurso muito valioso.
O que eu mudaria se fizesse o exame novamente?
Mais exames práticos. Mais conhecimento prático.
Claro, você sempre pode se preparar um pouco melhor.
Os requisitos recomendados indicam mais de três anos de experiência no uso do GCP, o que eu não tinha - então tive que lidar com o que era.
Opcional
O exame foi atualizado em 29 de março. Os materiais do artigo ainda fornecerão uma boa base para a preparação, mas é importante observar algumas alterações.
Seções dos exames do Google Cloud Professional Data Engineer ( versão 1 )
- Projeto de sistemas de processamento de dados.
- Construindo e mantendo estruturas de dados e bancos de dados.
- Análise de dados e conectividade de aprendizado de máquina.
- Modelagem de processos de negócios para análise e otimização.
- Garantindo confiabilidade.
- Visualização de dados e suporte à decisão.
- Design com foco em segurança e conformidade.
Seções do exame do engenheiro de dados do Google Cloud Professional ( versão 2 )
- Projeto de sistemas de processamento de dados.
- Construção e operação de sistemas de processamento de dados.
- Operação de modelos de aprendizado de máquina (a maioria das alterações ocorreu aqui) [NEW] .
- Soluções de garantia de qualidade.
Na versão 2, as seções 1, 2, 4 e 6 da versão 1 são combinadas nas seções 1 e 2, seções 5 e 7 na seção 4. A seção 3 na versão 2 foi expandida para abranger agora todos os novos recursos de aprendizado de máquina no Google Cloud.
Essas mudanças ocorreram recentemente, então muitos materiais de treinamento não tiveram tempo de atualizar.
No entanto, se você usar os materiais do artigo, isso será suficiente para cobrir 70% do conhecimento necessário. Também me familiarizaria com os seguintes tópicos (eles apareceram na segunda versão do exame):
Como você pode ver, a atualização do exame está relacionada principalmente aos recursos de aprendizado de máquina no Google Cloud.
Atualização em 29 de abril de 2019. Recebi uma mensagem de um professor de curso da Linux Academy (Matthew Ulasien).
Apenas para referência: planejamos atualizar o curso de Engenheiro de Dados na Linux Academy e refletir novas metas nele - em meados ou no final de maio.Após o exame
Depois de passar no exame, você obterá o resultado "aprovado" ou "não aprovado". Nos exames de treinamento, é aconselhável se esforçar por no mínimo 70%, então eu apontei para 90%.
Após a aprovação no exame, você receberá um código de ativação por e-mail, juntamente com o certificado oficial de engenheiro de dados do Google Cloud Professional. Parabéns!
O código de ativação pode ser usado na loja exclusiva do Google Cloud Professional Data Engineer, onde você pode ganhar um bom dinheiro: existem camisetas, mochilas e moletons (no momento da entrega, algo pode não estar disponível). Eu escolhi um moletom.
Depois de receber um certificado, você pode demonstrar suas habilidades (oficialmente) e retornar ao trabalho que realiza melhor - construindo sistemas.
Vejo você em dois anos - na recertificação.
P. S. Muito obrigado aos maravilhosos professores dos cursos acima e a
Max Kelsen por fornecer recursos e tempo para estudar e se preparar para o exame.
Sobre o tradutorO artigo foi traduzido por Alconost.
A Alconost
localiza jogos ,
aplicativos e sites em 70 idiomas. Tradutores em idioma nativo, teste linguístico, plataforma em nuvem com API, localização contínua, gerentes de projeto 24/7, qualquer formato de recursos de string.
Também criamos
vídeos de publicidade e treinamento - para sites que vendem, imagem, publicidade, treinamento, teasers, exploradores, trailers do Google Play e da App Store.
→
Leia mais