Профессиональная сертификация анализ данных от Google отзывы

Содержание

В сфере анализа данных, и ежегодно растет на 30-40%: аналитики востребованы, потому что они помогают совершенствовать бизнес-процессы, определять возможности для роста, запускать новые продукты и принимать обоснованные решения

Новая нефть

Данные называют «новой нефтью», считая их «топливом» для развития цифровой экономики и специалисты по аналитике данных умеют с ними работать

Почему эта программа?

Учитесь у лучших

Автор курса — Google — входит в топ-5 самых дорогих компаний мира, и построена на умении работать с данными

Пропуск

По окончании программы Вы приобретёте необходимые навыки и знания, чтобы получить должность младшего аналитика данных

Рейтинг

Средняя оценка курса — 4.8 из 5

Программа курса

Курс Основы анализа данных является первым курсом программы Анализ данных от Google

Курс
Описание

1

Курс 1: Основы анализа данных

Это первый курс профессиональной программы «Аналитика данных от Google» призван ознакомить Вас с тем, что такое аналитика данных. Мы разберём самые разные вопросы, связанные с этой профессией, и у вас появится представление о том, что ожидать от данной программы. Ваше обучение будет проходить под руководством действующих аналитиков данных из Google. Они научат Вас справляться с основными задачами аналитика и помогут освоить все важнейшие инструменты для работы на этой должности.

Сертификация Google по управлению проектами

По итогам курса Вы:

  • Получите представление о том, каким образом происходит работа младшего аналитика данных
  • Узнаете о важнейших аналитических навыках (очистка, анализ и визуализация данных) и о главных инструментах аналитика (электронные таблицы, SQL, язык R, Tableau)
  • Познакомитесь с основными терминами и концепциями, понимание которых важно для младшего аналитика данных (жизненный цикл данных, процесс анализа данных и т.д)
  • Поймёте роль аналитика в экосистеме данных
  • Оцените собственные навыки аналитического мышления
  • Разберётесь в возможностях трудоустройства и научитесь эффективно искать работу

2

Курс 2: Постановка вопросов

Это второй курс профессиональной программы «Аналитика данных от Google». В данном курсе мы сначала мы закрепим материалы, пройденные на первом курсе. Затем, мы расскажем Вам о том, как правильно и эффективно задавать вопросы, и как принятие решений на основе данных влияет на бизнес. Аналитики данных из Google научат Вас справляться с основными задачами аналитика и помогут освоить все важнейшие инструменты для работы на этой должности.

По итогам курса Вы:

  • Узнаете, как эффективно задавать вопросы при анализе данных
  • Получите представление о том, как принимать решения на основе данных, и как аналитики презентуют результаты своей работы
  • Мы покажем Вам на реальных примерах, почему навыки эффективно задавать вопросы и принимать решения на основе данных – это важно
  • Поймёте, почему таблицы – это важнейший инструмент аналитика
  • Узнаете, что такое структурное мышление, и как оно помогает аналитикам определять проблемы и находить лучшие решения
  • Узнаете, как управлять ожиданиями заказчиков и выстраивать хорошие отношения с коллегами для достижения целей

3

Курс 3: Подготовка данных

Как бы я изучал АНАЛИТИКУ ДАННЫХ (если бы начал заново)?

Это третий курс профессиональной программы «Аналитика данных от Google». Сначала мы закрепим материалы, пройденные на двух предыдущих курсах. Затем Вы приступите к изучению новых тем, направленных на развитие практических навыков. Вы научитесь работать с таблицами и с языком запросов SQL, чтобы извлекать нужные вам данные и применять их для решения поставленных задач.

Более того, мы поговорим об организации и защите данных. Аналитики данных из Google научат Вас справляться с основными задачами аналитика и помогут освоить все важнейшие инструменты для работы на этой должности.

По итогам курса Вы:

  • Узнаете, как происходит процесс сбора данных
  • Узнаете о структурированных и неструктурированных данных, а также о разных типах и форматах данных
  • Научитесь определять достоверность данных
  • Поймете, как аналитики используют таблицы и SQL для работы с базами данных и с наборами данных
  • Узнаете, что такое открытые данные, и почему этика и конфиденциальность данных — это важно
  • Узнаете, как получать доступ к базам данных, чтобы извлекать, фильтровать и сортировать данные
  • Узнаете о лучших методах организации и защиты данных
Как записать звук Google

4

Курс 4: Процессинг и очистка данных

Это четвертый курс профессиональной программы «Аналитика данных от Google». Сначала мы закрепим материалы, пройденные на предыдущих курсах. Затем мы расскажем, как происходит проверка и очистка данных с помощью таблиц и языка SQL. Ещё мы разбёремся в том, как составляются отчёты по очистке данных. Аналитики данных из Google научат Вас справляться с основными задачами аналитика и помогут освоить все важнейшие инструменты для работы на этой должности.

По итогам курса Вы:

  • Узнаете как проверить достоверность данных
  • Научитесь очищать данные с помощью таблиц
  • Научитесь формулировать основные SQL-запросы для работы с базой данных
  • Научитесь применять основные функции SQL для очистки и преобразования данных
  • Узнаете основные элементы отчёта по очистке данных и поймёте, почему он так важен

5

Курс 5: Анализ данных

Это пятый курс профессиональной программы «Аналитика данных от Google». На этом курсе мы разберём, что происходит на этапе анализа данных. Вы примените все ранее приобретенные знания, чтобы провести собственный анализ данных. Вы научитесь организовывать и форматировать данные с помощью таблиц и языка SQL, что поможет Вам взглянуть на данные под другим углом.

Ещё Вы узнаете, как производить сложные вычисления с данными для достижения поставленных целей. Вы научитесь применять формулы, функции и SQL-запросы для анализа данных. Аналитики данных из Google научат Вас справляться с основными задачами аналитика и помогут освоить все важнейшие инструменты для работы на этой должности.

По итогам курса Вы:

  • Научитесь организовывать данные для анализа
  • Изучите процессы форматирования и корректировки данных
  • Получите представление о том, как агрегировать данные в таблицах и с помощью SQL
  • Научитесь использовать функции и формулы для выполнения вычислений
  • Научитесь выполнять вычисления с помощью SQL-запросов

6

Курс 6: Искусство визуализации данных

Это шестой курс профессиональной программы «Аналитика данных от Google». На этом курсе мы расскажем Вам, как визуализация данных, в частности использование дашбордов, помогает по-другому взглянуть на полученную информацию. Вы также познакомитесь с прекрасным инструментом для создания визуализаций под названием Tableau и научитесь презентовать результаты своей работы. Аналитики данных из Google научат Вас справляться с основными задачами аналитика и помогут освоить все важнейшие инструменты для работы на этой должности.

По итогам курса Вы:

  • Лучще поймете важность визуализации
  • Научитесь рассказывать убедительные истории на основе данных
  • Получите представление о том, как с помощью Tableau создавать дашборды и фильтры
  • Узнаете, как с помощью Tableau создавать эффективные визуализации
  • Узнаете принципы и методы успешной презентации
  • Научитесь учитывать ограничения ваших данных при презентациях
  • Узнаете, как эффективно взаимодействовать с аудиторией

7

Курс 7: Анализ данных с R

Это седьмой курс профессиональной программы «Аналитика данных от Google». На этом курсе Вы познакомитесь с языком программирования R и со средой разработки для этого языка под названием RStudio. Также мы расскажем Вам о приложениях и инструментах для эффективной работы с языком R, например о R-пакетах. Вы узнаете, как с помощью этого языка можно очищать, организовывать и представлять данные более действенными способами. Аналитики данных из Google научат Вас справляться с основными задачами аналитика и помогут освоить все важнейшие инструменты для работы на этой должности.

По итогам курса Вы:

  • Узнаете, в чем заключаются преимущества языка R
  • Научитесь работать с RStudio для проведения анализа на языке R
  • Изучите основные понятия и концепции, связанные с языком R
  • Узнаете основное содержимое R-пакетов, включая пакет Tidyverse
  • Узнаете, что такое датафреймы и как они используются при работе на R
  • Узнаете разные способы создания визуализаций на R
  • Научитесь создавать отчеты на языке разметки R Markdown

8

Курс 8: Финальный проект

Это восьмой курс профессиональной программы «Аналитика данных от Google». Теперь у Вас есть возможность выбрать интересную Вам тему и написать курсовой проект, который непременно поможет Вам при поиске работы. Работодатели действительно смотрят на курсовые проекты чтобы оценить аналитические навыки потенциального сотрудника.

Мы предоставим Вам несколько сценариев на выбор – на их основе Вы и напишите свою выпускную работу. Это отличная возможность проверить полученные навыки — Вы будете задавать вопросы, а также подготавливать, обрабатывать, анализировать и действовать на основе полученных данных. Более того, на этом курсе мы расскажем Вам об эффективных методах поиска работы, а также научим проходить собеседования и заполнять портфолио. Аналитики данных из Google научат Вас справляться с основными задачами аналитика и помогут освоить все важнейшие инструменты для работы на этой должности.

Гугл кошелек как вывести деньги

По итогам курса Вы:

  • Узнаете, как наличие курсовых проектов и портфолио влияет на решения работодателей
  • Посмотрите на примеры реальных собеседований и узнаете, как отвечать на вопросы интервьюера
  • Узнаете, как можно презентовать свой выпускной проект во время собеседования
  • Посмотрите на различные сценарии для курсовых проектов
  • Завершите собственный курсовой проект и включите его в портфолио

Как проходит обучение

Видеолекции

Смотри видеоуроки в любое время, на любом устройстве, занятия разбиты на 3-15 минутные уроки чтобы встроится в ваше расписание

Практика

Закрепите новый материал выполнением практического задания с автопроверкой кода

Сообщество

Присоединяйтесь к онлайн форуму и чату для студентов для обсуждения заданий и обмена опытом

Сертификат

Получите сертификат об окончании курса, составьте из отдельных курсов свою ИТ-профессию

Трудоустройство

Откликайся на вакансии на закрытом сайте по поиску работы и эксклюзивные карьерные мероприятия, получите консультацию с занимающим позицию, которую ты хочешь получить

Источник: firstdigital.institute

Профессиональная сертификация ‘Анализ данных от Google’

This is your path to a career in data analytics. In this program, you’ll learn in-demand skills that will have you job-ready in less than 6 months. No degree or experience required.

нет отзывов
Катя Шер
25.09.2020

Берегите деньги! На своем официальном сайте ВШЭ предлагает пройти свои онлайн курсы. На сайте вуза сказано, что курс на интересующую меня тему бесплатный (с пометкой, что сертификат платный). Кликая на соответствующую ссылку, пользователь попадает на платформу Coursera. Позже выяснилось, что эта платформа американская, офис расположен в Лос-Анжелесе, а вуз не отвечает за ее действия.

Но, доверившись доброму авторитету и имени ВШЭ, я, не проверив отзывы о платформе Coursera, ввела реквизиты банковской карты, полагая, что курс бесплатный. (Мы же даём данные карт приложениям такси, например.) Прослушав несколько лекций в течение одного дня, я поняла, что выбранный курс мне не подходит и решила просто не возвращаться к нему. Никаких сертификатов я не получала.К моему удивлению, через месяц с моей карты платформой Coursera были списаны деньги в размере 3501 руб.

Без каких-либо подтверждений, уведомлений, кодов — как при регистрации на платформе, так и непосредственно при списании. В это время я была в отпуске и разбираться с этим мне было неудобно, поэтому я (внимание, это важно) заблокировала банковскую карту, которую привязала к сайту Coursera.По возвращению домой я оформила в банке новую карту.

Следовало, конечно, разобраться со списанием, но я этого не сделала, так как обратную связь от Coursera получить не так просто (ее практически нет) да и сумма не так велика. Но! Еще через месяц с моей НОВОЙ карты, данные которой я вообще нигде ещё не вводила, Coursera снова списывает 3501 руб. Как это произошло — толком не объяснили даже в офисе банка.

Оказалось, что за «бесплатный курс» платформа взимает ежемесячную плату.Примечательную позицию занял уважаемый вуз ВШЭ. В ответе на мое письменное обращение было: «К сожалению, Высшая школа экономики не занимается вопросами оплаты и списаний денежных средств.

Вам необходимо обратиться в тех. поддержку самой платформы Coursera:» и ссылка на страницу с обратной связью американской платформы (при этом фактически там лишь перечень вопросов и ответов). Полагаю, что именитое учебное заведение, которое дорожит репутацией, должно бы проверять надёжность ресурсов, на которые отправляет, но, видимо, у ВШЭ свое мнение на этот счёт. С Coursera я всё-таки связалась и они мне вернули один из платежей «в виде исключения».Считаю такой стиль работы платформы Coursera нечестным, не советую пользоваться. Имя ВШЭ для меня теперь также не является таким авторитетным, как раньше. Плюсы: Не нашла Минусы: Списание денег, которого не ожидаешь, отсутствие нормальной обратной связи Источник: otzovik.com

valencia01984
10.05.2020

международная платформа Об обучающей платформе Coursera слышала, еще обучаясь в в институте от своего преподавателя Бакановой Е. С.. Елена Сергеевна сама заканчивала разные направления на этой платформе и дети ее тоже. Главным плюсом для меня является то, что сертификаты, полученные после обучения на этой платформе, имеют международное значение.

Иными словами подтверждать их в иностранных компаниях не надо. Вольным слушателем можно быть практически на любом курсе, но, если речь идет о сертификате, то после его оплаты вам откроются дополнительные лекции с более глубокими знаниями и более интересные темы. Как правило каждый курс разбит на неделю. Т. е. 7 тем. Каждый день новая тема.

Google hybrid что это

После каждой темы тест, а также в конце недели тестовое задание на закрепление знаний, полученных за неделю, а также проверку на сколько они отложились. Каждый курс длится свое количество недель, нет какого-то стандарта. По окончании всего курса итоговая контрольная работа. На курсе по журналистике у нас было несколько эссе, сочинений, которые необходимо было оценить сокурсникам.

Это очень интересно читать комментарии не только педагога, но и просто людей, выражающих свое мнение. Существенным минусом для меня является не знание в совершенстве английского языка, так как львиная доля курсов проходит именно на нем. Руссифицированных курсов очень мало. И это, пожалуй все. Многодетной маме очно не набегаешься, а удаленно очень удобно.

Хотя я рассматриваю такие платформы исключительно как дополнительное образование, позволяющее повысить уровень своей квалификации. Как базовое образование точно нет. Плюсы: полученные знания Минусы: не обнаружено Источник: otzovik.com

Источник: learninghub.ru

Как я сдал сертификационный экзамен Google Cloud Professional Data Engineer

*Примечание: статья посвящена сертификационному экзамену Google Cloud Professional Data Engineer, который был актуален до 29 марта 2019 г. После этого произошли некоторые изменения — они описаны в разделе «Дополнительно»*

Толстовка Google: есть. Серьезное выражение лица: есть. Фото из видеоверсии этой статьи на Ютубе.

Хотите заполучить новенькую толстовку, как у меня на фото?

Или, может, вас интересует сертификат Google Cloud Professional Data Engineer и вы пытаетесь понять, как его получить?

За последние несколько месяцев я прошел несколько курсов и параллельно работал с Google Cloud — для подготовки к экзамену Professional Data Engineer. Затем я пошел на экзамен и сдал его. Через несколько недель прибыла толстовка — но сертификат пришел быстрее.

В этой статье будут приведены некоторые сведения, которые могут оказаться полезны, и шаги, которые я предпринял для получения сертификата Google Cloud Professional Data Engineer.

Зачем нужно получать сертификат Google Cloud Professional Data Engineer?

Данные окружают нас, они повсюду. Поэтому сегодня востребованы специалисты, которые знают как создавать системы, способные обрабатывать и использовать данные. А Google Cloud предоставляет инфраструктуру для построения этих систем.

Если у вас уже есть навыки использования Google Cloud, как продемонстрировать их будущему работодателю или клиенту? Сделать это можно двумя способами: имея портфолио проектов или пройдя сертификацию.

Сертификат говорит потенциальным клиентам и работодателям, что у вас есть определенные навыки и что вы приложили усилия, чтобы получить их официальное подтверждение.

Об этом говорится и в официальном описании экзамена.

Продемонстрируйте свое умение проектировать и создавать системы обработки данных и модели машинного обучения на платформе Google Cloud.

Если соответствующих навыков у вас еще нет, то при изучении учебных материалов для сертификации вы узнаете всё необходимое о том, как с помощью Google Cloud создавать системы обработки данных высочайшего уровня.

Кому нужно получать сертификат Google Cloud Professional Data Engineer?

Вы видели цифры — сфера облачных технологий растет, они с нами надолго. Если вы не знакомы со статистикой, просто поверьте: «облака» сейчас на подъеме.

Если вы уже работаете специалистом по обработке или анализу данных, инженером по машинному обучению или хотите перейти в сферу обработки данных, то сертификация Google Cloud Professional Data Engineer — то, что вам нужно.

Умение пользоваться облачными технологиями становится обязательным требованием для всех специалистов, работающих с данными.

Нужен ли сертификат, чтобы быть профессионалом в обработке, анализе данных или машинном обучении?

Можно использовать Google Cloud для работы с решениями по обработке данных, не имея сертификата.

Сертификат — лишь один из способов подтверждения имеющихся у вас навыков.

Сколько это стоит?

Стоимость прохождения экзамена — 200 долларов США. Если вы его завалите, придется платить снова.

Кроме того, придется потратиться на подготовительные курсы и пользование самой платформой.

Затраты на работу с платформой — это плата за использование сервисов Google Cloud. Если вы ее активный пользователь, вам об этом хорошо известно. Если вы новичок и только начинаете изучать учебные материалы, описанные в этой статье, можно создать учетную запись Google Cloud и сделать всё необходимое, уложившись в 300 долларов, которые Google зачисляет на счет при регистрации.

К стоимости курсов мы перейдем буквально через мгновение.

Сколько действует сертификат?

Два года. По истечении этого срока экзамен нужно сдавать снова.

А поскольку Google Cloud постоянно развивается, вполне вероятно, что изменятся и требования к сертификации (такое случилось как раз тогда, когда я начал писать статью).

Что нужно для подготовки к экзамену?

Для сертификации профессионального уровня Google рекомендует иметь более трех лет опыта работы в отрасли и более года в разработке и управлении решениями с использованием GCP.

Гугл самые популярные приложения

У меня ничего из этого не было.

Соответствующий опыт был около шести месяцев в каждом случае.

Чтобы восполнить пробел, я воспользовался несколькими обучающими интернет-ресурсами.

Какие курсы я прошел?

Если ваш случай похож на мой и вы не соответствуете рекомендуемым требованиям, то для повышения собственного уровня можно пройти некоторые курсы из приведенных далее.

Именно их я использовал при подготовке к сертификации. Они перечислены в порядке прохождения.

По каждому я указал стоимость, сроки и полезность для сдачи сертификационного экзамена.

Некоторые из классных обучающих интернет-ресурсов, использованные мной для повышения собственных навыков перед экзаменом — по порядку: A Cloud Guru, Linux Academy, Coursera.

Data Engineering on Google Cloud Platform Specialization (Cousera)

Стоимость: 49 $ в месяц (после 7-дневного бесплатного пробного периода).
Время: 1–2 месяца, более 10 часов в неделю.
Полезность: 8 из 10.

Курс Data Engineering on Google Cloud Platform Specilization на платформе Coursera разработан в сотрудничестве с Google Cloud.

Он разбит на пять вложенных курсов, каждый из которых — это около 10 часов учебного времени в неделю.

Если вы не знакомы с обработкой данных в Google Cloud, эта специализация как раз даст вам необходимые навыки. Вам предстоит выполнить ряд практических упражнений, используя итеративную платформу под названием QwikLabs. Перед этим будут лекции использующих Google Cloud специалистов о том, как применять различные сервисы, такие как Google BigQuery, Cloud Dataproc, Dataflow и Bigtable.

A Cloud Guru Introduction to Google Cloud Platform

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

Низкая оценка полезности не означает, что курс в целом бесполезен — это совсем не так. Единственная причина, по которой оценка такая низкая, состоит в том, что он не ориентирован на сертификацию Professional Data Engineer (что можно понять из названия).

Я прошел его, чтобы освежить знания после прохождения специализации Coursera, поскольку я использовал Google Cloud в некоторых ограниченных случаях.

Если вы ранее работали с другим поставщиком облачных услуг или никогда не использовали Google Cloud, возможно, этот курс вам будет полезен: это отличное введение в платформу Google Cloud в целом.

Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer

Стоимость: 49 $ в месяц (после 7-дневного бесплатного пробного периода).
Время: 1–4 недели, более 4 часов в неделю.
Полезность: 10 из 10.

Сдав экзамен и поразмышляв о пройденных курсах, я могу сказать, что наиболее полезным был именно Linux Academy Google Certified Professional Data Engineer.

Видеоуроки, а также электронная книга Data Dossier (отличный бесплатный учебный ресурс, предоставляемый вместе с курсом) и тренировочные экзамены делают этот курс одним из лучших когда-либо пройденных мной.

Я даже рекомендовал его в качестве справочного материала в заметках в Слаке для команды после экзамена.

Заметки в Слаке

  • Кое-какие вопросы на экзамене не освещались ни в курсе Linux Academy, ни в A Cloud Guru, ни в экзаменах Google Cloud Practice (чего следовало ожидать).
  • В одном вопросе был граф из точек данных. Спрашивалось, каким уравнением их можно сгруппировать (например, cos(X) или X²+Y²).
  • Обязательно знать различия между Dataflow, Dataproc, Datastore, Bigtable, BigQuery, Pub/Sub и понимать, как их можно использовать.
  • Два конкретных примера на экзамене — такие же, как были на тренировочных, хотя во время экзамена я не читал их вообще (самих вопросов оказалось достаточно для ответа).
  • Полезно знать базовый синтаксис SQL-запросов, особенно для вопросов по BigQuery.
  • Тренировочные экзамены в курсах Linux Academy и GCP очень похожи по стилю на вопросы в экзамене — их стоит пройти несколько раз, чтобы найти собственные слабые места.
  • Нужно помнить, что Dataproc работает с Hadoop, Spark, Hive и Pigs.
  • Dataflow работает с Apache Beam.
  • Cloud Spanner — это БД, изначально разработанная для облака, она совместима с ACID и работает в любой точке мира.
  • Полезно знать названия «старичков» — эквивалентов реляционных и нереляционных баз данных (например, MongoDB, Cassandra).
  • Роли IAM у сервисов немного различаются, однако неплохо было бы понимать, как разделить для пользователей возможности видеть данные и проектировать рабочие процессы (например, в роли Dataflow Worker можно проектировать рабочие процессы, но нельзя видеть данные).

Одноминутные видео о сервисах Google Cloud

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

Эти видео рекомендовались на форумах A Cloud Guru. Многие из них не связаны с сертификацией Professional Data Engineer, поэтому я просто выбрал те, название сервисов в которых показалось мне знакомым.

При прохождении курса некоторые сервисы могут показаться сложными, поэтому было приятно посмотреть, как конкретный сервис описывался всего за минуту.

Sas planet не грузит карты Google

Preparing for the Cloud Professional Data Engineer Exam

Стоимость: 49 $ за сертификат или бесплатно (без сертификата).
Время: 1–2 недели, более шести часов в неделю.
Полезность: не оценивалась.

Я нашел этот ресурс за день до назначенной даты экзамена. Пройти его времени не хватило — отсюда и отсутствие оценки полезности.

Однако просмотрев обзорную страницу курса, могу сказать, что это отличный ресурс, на котором можно повторить всё, что вы узнали о Data Engineering в Google Cloud, и найти свои слабые места.

Я рассказал об этом курсе одному из коллег, который готовится к сертификации.

Google Data Engineering Cheatsheet, автор Maverick Lin

Стоимость: бесплатно.
Время: неизвестно.
Полезность: не оценивалась.

Еще один ресурс, на который я наткнулся после экзамена. Выглядит он всеобъемлюще, но изложение довольно краткое. Кроме того, он бесплатный. К нему можно обращаться между тренировочными экзаменами и даже после сертификации — чтобы освежить знания.

Что я делал после курсов?

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

Наличие крайнего срока — отличная мотивация для того, чтобы провести ревизию усвоенного.

Я несколько раз прошел тренировочные экзамены Linux Academy и Google Cloud, пока не начал стабильно набирать более 95%.

Первая сдача тренировочного экзамена Linux Academy с результатом более 90%.

Тесты для каждой из платформ похожи; я записывал и разбирал вопросы, в которых постоянно ошибался — это помогло устранить слабые места.

Прохождение экзамена заняло два часа, он показался мне примерно на 20% сложнее, чем знакомые мне тренировочные экзамены.

Тем не менее, последние — очень ценный ресурс.

Что бы я изменил, если бы сдавал экзамен снова?

Больше тренировочных экзаменов. Больше практических знаний.

Конечно, всегда можно подготовиться еще чуточку лучше.

В рекомендуемых требованиях указано более трех лет опыта использования GCP, чего у меня не было — поэтому пришлось иметь дело с тем, что было.

Дополнительно

Экзамен обновился 29 марта. Материалы в статье по-прежнему дадут хорошую основу для подготовки, однако важно отметить некоторые изменения.

Разделы экзамена Google Cloud Professional Data Engineer (версия 1)

  1. Проектирование систем обработки данных.
  2. Построение и поддержка структур данных и баз данных.
  3. Анализ данных и подключение машинного обучения.
  4. Моделирование бизнес-процессов для анализа и оптимизации.
  5. Обеспечение надежности.
  6. Визуализация данных и поддержка принятия решений.
  7. Проектирование с упором на безопасность и соответствие требованиям.

Разделы экзамена Google Cloud Professional Data Engineer (версия 2)

  1. Проектирование систем обработки данных.
  2. Построение и эксплуатация систем обработки данных.
  3. Эксплуатация моделей машинного обучения (большинство изменений произошло здесь) [НОВОЕ].
  4. Обеспечение качества решений.

Эти изменения произошли совсем недавно, поэтому многие учебные материалы обновиться не успели.

Однако если воспользоваться материалами из статьи, этого должно быть достаточно, чтобы покрыть 70% нужных знаний. Я бы также самостоятельно ознакомился со следующими темами (они появились во второй версии экзамена):

  • API машинного обучения Google (ML).
  • Ядро машинного обучения Google Cloud.
  • TPU для Google Cloud (оборудование, разработанное компанией Google специально для машинного обучения).
  • Глоссарий Google с терминами машинного обучения.

Дополнение от 29.04.2019. Я получил сообщение от преподавателя курса Linux Academy (Matthew Ulasien).

Просто для справки: мы планируем обновить курс Data Engineer в Linux Academy и отразить в нем новые цели — где-то с середины или конца мая.

После экзамена

Пройдя экзамен, вы получите результат «сдано» или «не сдано». На тренировочных экзаменах советуют стремиться к минимум 70%, поэтому я нацелился на 90%.

После успешной сдачи экзамена вам на электронную почту придет код активации вместе с официальным сертификатом Google Cloud Professional Data Engineer. Поздравляю!

Код активации можно использовать в эксклюзивном магазине Google Cloud Professional Data Engineer, в котором можно неплохо поживиться: там есть футболки, рюкзаки и толстовки (к моменту сдачи чего-то может не быть в наличии). Я выбрал толстовку.

Получив сертификат, можно демонстрировать свои навыки (официально) и вернуться к работе, которая получается у вас лучше всего, — построению систем.

Увидимся через два года — на повторной сертификации.

P. S. Большое спасибо замечательным преподавателям вышеуказанных курсов и Максу Келсену за предоставление ресурсов и времени для обучения и подготовки к экзамену.

О переводчике

Перевод статьи выполнен в Alconost.

Alconost занимается локализацией игр, приложений и сайтов на 70 языков. Переводчики-носители языка, лингвистическое тестирование, облачная платформа с API, непрерывная локализация, менеджеры проектов 24/7, любые форматы строковых ресурсов.

Мы также делаем рекламные и обучающие видеоролики — для сайтов, продающие, имиджевые, рекламные, обучающие, тизеры, эксплейнеры, трейлеры для Google Play и App Store.

Источник: habr.com

Рейтинг
Загрузка ...