알라피프이지만 Google Professional Data Engineer를 통과했습니다.

알라피프이지만 Google Professional Data Engineer를 통과했습니다. Idea, COncept, and Technology. 로부터의 전재입니다.

프로필

반올림하면 50세

45세에 컨설팅 회사로 전직. 전직은 메이커.

아직 코딩하고 있습니다. 데이터 분석도 하고 있습니다.

취미로 iPhone 앱/웹 서비스 만들고 있습니다.

AWS 인증 솔루션 아키텍트 – 어소시에이트 취득(2019)

시험의 계기

AWS SAA를 취한 기세도 있고, 다음은 GCP일 것이다.

데이터 분석을 하고 있는 경우도 있어 Data Engineer를 노렸습니다.

준비 그 1 책 읽기

AWS에 비해 GCP는 책이 적지만 우선 책을 읽는 곳에서 들어가는 것이 좋다고 생각합니다. 다만, 후술의 공식 문서도 로드할 필요가 있습니다.

Google Cloud Platform 엔터프라이즈 디자인 가이드
이것은 전체 이미지를 이해하기위한 것입니다

확장 가능한 데이터 과학 데이터 엔지니어를 위한 실습 Google Cloud Platform
대 Professional Data Engineer 시험 대책이라는 의미에서는 필독. Pub/Sub, Dataflow, BigQuery, Dataproc 등의 핸즈온이 풍부합니다.

Google Cloud Platform에서 시작하는 기계 학습과 심층 학습

준비 그 2 핸즈온

돈은 걸립니다만 손을 움직이지 않는 것에는 익히지 않을까. Qwiklabs의 퀘스트를 오로지 반복했습니다. 그렇지만, 핸즈온만으로는 합격은 어렵다고 생각합니다.

데이터 엔지니어링 | Qwiklabs
바로 시험 대책을위한 핸즈 온

Data Science on Google Cloud Platform: Machine Learning | Qwiklabs
위에서 소개한 「스케일러블 데이터 과학 데이터 엔지니어를 위한 실천 Google Cloud Platform」의 핸즈온. 책의 설명에 따라 하면 상당히 집어들기 때문에 이쪽을 따라 하는 것이 요시.

준비 그 3 공식 문서 로드

AWS에 비해 책이 적기 때문에 의지가 되는 것은 공식 문서입니다. 링크처에 있는 서비스, 특히 「컨셉」을 이해할 필요가 있다고 생각합니다. BigQuery, Cloud Composer, Bigtable, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub 당 한 가지를 이해해야 합니다.

빅데이터 분석 제품 | Data Analytics Products | Google Cloud

시험 범위에 관해서는, 이쪽의 기사도 참고가 되었습니다. Bigtable은 행 인덱스의 설계, BigQuery는 한 가지 방법 + 와일드 카드 쿼리, 보안, 외부 데이터 연계 등 Dataflow는 윈도우 함수나 입출력의 생각 등.

Priocept » Google Cloud Certified Data Engineer – Beta Exam Report

막상 시험 회장에

가져가는 것은 신청 후 도착하는 메일과 신분 증명서 (면허증 + 신용 카드 등)뿐입니다.

시험을 받고

최근에는 온라인 시험이 메이저군요(아저씨감

가지고 시간은 2시간입니다만, 1시간에 한번 흘려 불안한 곳을 재검토하는데 30분이라고 하는 느낌이었습니다.

제출 버튼을 눌러 「합격」의 문자가 나왔을 때는 역시 기쁩니다.

며칠 후 정식으로 합격 메일이 도착했습니다.

자격을 얻는 것이 목적이 아니기 때문에, 이것을 살려 여러가지 도전해 나가고 싶습니다.