Conquistando el GCP: De Principio a Fin
La Certificación de Ingeniero de Datos Profesional de Google Cloud Platform (en adelante, GCP) es un examen que evalúa su familiaridad con el conjunto de tecnologías de la plataforma, desde BigTable para el almacenamiento de datos hasta Dataflow para el procesamiento de datos. En el sentido general, el conocimiento de la ciencia de datos para tomar decisiones informadas es esencial para el éxito, ya que la mayoría de las preguntas también buscan un diagnóstico para escenarios comunes de inteligencia de negocios (business intelligence).
Esta certificación fue mi primera tarea en Congero Technology. Sin embargo, como recién graduado en informática, nada de esto tenía sentido para mí al principio. El GCP es bastante analítico y, desafortunadamente, mis cursos universitarios solo me enseñaron a hablar en algoritmos. Pero si hay algo en lo que tengo experiencia, es en presentar exámenes. Sé que el material de estudio por sí solo es insuficiente, y no todos son iguales. Como tal, espero que mi recorrido proporcione una dirección simplificada para aquellos que buscan obtener esta certificación, al describir qué recursos tuvieron el mayor valor y cuáles no fueron tan útiles. Así comenzó mi viaje para conquistar el GCP.
Comencé con un curso de Udemy titulado "Google Cloud Professional Data Engineer: Get Certified 2022". Pero aquellos sin una suscripción a Udemy no deben preocuparse: esta parte fue, con diferencia, la que menos impacto tuvo en mi preparación. Sin embargo, el curso tiene un examen de práctica que es aproximadamente un 80% preciso en cuanto a la complejidad del examen real, lo que me ayudó a calibrar la dificultad y, especialmente, la cantidad de palabras de las preguntas. Por otro lado, los videos eran densos y revisarlos todos resultaría en ocho horas perdidas. Recomiendo ver unos pocos específicos sobre conceptos que necesiten aclaración o aquellos que son de alto rendimiento (high yield), es decir, que tienen la garantía de aparecer en múltiples preguntas del examen, como los relacionados con BigQuery, BigTable, Dataflow, Dataproc, etc.
Hablando de materiales de alto rendimiento, la documentación de Google (es decir, https://cloud.google.com/bigquery/docs/introduction) fue la más útil para establecer una base sólida para aquellos completamente nuevos en el GCP. Leer la documentación puede sonar tan agradable como ver crecer la hierba, pero el diseño seccionado de la página con videos y figuras incrustadas permitió una fácil navegación e identificación de la información esencial. Esto es importante, especialmente en un período de tiempo limitado, ya que saber qué conceptos priorizar en el estudio aumentará en gran medida las puntuaciones en un corto período de tiempo, lo que puede ser alentador para ver un logro tangible.
Para aquellos que están menos dispuestos a afrontar el muro de texto o simplemente buscan contenido más breve, he encontrado que el canal "Google Cloud Tech" en YouTube alberga múltiples videos valiosos si necesito un recordatorio conciso. Los videos van desde principiantes (es decir, What is BigQuery?) to advanced (i.e. Run Spark and Hadoop faster with Dataproc) familiaridad con el GCP. Además, algunos videos ofrecen un recorrido de ejemplo de la interfaz de usuario de GCP para proporcionar un buen punto de referencia. Ten en cuenta que solo recomiendo este recurso para revisar y complementar, ya que por sí solo es insuficiente para proporcionar la profundidad de conocimiento necesaria para el GCP.
Sorprendentemente, un aspecto de la preparación que omití, pero que me gustaría hacer si volviera a tomar el examen, fue usar la propia GCP. Intentar asimilar cómo funcionaba cada producto mientras trataba de idear una solución de negocio no fue una tarea fácil. Utilicé las dos horas completas asignadas para la prueba y me dejó mentalmente agotado durante horas después. Para ahorrar el problema de autoimponerse una desventaja, la familiaridad con el conjunto de tecnologías es imprescindible. ¡Haz lo que digo, no lo que hago!
Después de familiarizarte con el GCP, el siguiente paso es encontrar una guía de estudio (yo usé https://dzlab.github.io/certification/2021/12/04/gcp-data-engineer-prep/). La importancia de las guías de estudio, incluso si no son de elaboración propia, es ser consciente de la amplitud del contenido cubierto en el examen y proporcionar una lista de verificación para asegurar que ningún concepto escape a la revisión. Además, las buenas guías de estudio contienen enlaces a documentación o videos relacionados con su tema para recordarlo rápidamente o incluso explorarlo más a fondo. Sin embargo, las guías de estudio están destinadas a ser solo eso: guías. No sustituyen el estudio e investigación reales para obtener la profundidad de información necesaria para el examen.
Una vez armado con todo el conocimiento necesario para el examen, solo queda un último paso: los exámenes de práctica. Después de todo, ¿de qué otra manera podrías medir tu preparación y probar tu temple? Para el GCP, recomiendo dos o tres exámenes de práctica. Idealmente, esta etapa final de preparación ocurre la semana anterior a la fecha del examen, espaciando los intentos de práctica en ese período. Al revisar, en lugar de marcar solo las respuestas incorrectas, marca también aquellas que fueron inciertas o adivinadas, incluso si resultaron ser correctas. Si bien la suerte inevitablemente juega un papel en el resultado, es mejor estar seguro de la mayor cantidad posible de conceptos, pero solo si el tiempo lo permite.
En última instancia, el examen es difícil porque es largo y las preguntas son complejas. Pero no es imposible. Con una buena preparación y práctica, obtener la certificación demuestra la capacidad de utilizar el conjunto de herramientas de Google para diagnosticar problemas relacionados con los datos y proporcionar conocimientos de negocio en la nube.
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