大数据时代，越来越多的大公司进军云计算服务，相应地，市场上对于云计算工程师的需求也越来越大。 随便点开一个招聘网站，对于数据相关职位的的要求最低也要熟练运用云计算平台，如AWS, Azure, GCP等。为了回应这种需求，拥有谷歌认证的云计算相关证书或成为一个有力的议价能力。本专栏将从准备到考试，逐一介绍需要掌握的知识点。
谷歌云的认证按照专业程度分为G全家桶（G suite），初级（准）和高级三类，G全家桶是指证明你熟悉G家各类工具。初级只有一个认证：
准云工程师（associate cloud engineer) ；一般只要求6个月的GCP经验
高级认证又根据不同专业领域分为：
专业云架构师（Professional Cloud Architect），专业云数据工程师（Professional Data Engineer），专业云开发师（Professional Cloud Developer），专业云网络工程师（Professional Cloud Network Engineer），专业云安全工程师（Professional Cloud Security Engineer），专业云协作工程师（Professional Collaboration Engineer）。
高级认证要求3年的谷歌云工作经验，包括一年的设计及管理解决方案的经验。
如果没有三年经验，是否可以参加考试呢？其实是可以的。现在我们就以专业云数据工程师为例来进行准备。
专业云数据工程师的考核大纲如下：
1. 设计数据处理系统
1.1 选择合适的存储技术，考查满足商业要求，数据建模，权衡容量、交易等，分布式系统和结构设计等情况。
1.2 设计数据流程，考查数据发布和可视化（BigQuery）, 批数据和流数据（Cloud Dataflow, Cloud Dataproc, Apache Beam, Apache Spark, Hadoop ecosystem, Cloud Pub/Sub, Apache Kafka），在线交互和自动化编排（Cloud Composer) 等情况。
1.3 设计数据处理方案，考查结构选择，系统可行性，误差允许度，限量计划，混合云，结构问题，事件处理等情况。
1.4 迁移数据仓库及数据处理
2. 建立和管理数据处理系统
2.1 建立并管理存储系统，考量高效运用各种服务（Cloud Bigtable, Cloud Spanner, Cloud SQL, BigQuery, Cloud Storage, Cloud Datastore, Cloud Memorystore）， 存储成本和功效，数据的生命周期管理等。
2.2 建立运营数据流水线，考察数据清理，批量和流数据，数据变换，数据获取和导入，和新数据源结合
2.3 建立运营处理结构，考察配置资源，监督流水线，调整流水线，测试和品控。
3. 管理机器学习模型
3.1 借助预设机器学习模型作为服务，考察ML API（Vision API, Speech API），定制API（AutoML Vision, Auto ML text)）， 对话类API（Dialogflow）
3.2 部署机器学习流水线，考察提取合适的数据，重训练机器学习模型(Cloud Machine Learning Engine, BigQuery ML, Kubeflow, Spark ML)，持续性评估
3.3 选择合适的训练结构，考察分布式和单机，边缘计算，硬件加速器（GPU, TPU等）
3.4 测量，监控，检修机器学习模型，考察包括机器学习术语（特征，标签，回归，分类，推荐，监督、非监督，评估指标等）， 模型相关性的影响，常见错误等。
4. 保证方案质量
4.1 设计安全合规，考察包括登录管理（Cloud IAM），数据安全（加密，密钥管理），保证隐私（例如Data Loss Prevention API），法律合规等
4.2 保证可拓展性和效率，考察包括建立运行测试集，流水线监测（Stackdriver）， 评估，检修、升级数据表达和数据处理结构，自动化拓展资源。
4.3 保证可靠性和保真度，考察包括数据准备和质量控制（e.g., Cloud Dataprep）， 验证和监控，计划、执行、测试数据恢复，选择一致性要求
4.4 保证灵活性和可移植性，包括匹配现在及将来的商业要求，设计数据和应用的可移植性（多云），数据筹划，分类和发现。
专业云数据工程师要考察这么多知识点，没有经验真的可以考过吗？答案是可以的。
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注册成功以后，就可以登录Qwiklabs完成课程了。
课程需在规定时间内完成，通过提供的账号密码进入GCP，超过时间GCP自动断开连接。课程内容比较简单，只要按照要求操作就好， 在相应节点需要点击『检查进度』的按钮，再回答一些问题，就可以通过测试。
下一章会列举一下GCP基础课程涵盖的知识点。
