Veri Bulutu Mühendisi Adayları İçin En İyi AWS, Azure ve GCP Kursları

Bulut veri mühendisliği kursu ararsanız, kaynakların çokluğu karşısında bunalmış ve büyük üç sağlayıcıdan hangisini ya da kaçını öğrenmeniz gerektiği konusunda kararsız kalabilirsiniz. Topluluğun sürekli vardığı sonuç şu: birinden başlayın ve ancak ilk bulut size sıkıcı gelmeye başladığında ikinciyi ekleyin. Peki hangisini seçmelisiniz? İşte karar çerçevesi:

• AWS'i önce öğrenin; en geniş iş ilanı havuzu için
• Hedeflediğiniz iş BigQuery ve Dataflow ağırlıklı ise önce GCP'yi öğrenin
• İşvereniniz zaten SQL Server ve Power BI kullanıyorsa önce Azure'u öğrenin.

Bu liste, veri bulutu mühendisliği rolüne geçenler için: veri hatlarının sorumluluğunu almak isteyen analistler, veri platformlarına yönelen yazılım mühendisleri ve şirket içinde Spark çalıştırıp şimdi Glue, Synapse veya Dataflow'a ihtiyaç duyan veri mühendisleri. Bu kaynakları, müfredatın gerçek sertifika planlarıyla (CLF-C02, AZ-900, DP-203, Google'ın Professional Data Engineer'ı) örtüşüp örtüşmediği, yalnızca genel bulut yönetimi değil veri servislerini kapsayıp kapsamadığı ve uygulayıcılar tarafından önerilip önerilmediği kriterlerine göre seçtim.

Bir miktar Python ve SQL bildiğinizi varsayıyorum. Bilmiyorsanız, bu eksik hangi bulutu seçeceğinizden daha önemlidir. Bir bulut seçmeden önce, her yönetilen Spark hizmetinin varsaydığı SQL ve ETL/ELT temellerini oluşturan DataCamp'in SQL ile Associate Data Engineer kariyer yoluyla bu açığı kapatın.

Özet

1. DataCamp: Understanding Cloud Computing Kursu

Understanding Cloud Computing kursu, hiç AWS, Azure veya GCP hesabınız olmadıysa ve konsolda gezinmeden önce ortak bir söz dağarcığı edinmek istiyorsanız doğru başlangıç noktasıdır. Kurs uygulamalı değil kavramsaldır; bu da sıfırıncı saatte tam olarak ihtiyacınız olan şeydir.

Hizmet modellerini (IaaS, PaaS, SaaS), dağıtım modellerini (genel, özel, hibrit), büyük sağlayıcıların nasıl farklılaştığını ve güvenlik ile yönetişim sorumluluklarının siz ve satıcı arasında nerede konumlandığını kapsar. Sağlayıcıdan bağımsız olduğu için, bir AWS Glue eğitimini ve bir Azure Data Factory eğitimini okuyup aynı sorunu farklı isimlerle çözdüklerini görebilirsiniz. #

Kurs tarayıcıda çalışır; dolayısıyla yerel kurulum yoktur ve öğrenirken bulut faturası çıkmaz. Kişisel plan, bu listedeki tüm DataCamp kurslarına sınırsız erişim için yıllık faturalandırmayla ayda yaklaşık 25 ila 33 dolar tutar.

• Seviye: Başlangıç, bulut hesabı gerekmez
• Biçim: Etkileşimli kurs, kodlama ön koşulu yok
• En uygun: Konsollardan önce bulut kavramlarına ihtiyaç duyan analistler ve kariyer değiştiriciler

2. DataCamp: AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) Yetenek Yolu

r/dataengineering uzlaşısı sizi Amazon'un bulutuna yönlendiriyorsa, AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) yetenek yolu, servis manzarasını tek bir yapılandırılmış geçişte kafanıza yerleştirmenin en ucuz yoludur. Rastgele bir konsol turu yerine CLF-C02 sınav planına göre hazırlanmıştır.

Bulut kavramlarını, temel AWS hizmetlerini (S3, EC2 ve IAM dahil), güvenliği ve paylaşılan sorumluluk modelini, ayrıca çoğu başlangıç seviyesinin hafta sonu boyunca bir EMR kümesini açık bırakana kadar görmezden geldiği faturalandırma ve fiyatlandırma tarafını kapsarsınız. Bir veri mühendisi için faturalandırma bölümleri yerini hak eder: maliyet kontrolü iş tanımının parçasıdır, sonradan akla gelmez.

CLF-C02 temel bir sertifikadır; bu nedenle size bir Glue işi yazmayı veya bir Redshift şeması modellemeyi öğretmez. Bunu bir harita olarak ele alın; ardından gerçek hat çalışmaları için 11. girdideki AWS Skill Builder Veri Mühendisi yoluna geçin.

• Seviye: Başlangıç, CLF-C02 sınav planıyla uyumlu
• Biçim: Yetenek yolu, birden fazla etkileşimli kurs
• En uygun: İş piyasasının genişliği nedeniyle önce AWS'ye yönelen öğrenenler

3. DataCamp: Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) Yetenek Yolu

İşvereniniz zaten SQL Server, Power BI ve Active Directory kullanıyorsa —ki bu, kurumsal veri ekiplerinin önemli bir kısmı için geçerlidir— AWS yolunun yerine buradan başlayın. AZ-900, Microsoft'un tam da bu durum için tasarladığı giriş noktasıdır.

Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) yolu, Azure temel kavramlarını, ana hizmet ailelerini, yönetim ve yönetişimi, ayrıca fiyatlandırma ve destek seçeneklerini ele alır. Azure Blob Storage ve Data Lake Storage ile burada hizmet adı olarak tanışacaksınız; bu da DP-203 içeriğini anlaşılmaz olmaktan çıkarıp okunabilir kılacak bağlamı sağlar.

Maliyetle ilgili pratik bir not: Öğrenme ayrı bir faturadır, sertifika ayrı. AZ-900 sınavı bölgenize bağlı olarak yaklaşık 99 ila 120 dolar arasındadır ve bu hattan değer elde etmek için sınava girmeniz gerekmez. Yalnızca bir iş ilanı ya da kurumiçi terfi süreci özellikle istiyorsa sınav ücreti öderdim.

• Seviye: Başlangıç, asgari ön koşullar
• Biçim: AZ-900 alanlarına haritalanmış yetenek yolu
• En uygun: Microsoft ağırlıklı organizasyonlardaki veri profesyonelleri

4. John Savill's Technical Training (YouTube)

Savill'in ücretsiz YouTube oynatma listeleri, Azure temelleri eğitimi için mutlaka para ödemeniz gerekmediğinin başlıca nedenidir. AZ-900 ve AZ-104 çalışma serileri, ücretsiz ama kaliteli bir başlangıç noktası olarak yaygın şekilde anılır.

AZ-104 içeriği yönetici odaklıdır ve bu, bir veri mühendisi için isabetlidir: Kimlik, ağ, depolama hesapları ve yönetişim; Data Factory hattınız özel bir uca ulaşamadığında tartışacağınız konular bunlardır. Ayrıca birçok ücretli videodan daha iyi duran canlı çalışma oturumları ve beyaz tahta anlatımları da yapar.

Burada bulamayacağınız şey etkileşimli öğrenme veya hat tasarımıdır. Synapse boyutsal modelleme, artımlı yük desenleri ya da dbt yoktur. Oynatma listelerini altyapı katmanını güçlendirmek için kullanın; ardından çalışma zamanınızı DP-203 yoluna ayırın.

• Seviye: Başlangıçtan orta seviyeye
• Biçim: Ücretsiz YouTube oynatma listeleri ve canlı çalışma oturumları
• En uygun: Sıfır bütçeyle Azure öğrenip altyapı temellerine ihtiyaç duyanlar

5. DataCamp: Introduction to GCP Kursu

Hedeflediğiniz iş analitik ağırlıklıysa DataCamp'in Introduction to GCP kursunu seçin; çünkü GCP, veri araçları ve BigQuery'nin bir Redshift kümesi kurmaya kıyasla ne kadar az seremoni gerektirdiği açısından r/dataengineering başlıklarında sürekli övgü alır.

Kurs, GCP hizmet manzarasını, depolama ve işlem seçeneklerini ve BigQuery'nin analitik yığına nasıl oturduğunu tanıtır. Bunu üretici materyalinin üzerine koyma nedenim sıralamadır: Google Cloud Skills Boost labları, bir proje, hizmet hesabı ve bölgenin ne olduğunu zaten bildiğinizi varsayar; bu kurs ise bunu birkaç oturumda sağlar.

Dürüst sınırlılık: Derinlik. Giriş seviyesindeki bir kurstan Pub/Sub ve Dataflow ile bir akış hattı tasarlayarak çıkamazsınız; bunu da beklememelisiniz. Bir sonraki madde zaten bunun için var.

• Seviye: Başlangıç
• Biçim: Etkileşimli kurs, tarayıcı tabanlı
• En uygun: BigQuery merkezli veri çalışmalarına yönelecek analistler ve mühendisler

6. DataCamp: Google Cloud Data Engineer Yetenek Yolu

DataCamp'teki Google Cloud Data Engineer yetenek yolu, listede "Biraz SQL biliyorum"dan "GCP üzerinde bir hat kurabilirim"e en doğrudan rotadır ve çoğu kariyer değiştiriciye önereceğim yoldur. Genel bulut yönetimine sapmadan veri servislerinde kalır.

Odağı GCP'nin veri mühendisine bakan tarafıdır: depolama, BigQuery ve veriyi hatlardan geçirme; tıpkı Google'ın Professional Data Engineer sertifikasının BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer ve Dataproc ile kapsadığı alan gibi. Tarayıcıda ilerlemek, daha ilk kez pencere fonksiyonlarını öğrenirken aynı anda faturalandırma uyarıları ve IAM hatalarıyla boğuşmamanız anlamına gelir.

Bilinmesi gereken bir şey: Python ve SQL varsayılır; ikisinden birinde zayıfsanız, zamanınızı hat tasarımını öğrenmek yerine sözdizimi hatalarını ayıklamakla geçirirsiniz. DataCamp, GCP'ye derinlemesine dalmadan önce bu açığı kapatmak için SQL ile Associate Data Engineer kariyer yolunu da sunar.

• Seviye: Orta, Python ve SQL varsayılır
• Biçim: Yetenek yolu, birden fazla etkileşimli kurs ve proje
• En uygun: GCP'yi seçmiş ve slayt yerine pratik isteyen veri mühendisi adayları

7. Adrian Cantrill's AWS Certified Solutions Architect Associate (SAA-C03)

Cantrill'in SAA-C03 kursu, topluluğun en iyi AWS temelleri tercihi olarak sıkça öne çıkar ve bu itibarını parıltılı servisler arasında genişlikten çok tesisatın derinliğine odaklanarak hak eder. 

Bir veri bulutu mühendisi için değer, diğer veri kurslarının yüzeysel geçtiği bölümlerde yoğunlaşır: IAM roller ve ilkeler, VPC ağları ve uç noktalar, depolama sınıfları ve yaşam döngüsü kuralları ile KMS ile şifreleme.

Kurs, Cantrill'in kendi sitesinden satılan ücretli bir kurstur; fiyatlandırma orada belirlenir ve kampanyalara göre değişir. Akşamlarla değil haftalarla ölçülen uzun bir taahhüttür. Ayrıca bir veri mühendisliği kursu değildir; bu yüzden 11. girdinin alt katmanı olarak görün, yerine geçecek bir kaynak olarak değil.

• Seviye: Orta, temel BT geçmişi varsayılır
• Biçim: Lablar ve mimari diyagramlarla ücretli video kursu
• En uygun: Bir AWS hattının neden bozulduğunu da anlamak isteyen, sadece nasıl kurulacağını değil

8. Google Cloud Skills Boost: Veri Mühendisi Öğrenme Yolu

Google'ın kendi eğitim platformu, Veri Mühendisi Öğrenme Yolundaki lablar size API'leri açık geçici bir proje verdiği için, hiçbir şeyi kendiniz sağlamak zorunda kalmadan GCP pratiği yapmanın en iyi yeridir. Kursların ve labların bir kısmı ücretsizdir.

Veri mühendisi yolu; depolama ve SQL analitiği için BigQuery'yi, toplu ve akış dönüştürme için Dataflow'u, olay alımı için Pub/Sub'ı, orkestrasyon için Airflow tabanlı Cloud Composer'ı ve yönetilen Spark için Dataproc'u kapsar. Bu hizmet listesi, esasen Google'ın Professional Data Engineer sınav planıdır; dolayısıyla bu yol aynı zamanda sertifika hazırlığıdır.

Maliyetler rotaya göre değişir. Ücretsiz lablar ve görevler geniş bir alanı kapsar; aynı yolların iş ortağı barındırmalı sürümleri ise genellikle aylık 39 ila 79 dolar abonelik aralığındadır. Bu yüzden, ödeme yapmadan önce ücretsiz yolun ihtiyacınızı zaten karşılayıp karşılamadığını kontrol edin; aynı müfredata iki kez para ödemeyin.

• Seviye: Orta
• Biçim: Üretici kursları ve süreli uygulamalı lablar; ücretsiz ve ücretli katmanlar
• En uygun: Kişisel fatura hesabı olmadan konsol pratiği yapmak isteyen GCP öğrenenleri

9. Grow Data Skills: AWS, Azure ve GCP İçin Veri Mühendisliği Yolları

Grow Data Skills, her bulut için ayrı kendi hızında yollar sunar ve satış noktası ders saatinden çok portföy çıktısıdır. Bulutta iş geçmişi olmayan biri için projeler, sertifikadan daha fazla önem taşır.

Her yol; veri modelleme, ambarlama ve toplu-akış ayrımı gibi temellerle başlar, ardından buluta özgü alım, depolama, dönüştürme ve orkestrasyon modüllerine geçer. Fark yaratan unsur projelerdir: Bir depoda tutup mülakatta anlatabileceğiniz uçtan uca hatlar ve göl-ev mimarileri.

Ödeme gerektiren bir yoldur; fiyat ödeme adımında gösterilir ve bölge ile kampanyalara göre değişir. Temel Python ve SQL'in yanı sıra bir miktar bulut aşinalığı varsayılır. Henüz bir başlangıç yolunu bitirmediyseniz önce onu yapın; aksi halde projelerde ne anlama geldiğini bilmeden komut kopyalamakla vakit geçirirsiniz.

• Seviye: Orta
• Biçim: Kendi hızında video ve rehberli projeler, ücretli
• En uygun: Bir sertifikadan ziyade üç-dört hatlık bir portföye ihtiyaç duyan kariyer değiştiriciler

10. Smart Data Learning: Azure, AWS & GCP ile Veri Mühendisliği

Bu, üç bulutu tek bir müfredatta kapsayan 14 haftalık canlı sanal bir programdır ve kendi hızında video size iki kez yaramadıysa düşüneceğiniz seçenektir. Son teslim tarihleri ve bir kohort bazı insanlar için işe yarar; aksini iddia etmek kötü bir tavsiyedir.

Yapı, önce temel veri mühendisliği kavramlarını, sonra da buluta özgü uygulamaları işler: AWS'de S3, Glue, Redshift ve EMR; Azure'da Data Lake, Data Factory ve Synapse; GCP'de BigQuery, Dataflow ve Pub/Sub. Canlı oturumlarla paralel ödev ve lablar yürür; yani pasif izleme yerine notlandırılan çalışmalar vardır.

Önceden Python ve SQL deneyimi önerilir ve dürüst olmak gerekirse gereklidir. Ücret, kurs sayfasında listelenen ve bölgeye göre değişen sabit bir program bedelidir; benim istediğim kadar şeffaf değil. 14 haftaya bağlanmadan önce ücreti yazılı isteyin.

• Seviye: Orta; daha önce programlama deneyimi, Python ve SQL önerilir
• Biçim: 14 haftalık canlı sanal kohort, ödevler ve lablar
• En uygun: Planlı ders anlatımına ihtiyaç duyan ve üç bulutu tek geçişte isteyen öğrenenler

11. AWS Skill Builder: AWS Certified Data Engineer – Associate Öğrenme Yolu

AWS Skill Builder üzerindeki bu öğrenme yolu, CLF-C02'den sonra AWS öğrenenlerinin gitmesi gereken yerdir; çünkü bu listedeki AWS kaynakları arasında genel mimariden ziyade özellikle veri mühendisliği servislerine göre inşa edilmiş tek kaynaktır. Amazon'un kendi eğitim platformudur; bu yüzden içerik güncel sınav kılavuzunu takip eder.

Yol, ücretini alacağınız hizmetlere odaklanır: ETL için AWS Glue, yönetimli veri gölleri için Lake Formation, ambarlama için Amazon Redshift, Spark ve Hadoop iş yükleri için EMR ve akış alımı için Kinesis. Fiyatlandırma karışıktır; anlamlı bir dijital eğitim bölümü ücretsizdir, laboratuvarlar ve sınav hazırlık materyalleri için Skill Builder Bireysel aboneliği aylık yaklaşık 29 dolar veya yıllık 299 dolardır.

CLF-C02'den sonraki zorluk sıçraması gerçektir. Bu içerik sınav düzeyi derinliği hedefler ve konsolda gezinebileceğinizi, IAM ilkelerini okuyabileceğinizi ve VPC yerleşimi hakkında akıl yürütebileceğinizi varsayar; dolayısıyla ilk AWS temasınız olarak buradan başlamayın.

• Seviye: İleri; CLF-C02 ve biraz uygulamalı deneyim sonrası önerilir
• Biçim: Üretici öğrenme yolu; ücretsiz kurslar ve ücretli abonelik katmanı
• En uygun: AWS Certified Data Engineer – Associate sınavını hedefleyen mühendisler

12. Microsoft Learn: Azure Veri Mühendisliği (DP-203) Yolu

En iyi ücretsiz ileri seviye Azure veri mühendisliği müfredatı Microsoft'un kendisinden gelir ve DP-203 yolu, AZ-900 kavramları yerleştiğinde çalışılması gereken içeriktir. Tüm Learn modülleri ücretsizdir.

Kapsam, Azure veri yığınıdır: Azure Data Lake Storage, ambarlama ve Spark havuzları için Synapse Analytics, orkestrasyon ve kopyalama aktiviteleri için Data Factory, akış sorguları için Stream Analytics ve defter tabanlı dönüşüm için Azure Databricks. Ekibiniz Fabric dönemindeki Synapse iş yüklerinde standardize oluyorsa, bu materyal günlük işinize en yakın olanıdır.

İki dürüst sorun var. Microsoft Learn okumaya dayalıdır ve ilerleme çubuğu olan dokümantasyon gibi hissettirebilir; bu nedenle kendi aboneliğinizle eşleştirip bir şeyler inşa edin, İleri'ye tıklamakla yetinmeyin. Ve DP-203 sınav ücreti yaklaşık 165 dolardır; bu listedeki öğrenme saati başına en pahalı kalemdir.

• Seviye: İleri; AZ-900 ve biraz uygulamalı deneyim sonrası önerilir
• Biçim: Ücretsiz kendi hızında modüller, ücretli sınav
• En uygun: Kurs ücreti olmadan üreticiye uygun kapsam isteyen Azure veri mühendisleri

13. r/dataengineering bulut seçimi başlıkları

Bu listedeki en faydalı ücretsiz kaynak bir kurs değil: r/dataengineering subreddit'i. "Veri Mühendisliği alanına yeni başlayan biri için hangi bulut sağlayıcıyı öğrenmek en iyisi?" ve "Yetenek geliştirme ve geçiş için GCP, Azure veya AWS'de veri mühendisliği" gibi başlıklar, gerçek kararın verildiği yerlerdir ve yanıt veren uygulayıcılar işe alım panellerinde oturan kişilerdir.

Tekrarlayan görüşler yeterince istikrarlı: AWS pazar payı nedeniyle en güvenli kariyer yatırımı olarak anılır; GCP, BigQuery ve Dataflow'un gücüyle veri ve ML ağırlıklı iş yükleri için tavsiye edilir; Azure ise işveren Microsoft merkezliyse veya yerel pazar öyleyse kazanır. Diğer tekrarlanan tavsiye de bir bulutu seçip onda iyi olmak, sonra ikinciyi eklemektir.

Hiçbir kurs müfredatında yer almayan bölgesel ayrıntılar için başlıkları okuyun. Şehrinizdeki iş ilanlarında Synapse mı yoksa Snowflake mi yazdığı, yalnızca yerel uygulayıcıların cevaplayabileceği bir sorudur ve burada yer alan diğer tüm önerilerin önüne geçmelidir.

• Seviye: Her seviye
• Biçim: Ücretsiz topluluk tartışması
• En uygun: Eğitime para harcamadan önce hangi buluta odaklanacağınıza karar vermek

Bir Veri Bulutu Mühendisinin İhtiyaç Duyduğu Beceriler

Bir veri bulutu mühendisi, AWS, Azure veya GCP üzerinde veri hatları tasarlar, kurar ve işletir; bu da pratikte veri göllerini ve ambarlarını besleyen ETL ve ELT işleri ile bunların etrafındaki güvenlik ve maliyet kontrolleri demektir. İş, yazılım mühendisliği ile analitik arasında yer alır ve beceri listesi bunu yansıtır.

• Programlama ve sorgulama: Python ve SQL, pazarlıksız
• Nesne depolama: Amazon S3, Azure Blob ve Data Lake Storage veya Google Cloud Storage
• Ambarlar ve analitik motorları: Redshift, BigQuery veya Synapse; mağaza çoklu bulutsa Snowflake
• Orkestrasyon: Airflow ve yerel zamanlayıcılar (AWS Step Functions, Azure Data Factory hatları, Cloud Composer)
• Akış: Kinesis, Azure Event Hubs veya Pub/Sub; ekiplerin kendi broker'larını çalıştırdığı yerde Kafka
• Altyapı olarak kod: Terraform, CloudFormation veya Bicep
• Operasyon temelleri: Linux, ağ, Git ve kabukta rahatlık

Bu listedeki sertifika düzeyi içerik için, taban çizgisi olarak 6 ila 12 ay uygulamalı bulut deneyimi bekleyin. DP-203 ve AWS Veri Mühendisi yolları bundan önce size nazik davranmayacaktır.

Önerilen Öğrenme Yolu

Bugün analist olarak başlıyor ve bir yıl içinde bulut veri mühendisliği rolleri için mülakata girmek istiyorsam takip edeceğim sıra şudur.

Aşama 1: Söz dağarcığını edinin ve bir bulut seçin

Understanding Cloud Computing'i bitirin; ardından r/dataengineering bulut seçimi başlıklarından birkaçını, yanlarında açık yerel iş ilanlarınızla birlikte okuyun. Başka bir şey satın almadan önce bir sağlayıcıya bağlanın.

Aşama 2: Bir sağlayıcının temellerini düzgünce öğrenin

AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) yolunu, Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) yolunu veya Introduction to GCP'yi ve ardından Google Cloud Data Engineer yolunun ilk birkaç kursunu, 1. aşamaya göre alın. Azure'u seçtiyseniz, hiç bütçeniz yoksa ve etkileşimli içeriğe ihtiyacınız yoksa, John Savill'in AZ-900 ve AZ-104 oynatma listeleri aynı zemini ücretsiz kapsar.

Aşama 3: O bulutun veri servislerinde derinleşin

Burası istihdam edilebilir hâle geldiğiniz yer.

• GCP öğrenenler Google Cloud Data Engineer yolunu bitirmeli ve ardından Google Cloud Skills Boost'ta ücretsiz BigQuery, Dataflow ve Pub/Sub lablarını çalıştırmalıdır.
• AWS öğrenenler Glue, Lake Formation, Redshift ve Kinesis için Skill Builder Veri Mühendisi yoluna geçer.
• Azure öğrenenler Data Lake Storage, Synapse ve Data Factory için ücretsiz Microsoft Learn DP-203 yoluna geçer.

Aşama 4: Projeler oluşturun ve altyapı katmanını güçlendirin

Açıklayabileceğiniz iki ya da üç uçtan uca hat teslim edin; bunu Grow Data Skills proje modülleriyle ya da kendi başınıza Terraform ve Airflow ile yapın. Paralel olarak Cantrill'in SAA-C03 kursu, veri odaklı kursların açık bıraktığı IAM, VPC ve şifreleme boşluklarını doldurur. Sorununuz içerikten çok son teslim tarihleri ise bu aşama yerine 14 haftalık Smart Data Learning kohortunu seçin.

Son Düşünceler

Çoğu okuyucu için sıralama; Understanding Cloud Computing, ardından bir sağlayıcı temelleri yolu ve sonra o sağlayıcının veri servisleri yoludur. İki haftalık kavram çalışması size ileride bir aylık kafa karışıklığını önler ve bir bulutu seçmek üçünden azar azar tatmaktan daha iyidir.

Bilmeniz gereken bir şey daha: Sınav ücretleri değişir ve AZ-900 için 99–120 dolar, DP-203 için 165 dolar ve AWS Skill Builder için yıllık 299 dolar, yazı yazıldığı zamanki rakamlardır; garanti değildir.

Bir diğer önemli uyarı da kimsenin kurs satarken yüksek sesle söylemek istemediğidir. Bu kaynakların hiçbiri tek başına işe girmenizi sağlamaz; sizi mülakata taşıyan şey, ideal olarak depoda Terraform bulunan, sizin kurduğunuz, bozduğunuz ve açıklayabildiğiniz iki ya da üç hattır. Sertifikalar ön eleme çağrısını açar; projeler teknik görüşmeyi kazanır.