GCP 副数据工程师 (ADP)：全新的入门级数据认证

多年来，GCP 数据认证路径存在一个空白。你或者选择 CDL（基础、概念性，无 SQL），或者直接考取 Professional Data Engineer (PDE)，后者要求数年的生产数据工作经验，并深入涉及 Dataflow 内部机制、模式设计以及数据资源上的 IAM，这对于没有准备的考生来说是很大的挑战。中间一直处于空缺状态。

2024 年底，Google 推出了 Associate Data Practitioner (ADP) 填补了这一空白。这是一项价值 125 美元的副级考试，约 50 道题，时长两小时，直接面向在 GCP 数据领域有一到两年经验的人士——初级数据工程师、分析师兼工程师、向数据管道发展的 BI 从业者，以及学习 GCP 堆栈的 AWS/Azure 数据专业人士。

ADP 实际考察内容

考试目标于 2024 年 10 月发布，并于 2025 年年中进行了小幅修订。包含五个领域：

1. 数据摄取与处理。 将 Cloud Storage 用作 landing zone，BigQuery 加载（批处理和流式处理），Pub/Sub 用于事件摄取，Dataflow 模板（非 Dataflow 内部机制——那是 PDE 的范畴），Datastream 用于 CDC。
2. 数据存储与建模。 BigQuery 数据集、分区、聚类、物化视图、表类型（托管、外部、BigLake），Cloud Storage 类别，针对特定工作负载在 BigQuery / Cloud SQL / Firestore / Bigtable 之间进行选择。
3. 数据编排。 Dataform 用于 SQL 转换（GCP 上现代的 dbt 等效产品——Google 于 2020 年收购，现为第一方产品），基础级别的 Cloud Composer（托管 Airflow），Cloud Scheduler。
4. 数据分析与可视化。 BigQuery SQL——实际的 SQL，包括窗口函数、连接、BigQuery 的数组/结构体特性——Looker Studio、Looker（是的，题库区分了它们，这确实令人困惑），基本的 Connected Sheets。
5. 运维、监控与安全。 数据资源的 IAM（数据集级别 vs. 表级别 vs. 行级别 vs. 列级别访问），Cloud DLP，基本的 Dataplex 治理，使用 BigQuery 查询计划 / EXPLAIN 进行查询优化。

还有很大一部分是“哪种服务适合哪种工作负载”——这类决策问题是您期望一名副级数据专业人士能够处理的。

ADP 与 PDE 的比较

	ADP	PDE
级别	副级	专业级
费用	125 美元	200 美元
时长	2小时, 约 50 题	2小时, 约 50 题
有效期	3 年	2 年
经验要求	GCP 数据经验约 1 年	行业经验约 3 年, GCP 经验 1 年以上
Dataflow 深度	模板和基本概念	自定义管道、窗口处理、延迟数据、Exactly-once 语义
BigQuery 深度	分区、聚类、基本优化	容量规划、BI Engine、Slot 预留、查询计划深入分析
场景复杂性	单管道、单领域	多管道、多领域，包含成本 / SLA / 合规性约束

ADP 是通向 PDE 的一个清晰的垫脚石。两者的考试目标有足够的重叠，因此准备工作可以累积。然而，如果你目标是高级数据工程职位，ADP 并不能替代 PDE。招聘人员知道其中的区别；levels.fyi 上标记为 PDE 的职位数据也比标记为 ADP 的职位高一个级别，即使两者同时出现在招聘启事中（这种情况很少见——ADP 太新了，目前还无法清晰地进行筛选）。

谁应该考取 ADP

具有两年以内 GCP 经验的初级数据工程师和分析师兼工程师。 ADP 是适合您当前级别的正确证书。第一年不要好高骛远去考 PDE；该考试旨在对没有实际工作经验的人不友好。

向数据管道发展的分析师。 如果您一直在 Looker 中编写 SQL，并开始负责编排和摄取层，ADP 正是您需要的结构化课程。Dataform + BigQuery + Composer 三件套是现代 GCP 分析师兼工程师堆栈。

学习 GCP 的 AWS / Azure 数据工程师。 如果您已经了解 dbt + Snowflake / Redshift / Synapse，ADP 是将这些思维模型映射到 BigQuery + Dataform + Looker 的最快路径。两到三周的集中学习，您就能高效工作。

从非数据工程领域转行的人士。 如果您是一名转向数据领域的后端工程师，ADP 将为您提供 GCP 特定的数据词汇，而无需强迫您深入学习 PDE 级别的分布式系统内部机制。

谁应该跳过 ADP

如果您已经从事 GCP 数据工作三年或更长时间，并且对 Dataflow 自定义管道、Slot 预留以及组织级别的 BigQuery 成本优化驾轻就熟，那么请跳过 ADP，直接考取 PDE。ADP 不会为 PDE 无法涵盖的高级简历增添任何价值。

如果您是一名偶尔编写 SQL 但不负责数据基础设施的软件工程师，那么您根本不需要数据认证。ACE 或 PCA 涵盖了 GCP 的基础知识，您的数据工作无需单独的信号。

6 周备考大纲

假设每周学习 8 小时，并有一年的 GCP 接触经验，即使并非专门从事数据工作。

第 1 周：BigQuery 基础。 数据集、表（托管 / 外部 / BigLake）、分区与聚类、BigQuery 查询计划、Slot 模型基础、按需 vs. 容量定价。实验：加载公共数据集，编写一个非 trivial 的查询，查看查询计划，然后添加分区并重新测量。

第 2 周：摄取模式。 Pub/Sub 用于事件流，Dataflow 模板用于批处理 / 流式 ETL，Datastream 用于数据库 CDC，BigQuery 流式插入，Storage Transfer Service。构建一个端到端管道：Pub/Sub → Dataflow 模板 → BigQuery，并带有一个 Cloud Storage 暂存存储桶。

第 3 周：转换与编排。 Dataform——此认证重点强调而 PDE 不太重视的主要内容。SQLX、定义、断言、依赖项、计划发布。Cloud Composer 用于非 SQL 编排。针对您在第 1 周加载的数据构建一个 Dataform 项目。

第 4 周：分析与可视化。 Looker Studio（免费，侧重仪表板）vs. Looker（付费，语义层 + LookML）。Connected Sheets。BigQuery BI Engine 用于加速仪表板。基于您第 3 周的转换成果构建一个 Looker Studio 仪表板。

第 5 周：治理与运维。 数据集 / 表 / 行 / 列级别的 IAM，授权视图，Cloud DLP 用于 PII 检测和屏蔽，Dataplex（数据架构 / 治理），审计日志。使用 BigQuery information_schema 视图进行成本监控。本周将大量阅读文档。

第 6 周：模拟考试。 三到五次完整计时练习。CertLabPro 题库、Whizlabs 和官方 Cloud Skills Boost 模拟考试。目标是在安排考试前达到 80% 以上。

薪资信号

ADP 太新了，还没有清晰的薪资数据。最接近的参考是 BigQuery / Looker 分析师兼工程师职位，在美国主要大城市，其基本薪资在 10 万至 14 万美元之间（levels.fyi 2025-2026 分析工程师数据，Built In 范围，BLS OEWS 15-1242 数据库管理员和架构师的更广泛范围）。为该职位添加 ADP 证书可能会使您的内部薪资增加 5 千到 1 万美元；更大的提升来自该证书帮助您真正转型为数据工程师，其基本薪资范围可攀升至 13 万至 18 万美元。PDE 会使薪资数字更高，但 12-18 个月内先 ADP 再 PDE 是一个合理的职业发展路径，也可能比在没有经验支撑的情况下急于考取 PDE 更为实际。

总结

ADP 弥补了 GCP 数据路径中的一个真实空白。如果您是 GCP 数据领域中的初级到中级从业者，这便是 2026 年值得考取的认证。它是一项公平的考试，备考材料清晰，并且该证书对应着实际的职业级别，而非仅仅是理想化的追求。

当您准备好进行练习时，可以在 CertLabPro 上浏览 ADP 题库；如果您已经准备充分，可以开始计时考试。接下来瞄准 PDE 吗？PDE 题库在这里。