[2020年7月] Google Cloud Certified – Professional Data Engineer日本語版(プロ認定):合格報告&勉強方法まとめ

どうも、末岐碧衣です。

7/29にGoogle Cloud Certified – Professional Data Engineer日本語版(プロ認定)の遠隔監視(オンライン)試験を受けまして、一発合格できました。やったー♪( ´▽`)

 

合否結果は、受験直後に確認できます。審査の後、1週間〜10日後に正式な認定メールが来ます。

Google Cloud Certified – Professional Data Engineer のロゴが入ったリュックかパーカーがもらえます。まだ届いてないですが、私はリュックにしました。ワクワク…

へっぽこSEの私ですが、正式にGoogleにプロ認定されたのでこれからはもう少し胸を張って、自信を持って仕事に励めそうです。で、へっぽこの私なりにどんな勉強したか、ご紹介したいと思います。

ググってもあまり情報が出てこなかったので、これから試験受けようという方に参考にしていただける記事になるかと思います。

 

問題の形式、出題傾向は?

まず、問題の形式はケーススタディで、選択式です。細かい使い方やプロダクトの仕様は問われません。

こういう感じ↓のが50問、時間は120分です。

 

次に、出題傾向について。

すごーくざっくり言ってしまうと、ビッグデータとAIだけ最低限抑えておけば良いんじゃないかと。

ケーススタディって、つまりクライアントがGCP使ってやりたがることなんですよね。で、そういうのって結構お決まりな感じ。例えば、こんな感じ。

  • 既存のオンプレ基盤をGCPに移行する
  • それに伴いデータも移行する
  • AI/IoT/機械学習など比較的新しい技術を使ってサービスを立ち上げたい
  • ビッグデータ解析用のデータパイプラインを構築したい
  • ビッグデータをコストや用途に適した形で保持・活用したい

なので、やるべきことは、

  • ビッグデータを分散処理するプロダクトの理解(Dataproc、Dataflow、Pub/Sub)
  • ビッグデータを貯めておくプロダクトの理解(CloudStorage、BigQuery、BigTable、Firestore、CloudSQL、Spanner)
  • AI関連のプロダクトの理解(AI platform、AutoML系プロダクト、IoT、あとは代表的な機械学習を知っておく)
  • ロギング、セキュリティの理解

でほぼ網羅できるんじゃないでしょうか。

かと言って、上記のプロダクトの公式ドキュメントを端から全部読んでいると眠くなっちゃうし時間もかかるので、効率よく勉強したいですよね。

 

効率の良い勉強方法は?

ズバリ、模試です。

ちなみに、私は時間があまり取れなかったので模試しかやってません。

有料の教材(GCPを実際に動かしながら学習するとか動画とか)もありますが、時間に余裕があればそっちもチラ見してみるくらいで良いかと思います。

敵を知り己を知りぬればなんちゃらけろけろ?的な名言にあるように、とにかく、まずは模試を受けて、どんな感じの問題が出るのか、難易度や自分の理解度を把握しましょう。

 

で、無駄なことはしない。

問題文や解説に参考リンクを徹底的に理解するようにします。

わからない単語を調べて、プロダクトの特徴や違いを頭に入れましょう。私なりに勉強したことは、このブログに全部書いたので、最低限これくらいわかってれば受かるんだ、というのの目安にしていただけるかもしれません。

記事リンクはこのページの最後にまとめておきました。

 

どれくらい前から、どんな風に準備すれば良い?

1ヶ月くらい前にまずは模試を受けます。

で、正解不正解問わず、全ての解説・参考リンクを読んで理解しましょう。人によっては何度も繰り返すという人もいると思いますが、別に暗記力が問われているテストではないので、私は一巡で良いと思います。

その代わり、わからないところを残さないように一問一問、丁寧に時間をかけて理解するよう心がけます。

丁寧に理解していくと、おそらく週2日くらい勉強するとしても、2〜3週間(つまり計6日間くらい)はかかると思います。

 

模試を一通り理解したら、1週間くらいあけてもう一度模試を受けます。(数日くらいだと答えだけ覚えててあんまり意味ないので、私は1週間空けました)

で、9割くらい正解ならかなり理解できているという証拠。

おそらく自分でも理解度が上がっていると実感できると思います。

 

私の場合、最初は問題文に何が書いてあるのかすらチンプンカンプンで模試一発目の正答率は4割くらいしかなかったんですが、2回目の模試では単語の意味がわかり、プロダクトの特徴もわかっていると、ちゃんと解けるようになりました。答えだけでなく、なぜその答えなのか頭の中で説明できればパーフェクトです。

 

AI系や機械学習のところは、ドキュメント読むだけだとちょっとイメージしにくいかもしれないので、実際に触ってみるほうが早いかもしれません。簡単に動かせますし。

で、大体こんな感じなのねーって理解した上で、ドキュメントを読むと早いです。

 

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参考になれば幸いです。

それでは!

末岐 碧衣
  • 末岐 碧衣
  • フリーランス のシステムエンジニア。独立後、一度も営業せずに月収 96 万円を達成。1986年大阪生まれ。早稲田大学理工学部卒。システムエンジニア歴 12年。
    2009年、ITコンサルティング企業に入社。3年目でコミュ障が爆発し人間関係が崩壊。うつにより休職するも、復帰後はコミュ障の自覚を持ち、「チームプレイ」を徹底的に避け、会社組織内においても「一人でできる仕事」に専念。社内外から評価を得た。
    無理に「チームプレイ」するよりも「一人でできる仕事」に専念した方が自分も周囲も幸せにできることを確信し、2015年フリーランスとして独立。