勉強方法：王道だけど、ちゃんとやると強い
1. Udemyの動画講座で基礎を固める
基本的なサービスの説明や、試験で問われる「ユースケースベースの考え方」が整理されていて、全体像を掴むのにちょうど良かったです。
⚠️ 倍速再生で詰めすぎると「なんとなく聞いたことある」で終わるので注意。
2. 模擬試験で「問われ方」に慣れる
個人的にはこれが一番大事でした。
本番は “正解を選ぶ” というより “一番ダメじゃない選択肢を選ぶ” という問題が多く、サービスの特徴だけでは解けない問題も多いです。
解いたあとに「なぜ他の選択肢はダメなのか？」をちゃんと考えるのがコツでした。
3. サービス一覧＆対応ユースケース表を作成
BigQuery、Pub/Sub、Dataflow、Vertex AIなど、どのサービスがどんな状況で使われるかを手元で一覧にしておくと、設問への対応力が上がります。
特にPub/SubとDataflowあたりは何度も出てくるので、構成パターンとその理由をセットで覚えるのがおすすめです。
当日のこと：地味に大事な準備と、予想外のこと
メールの「印刷して持参」指示、地味にめんどくさい
受験3日前くらいに届くメールに、
「このメールを印刷して持ってこい」と書いてあります。
今どき印刷か…と思いつつ、会場でトラブルになるのも避けたかったのでコンビニで印刷して持参。結果としてこれは正解でした。
身分証、まさかの2つ必要（しかも顔写真付き＋補助書類）
運転免許証＋健康保険証をたまたま持ってたので事なきを得ましたが、
補助書類が要ること、事前にちゃんと読んでなかった自分を反省しました。
これから受ける方は要チェックです。
本番の印象と気をつけたいこと
1. 「これ、どっちも正解じゃない？」問題が多い
- 「このユースケースに最適なサービスは？」と聞かれたとき、どちらも“できそう”な選択肢がある。
- でも片方はコスト面やスケーラビリティの面でよりベター、という世界観。
PDE試験では、「ベストプラクティスをわかっているか」が試されます。
2. 統計問題は難しめ。正直、捨ててもいい
回帰分析の種類や仮説検定に関する設問もいくつか出ました。
とはいえ全体の配点比率はそれほど高くないので、「これは無理」と思ったら潔くパスする判断もアリです。
3. Spark？Beam？古代遺跡かな？
Apache Spark や Apache Beam に関する設問もちらほら出ますが、
業務で触れていないとちょっとキツいかも。
ただ、試験対策としては「Dataflowの裏側がBeamで動いてる」程度の知識があればなんとかなりました。
総まとめ：これから受ける方へ
| 項目 | ポイント |
|---|---|
| 勉強期間 | 1〜2週間あればギリいける（知識ベースがあれば） |
| 勉強内容 | Udemy + 模擬試験 + サービス整理表 |
| 試験の傾向 | ユースケースベース・ベストプラクティス重視 |
| 必須サービス知識 | BigQuery / Pub/Sub / Dataflow / Looker / Vertex AI など |
| 注意点 | メールは読め。印刷忘れるな。身分証2つ持ってけ。 |
最後に
正直、「これで受かったのか…？」という気持ちで終了ボタンを押しましたが、無事合格できました。
60点ギリ合格だったかもしれませんが、受かれば勝ちです。
これから受ける方にとって、少しでも参考になればうれしいです。
次はMachine Learning Engineer…と思ったら、まだ日本語対応してませんでしたね。残念。