はじめに
このたび Google Cloud 認定資格「Professional Data Engineer（PDE）」に合格しましたので、学習に使った教材や進め方を記録として残しておきます。これから受験する方の参考になれば幸いです
受験のきっかけ
- 業務で BigQueryを利用しているが、周辺サービス（Dataflow, Pub/Sub, Vertex AI 等）まで含めて体系的に知識を整理したかったから
- 会社からGCPトレーニングプログラムの機会を提供してもらったから
受験結果
- 受験日: [2026-08-28]
- 結果: 合格
Professional Data Engineer（PDE）とはどんな資格か
Google Cloud 上でのデータ処理システムの設計・構築・運用、データに基づく意思決定やレポーティングの実現、機械学習モデルの利用までを問う資格です
- 試験時間: 2時間
- 出題形式: 選択式・複数選択式（50問前後）
- 出題範囲: データの取り込み・処理・保存（BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Bigtable, Cloud SQL/Spanner 等）、データパイプラインの設計、ML システムの構築・運用、セキュリティ・コンプライアンス、信頼性の確保 など
※ Google Cloud 認定資格は受験時の合意事項として試験内容の口外が禁止されているため、本記事では具体的な出題内容には触れず、学習方法・所感のみを共有します
学習期間・学習時間
- 学習期間: [約1ヶ月]
- 前提知識: [GCPプロダクトを用いたデータ分析、アナリティクスエンジニアリング等の実務経験 約5年]
使った教材
1. Google Cloud Skills Boost（公式ラーニング）
特にIntroduction To Data Engineering on Google Cloudについては試験の全体感を知れるので受講して良かったです
それ以外の講座については途中でモチベーションが維持できず、リタイアしてしまいました
そこで次に模擬試験を用いたアウトプットベースの学習に切り替えることにしました
2. Udemy の模擬試験
- 進め方
- 模擬試験を解いて間違えた問題の理解をUdemyの解説や公式ドキュメント、AIなどを用いて、丁寧に行ないました
- 全ての問題を2回解きました（合格ラインに達するまで、やるべきだと思います）
- 間違った問題についてはテキストエディタに振り返りを記載し、最終的にClaudeを用いてまとめPDFを作成しました
- 良かった点
- 演習モードがテスト時間無制限で受講でき、隙間時間にできて良かったです
- 初見での正答率
- データの取り込みと処理の分野に課題があり、60%前後でした
- 2周目での正答率
- 丁寧に復習した甲斐もあって正答率をアップさせることができました
- 丁寧に復習した甲斐もあって正答率をアップさせることができました
学習の進め方（スケジュール例）
| 期間 | やったこと |
|---|---|
| 7月27〜8/9 | Google Cloud Skills Boost でインプット・ハンズオン |
| 8/10〜8/25 | Udemy 模擬試験を受講し、間違えた分野を復習 |
| 試験直前 | まとめPDFを読み込む |
試験当日の様子・所感
- 受験形式: テストセンター
- 難易度の所感: 模擬試験と同程度
これから受験する方へのアドバイス
- 普段業務で利用していないサービスはハンズオンで一度は手を動かしておくと理解が早いと思います
- 公式が出しているサンプル問題にも必ず目を通しておくと良さそうです
おわりに
- 今回の学習を通じて、これまで断片的だった GCP の知識を体系的に整理できました。今後は実務業務にもこの知識を活かしていきたいと思います