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GCP Professional Data Engineer勉強記

Last updated at Posted at 2020-08-17

こんにちは、えいりんぐーです

2年に1度のイベントがやってきましたね、そうGCP資格の更新です。
私はこれまで

  • 2020年10月
  • 2022年10月

とProfessional Data Engineer試験に合格しました。
それから2年たち、アップデートされているので、勉強しつつ記録を残したいと思います。

とりあえず今回は、試験のおさらいと、勉強方法、サービスの種類などをまとめます。

Professional Data Engineer とは

公式のページに書いてある通り、GCPを使って、セキュリティやコストを考慮しつつ、データ基盤の構築やデータ処理と分析の業務を行える能力を表す資格です。

勉強するべきことと方法

基本的な内容と方法は以下の通りです。

思い切って、模擬試験を最初に受けるのがいいと思います。
無料だし。
レベル感分かるし。

Skills BoostやCodelabsは手を動かせるのはうれしいけど、時間的コスパがちょっとって感じです。

手前味噌ですが、以前に受験した時のブログもありますので、参考までにどうぞ。(^^;

GCPのサービス TBU

データ周りはITの基盤でもありますので、数多くのサービスがありますね。

  • BigQuery: いわずと知れたDWH
  • Bigtable: 代表的なKVS
  • GCS: オブジェクトストレージ
  • Cloud SQL: RDB
  • Spanner: 水平分散可能なRDB、やべーやつ
  • Firestore: 旧Datastore
  • Dataproc: Hadoop/Spark環境
  • Dataprep: データ処理や可視化のツール
  • Cloud Run: AWSでいうFargate、コンテナー動かすやつ
  • Memorystore: Redisを使ったメモリストレージ
  • Data Migration Service: SQLへの移行サービス
  • BigQuery Data Transfer Service: 名前の通り
  • Transfer Appliance: データ転送サービスその3
  • Storage Transfer Service: データ転送サービスその4
  • Logging: AWSでいうCloudWatch、ロギングサービス
  • Cloud Scheduler: cron
  • Composer : Airflow
  • Pub/Sub: Kafka
  • Dataflow: Apache Beam
  • Data Fusion: ETL / ELT パイプラインツール
  • CDN: 小さめだが頻繁にアクセスするデータをエッジにキャッシュしておくサービス
  • Vertex AI: ML開発プラットフォーム
  • Looker: BIツールでイイ感じの可視化ができる、買収で話題になった

セキュリティ系や管理系、コンピューティングやコンテナー系を入れていなくてこの量です。やべー。

先人のブログ TBU

巨人の肩に乗るのが手っ取り早いところでもあります。

中には2週間で資格とった方もいますね。あまりそういう詰込み得意でないので、うらやましいです...

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