はじめに

GCPの資格であるProfessional Data Engineer認定資格に合格したので、いろいろ書きます。

学習前のスペック

データエンジニアリングの基礎知識はあるが、GCPやMLの経験はほぼゼロという感じです

まず、基礎知識の学習にこれを使いました。
主に英語の動画教材ですが、日本語字幕を出せるので、英語弱者（僕）でもどうにかなります。

Qwiklabs（日本語）を用いたハンズオンも搭載されているので、手を動かすこともできます。

また、各コースの修了想定時間を合計すると61時間です。

次に、Udemyの模擬問題を解きました。
解説にて、選択肢それぞれの正解/不正解の理由が書かれているので、とても勉強になります。

ちなみに、初回テストの結果は、1個目が約55%、2個目が約45%でした。

模擬問題で分からなかった部分をパラシュート勉強法するのに使いました。

Courseraだけでは試験範囲を全てカバーできないので、こちらも全て読むことをオススメします。
（僕は数十ページしか使わなかったので、ギリギリでした）

試験内容は、「データ関連のGCPリソースの知識があるか」だけでなく、「使用経験がある上で、適切な思考・判断ができるか」も測る内容だと感じました。
実際、ラッキー問題は極一部です。

回答欄がGCPリソース名のみ

概要さえ知っていれば解けるやつです

回答欄にあるGCPリソース名が全て同じで、細かいオプション・導入方法などが違う

手を動かした経験が無いと解けないやつです

↑の理由により、学習目的でなく合格優先の方でも、（時間があるなら）手を動かすことをオススメします。

また、MLの問題も沢山出るので、「データエンジニアだから管轄外だしやらなくていいか…」と思わない方が良いです。
試験で痛い目に遭いました。
（ギリギリ何とかなりましたが）

あと、この試験に限った話では無いですが、なるべくテストセンターで受けることをオススメします。
部屋を片付けているのに、「片付けてください」と指示されて凹む可能性があります。
過去記事

手応えではギリ6割ぐらいでしたが、無事合格できました。

試験では、知らない問題に沢山遭遇することになると思います。
自信を無くしてしまうかもしれませんが、諦めずに最後の1分まで足掻くことをオススメします。

それでは、受験予定の方々の検討をお祈りします。

合格証