「GCP Professional Data Engineer」 取得に向けた学習まとめ

はじめに

先日、GCP Professional Data Engineerの認定試験を受験し、無事合格しました。自分が利用した学習コンテンツとその概要について、記載をしています。

受験目的

GCPを用いた分析基盤構築案件に携わることになり、GCPのデータ関連サービスについて、業務上でのキャッチアップと並行して、体系的な知識の習得を行いたいと思い、受験することに決めました。

前提

• クラウドサービスに関しては、AWS側にて「AWS 認定ソリューションアーキテクト – アソシエイト」の資格は取得、加えて業務での利用もあり、基本は習得済。
• データ関連サービスに関しては、AWS側にて「AWS 認定データアナリティクス 専門知識」の資格は取得、加えて関連書籍も数冊読んでおり、一般的な知識は習得済。
• GCPに関しては、業務上での利用は今回が初めて。

利用した学習コンテンツ

• Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]
  • Google Cloudのアーキテクトの方々が書いた本です。
  • 最近出版されたこともあり、内容が現状と乖離しているようなことがないので、安心して読むことができます。
  • 平易な文章と豊富な図解、実画面の画像などで構成されているので、最初にGCPのデータ関連サービスの大枠を把握するのにぴったりかと思います。
• 模擬試験
  • GCPの認定試験は無料の模試があります。
  • 学習前、学習後に2回受講しました。
• coursera
  • Google Cloud 認定の準備: クラウドデータエンジニア プロフェッショナル認定証
    • Google公式のコースです。
    • まさにこの資格の取得に向けた講義なので、本資格試験を受験する際は受講必須かと思います。
    • 最後に模試もあります。
  • Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure 日本語版
    • こちらもGoogle公式のコースです。
    • 上記がカバーしていないストレージサービスが一部あるので、本コースのストレージの章を見てカバーする必要があります。

受験を終えての感想

BigQuery、Cloud Storage、Composerなど、現PJにおいて利用中の技術スタックの基本知識・プラクティスなどについては、すでに業務で役に立っている部分も多くあり、資格取得に取り組んで良かったなと感じています。
また一方で、Pub/SubやDataflowを用いたストリーミング処理や各種機械学習支援サービスなど、現在の業務では関わらないものの、データ活用という意味では重要な役割を担うサービスについても学べたので、既存案件での活用提案などに繋げていきたいと思います。