はじめに
Goog Cloudのプロダクトを体系的に、またデータに関するプラットフォームを掘り下げて学ぶ目的として、Professional Data Engineer の試験項目を学習しました。その後、学習後に同試験を受けてみたところ、1度で合格できましたので試験までにやったことをまとめておきます。
このドキュメントの使いみち
下記にあてはまる方であれば、多少は参考になるかもしれません。
- Google Cloudについて体系的に学びたいと考えている方
- 「Professional Data Engineer」の資格取得を考えている方
前提条件
- このドキュメントは、資格取得した2021年12月の時点で記載したものになります。
- 「Professional Data Engineer」については下記の公式ドキュメントをご参照ください。
Professional Data Engineer 認定資格 | Google Cloud
筆者のスペック
- 昔は主にサーバサイドエンジニアやDBA（インフラ屋さんではない）
- 最近はデータエンジニアっぽいことをしている
- ２年くらい前に「AWS Certified Solutions Architect」の資格を取得
- Google Cloudは、BigQueryとストレージについてはある程度理解し業務で触っていた
- 英語はたいしてできない
- 直近「Associate Cloud Engineer」の資格を取得した
やったこと
前提として、先に下記で記載している「Associate Cloud Engineer」向けの学習をしており、その完了がスタート地点でした。
【GoogleCloud 認定資格】Associate Cloud Engineer の取得 - Qiita
それ以外に、下記の学習をしました。
- 参考書を数冊読んだ
- Coursera のビデオを観て学習する
- Qwiklabs でハンズオン
- 公式ドキュメントを読む
- 模擬試験
それぞれについて、次に詳しく記載します。
参考書を読む
スケーラブルデータサイエンス データエンジニアのための実践Google Cloud Platform
若干発行年が古いですが、考え方といったことが書かれており非常に有用な書籍かと思います。
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]
データレイク、ETL処理、BigQuery、BI、パイプラインとデータ基盤構築について体型的に学ぶことができました。
Google Cloud Platform実践ビッグデータ分析基盤開発 ストーリーで学ぶGoogle BigQuery
主に、BigQueryについての基本やパフォーマンス、パイプラインについて記載されています。
GoogleCloudPlatform 実践 機械学習基礎開発MachineLearning/データ分析
Google Cloudの機械学習プロダクトを中心にして、それに関わる説明がされています。
これらの本を読んでいると同じことが書かれていることが多々ありますが、そこが重要なポイントになると思いますのでしっかりと学習するようにしました。
Coursera で学習
Coursera | 一流講師によるオンライン講座でスキルアップ。会員登録無料
こちらのオンライン講座で下記の講座を受講しました。
-
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 日本版 プロフェッショナル認定証 | Coursera
-
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版 | Coursera
-
Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版 | Coursera
Courseraは無料、有料の講座があります。
不定期で無料で1ヶ月利用できるキャンペーンが実施されるようで、それを利用しました。
（参考） ※このキャンペーンは既に終了済みです
Google Cloud Skills Boost launch Campaign Japan
Google Cloud Skills Boost（Qwiklabs）でハンズオン
Google Cloud Skills Boost
Qwiklabs
Courseraと合わせて、こちらでハンズオンの講座をやりました。
目的
主に座学の知識を定着させるため
- Qwik Start系のラボはひと通りやってみて、どのような製品か実際に触ってみる
- 基本的なコマンドラインの理解
- 出題される小問題の理解
※下記に記載したものはすべて「日本語」で受講できます。
受講した項目
クエスト
こちらも有料と無料のものがあります。Courseraと同じく、1ヶ月無料のキャンペーンを利用しました。
有料で利用するには「クレジット」というものを購入し、それを消費して講座を受けます。定額を払って1ヶ月間講座を利用し放題のプランもあるようなので、有料で利用する場合はそちらのほうが良さそうに思います。
（参考） ※このキャンペーンは既に終了済みです
Google Cloud Skills Boost launch Campaign Japan
（追記）※下記は12/9までキャンペーン中！
概要 / アジェンダ - Google Cloud Learn: 初開催 無料オンライン イベント
公式ドキュメントを読む
公式ドキュメントは記載がとても多いので、他のそれぞれの学習と合わせて必要なところを読みました。
具体的には下記のような使い方をしました。
- 各プロダクトのコンセプトの理解
例）コンセプト | Cloud Spanner | Google Cloud - 各プロダクトのベストプラクティスの理解
例）Dataproc ベスト プラクティス ガイド | Google Cloud Blog - スキーマ設計（データベース関連のプロダクト）
例）スキーマ設計の作成 | Cloud Bigtable ドキュメント | Google Cloud - 模擬試験で間違った問題の理解
- 模擬試験で誤選択肢として出てきたキーワードを調べる
なぜその選択肢は違うのか？それは何に関係するものなのか？の理解
等
模擬試験
下記のUdemyで販売されている問題集（有料）と、公式の模擬試験（無料）をやりました。
公式
【GCP認定資格】 Professional Data Engineer 模擬問題集 | Udemy
Udemy
Professional Data Engineer 認定資格 | Google Cloud
模擬試験は試験の直前ではなく、他の学習方法での学習がある程度進んだところで少しづつ繰り返しやりました。
正解以外の選択について、それがなぜ違うのかということをきちんと理解するようにしました。
Udemyは頻繁に定期的な価格の値下げがされるので、そのときに購入することをおすすめします。
Google Cloudの認定試験向けの問題集は、AWSと比べて少ない印象です。
本試験を受けてみての所感
先に「Associate Cloud Engineer」向けの学習をしていたことが多いに役立ちました。
データやパイプライン構築、機械学習を含めたプロダクトの問題がまんべんなく出題されましたが、各プロダクトの細かいことやコードレベルまで細かい問題は出ませんでしたので、「Associate Cloud Engineer」の範囲を十分に学習した上で、「Professional Data Engineer」に関わるプロダクトを少し掘り下げて学習するのが良いかと感じました。
おまけ（問題解答のテクニック）
Google Cloudの試験問題は知識とテクニックだけで解ける問題が少なく、よく考えないと解けない問題が多い印象です。しかし、テクニックを知っておくと、問題の選択肢をかなり絞ることができ有益かと思います。
学習を進める上で自然に把握できてくるものかと思いますが、参考までに記載します。
※下記に記載しています
【GoogleCloud 認定資格】Associate Cloud Engineer の取得
おわりに
2週間程度の学習で「Associate Cloud Engineer」を取得し、続けて2週間程度の学習で「Professional Data Engineer」の取得ができました。
Google Cloudの様々をプロダクトを横断的にいろいろと学習することができました。特に、機械学習についての基礎を学習できたことが今後に活かせるように思いました。
Google Cloudプロダクトの学習方法といった部分で少しでも本ドキュメントが参考になれば幸いです。