アラフィフですがGoogle Professional Data Engineerに合格しました - Idea, COncept, and Technology.からの転載です。

プロフィール

四捨五入すると50歳
45歳でコンサルティング会社に転職。前職はメーカー。
いまだにコーディングしてます。データ分析もやってます。
趣味でiPhoneアプリ／Webサービス作ってます。
AWS 認定ソリューションアーキテクト – アソシエイト取得(2019)

受験のきっかけ

AWS SAAを取った勢いもあり、次はGCPだろうということで。
データ分析をしていることもあってData Engineerを狙いました。

準備その1　本を読む

AWSと比べてGCPは書籍が少ないですがまずは本を読むところから入るのがいいと思います。ただ、後述の公式ドキュメントも読み込む必要があります。

Google Cloud Platform エンタープライズ設計ガイドこちらは全体像を理解する目的で
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 対Professional Data Engineer試験対策という意味では必読。Pub/Sub、Dataflow、BigQuery、Dataprocなどのハンズオンが豊富です。
Google Cloud Platformではじめる機械学習と深層学習

準備その2　ハンズオン

お金はかかりますが手を動かさないことには身に付かないかと。私はQwiklabsのクエストをひたすら繰り返しました。でも、ハンズオンだけでは合格は難しいかと思います。

Data Engineering | Qwiklabs まさに試験対策用ハンズオン
Data Science on Google Cloud Platform: Machine Learning | Qwiklabs 上で紹介した「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」のハンズオン。本の説明に沿ってやると結構つまづくのでこちらに沿ってやるのが吉。

準備その3　公式ドキュメントを読み込む

AWSと比べて、書籍が少ないので頼りになるのは公式ドキュメントです。リンク先にあるサービス、特に「コンセプト」を理解する必要があると思います。BigQuery、Cloud Composer、Bigtable、Dataflow、Dataproc、Pub/Subあたりは一通り理解しておく必要があります。

ビッグデータ分析プロダクト | Data Analytics Products | Google Cloud

試験範囲に関しては、こちらの記事も参考になりました。Bigtableは行インデックスの設計、BigQueryは一通りの使い方＋ワイルドカードクエリ、セキュリティ、外部データ連携など、Dataflowはウィンドウ関数や入出力の考え方など。

Priocept » Google Cloud Certified Data Engineer – Beta Exam Report

いざ試験会場へ

持っていくのは申し込み後に届くメールと身分証明書（免許証＋クレジットカードなど）だけです。

試験を受けて

最近はオンライン試験がメジャーなんですね（おっさん感
持ち時間は2時間ですが、1時間で一通り流して不安なところを見直すのに30分といった感じでした。
提出ボタンを押して「合格」の文字が出たときはやはり嬉しいです。
数日後に正式に合格メールが届きました。
資格を取るのが目的では無いので、これを活かして色々チャレンジしていきたいと思います。