はじめに

入社後、メインフレームからLinux系のシステムへの刷新や、COBOLアプリケーションのJava化といったモダナイゼーションプロジェクトに携わってきました。しかし、クラウドとは無縁の環境だったため、特にクラウド技術には関与していませんでした。

その後、会社のクラウド技術の中核を担う部署に異動し、一からクラウドを学ぶ必要が生じました。Google Cloudをメインで扱うことになり、幅広い知識を身につけるために、プロフェッショナル資格の取得を決意しました。本記事が、リスキルを目指すシニアエンジニアや、新たな技術習得を目指すエンジニアの役に立てば幸いです。

今回チャレンジしたGoogle Cloudの認定資格

今回挑戦したGoogle Cloud認定資格は以下の4つです。

Cloud Digital Leader (CDL)
Associate Cloud Engineer (ACE)
Professional Cloud Architect (PCA)
Professional Data Engineer (PDE)

各資格には異なるレベルと目的があり、受験者のスキルやキャリアに応じて選択されます。詳細な試験情報は、Google Cloudの公式試験概要ページをご参照ください。以下に、各資格の概要をまとめます。

資格名	目的	試験内容	受験料	合格率と難易度
Cloud Digital Leader (CDL)	Google Cloudの基本的な製品・サービスを理解し、それらが組織にもたらすメリットを説明できることを証明する資格。クラウドの基礎知識が求められる。	90分間、50～60問の多肢選択式問題。主な評価分野はデジタルトランスフォーメーション、データの変革、AIの活用、インフラのモダナイゼーション、セキュリティと運用。	$99	合格率は約60%。初心者向けだが、ITの基礎知識がないと難しく感じることも。
Associate Cloud Engineer (ACE)	Google Cloudでのアプリケーションデプロイ・運用・管理に関する基本スキルを評価。実務経験があると望ましいが、必須ではない。	2時間の選択式問題。Google Cloudの基本サービスや機能に関する知識が問われる。	$125	中級レベル。実務経験があると取得しやすいが、初心者には一定の学習が必要。
Professional Cloud Architect (PCA)	Google Cloudの技術を活用し、組織のビジネスニーズに応じたソリューションの設計・開発・管理能力を評価。高度な技術スキルが求められる。	2時間の選択式問題。クラウドアーキテクチャ設計、セキュリティ、コスト管理、パフォーマンス最適化などが出題される。	$200	上級レベル。実務経験が豊富な受験者向けで、難易度は高く、しっかりとした準備が必要。
Professional Data Engineer (PDE)	Google Cloudのデータ関連技術を活用し、データ処理・機械学習・データパイプラインの設計・管理スキルを評価。	2時間の選択式問題。データモデル設計、データパイプライン開発、データ分析・機械学習の活用が含まれる。	$200	上級レベル。データエンジニアリングの実務経験が求められ、難易度は高いが、データ関連の専門家にとって有益。

Google Cloud資格試験の勉強スケジュール

入門として Cloud Digital Leader (CDL) から始め、その後 Associate Cloud Engineer (ACE)、さらに Professionalレベル の資格へと進みました。

通常、ACE取得後はPCAを受験する方が多いようですが、業務で Professional Data Engineer (PDE) の知識が必要だったため、先に挑戦しました。しかし、一度試験に不合格となり、その後 Professional Cloud Architect (PCA) を取得した後に再挑戦し、無事合格しました（不合格の経緯は後述）。

勉強スケジュール

資格名	勉強開始日	試験日	勉強期間
Google Cloud Digital Leader	2024-10-21	2024-10-29	9日間
Google Cloud Associate Cloud Engineer	2024-11-05	2024-11-15	11日間
Google Cloud Professional Data Engineer (1回目)	2024-11-18	2024-12-06	21日間
Google Cloud Professional Cloud Architect	2024-12-07	2024-12-20	14日間
Google Cloud Professional Data Engineer (2回目)	2025-02-06	2025-02-26	21日間

私の勉強方法

1. まず模擬試験を受ける

最初に模擬試験を受けた理由は、自分の現在のレベルと試験で求められるスキルのギャップを把握するためです。ゼロから参考資料を読むより、必要な知識を効率的に学べると考えました。

模擬試験を通じてわかったこと

Google Cloudのサービス名がほとんどわからない。
サービスの機能が理解できず、アーキテクチャのイメージが湧かない。
CDLは暗記で対応できるが、ACEやProfessionalレベルは手を動かさないと理解できない。

2. 実際の勉強方法

模擬試験を繰り返し解き、パターンを学習
- ユーザの課題をみて、すぐにベストプラクティスやサービス名が思い浮かぶまで実施しました
- 解説読んでも理解できない場合は、ChatGPTなどで確認してました
- 価格は気になりますが手軽さを考えるとUdemyがおすすめです
Google Cloud Consoleでハンズオン
- どうしても理解できない場合は無料枠を使って実態で理解しました
- 使わないまでも画面を見ると理解できる箇所も多々ありました
SkillBoostなどの実践学習を活用
- 時間の制約で、一部しかできませんでしたが、確認できたことは有効で、試験後もイメージとして残っています

結果

PDE試験を除いて、一度目で合格することができました。また、試験の合格に関係なく、サービス名と機能の関連付けができるようになり、ベストプラクティスの理解もできました。

PDE試験不合格の理由

PDE試験は2024年10月に更新され、従来の過去問や教材が通用しませんでした。試験中、「これは予想と違う！」と感じる場面が多々ありました。内容がだいぶアップデートされていました。これまではサービスの選定やサービスの正しい組み合わせ(ベストプラクティス)が多く感じましたが、アップデート後は各サービスのより詳細な設定とその理由を問われる問題が多くなった印象です。また、機械学習の前段としてのデータの扱いについても増えた気がします。

Google Cloudは進化が早く、試験内容も定期的にアップデートされるため、情報収集力も重要だと痛感しました。

翌年2月に改めて新しい試験内容に沿った資料で学習し、無事合格しました。

受けてみての感想

私の想像ですが、試験を通じて、「お客様の課題」を把握し、それを解決するためのGoogle Cloudが推奨する「ベストプラクティス」を提示し、実際にリファレンスを参照しながら構築ができることが求められていると考えています。

まとめ

本記事のまとめです。

記憶力の衰えを補うため、暗記ではなく「理解する」ことを意識した学習を実施。
各資格を通じて、Google Cloudのサービスとベストプラクティスを学べた。
今後は、実務での経験を積みながら 全資格取得（全冠） を目指したい。