Google Cloud Professional Data Engineer を取得しました

2022/7 に Professional Data Engineer を受験し、合格しましたので、そのとき実施した学習方法をまとめます。

受験前の経験など

3月に Professional Cloud Architect を取得しており、Google Cloud の各サービスの概要は理解しています。

Data Engineer の試験範囲の分野（データパイプライン、機械学習モデルなど）については未経験でした。

学習方法

Coursera

試験範囲の基礎は Coursera で学習しました。
コース1-5は各コーステーマの学習、コース6は試験に向けて必要な観点を学習します。

Google Cloud Skills Boost（旧 Qwicklabs）

ちょうどキャンペーンで一か月無料クレジットをもらったので、クエストを3つ行いました。

• Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
• Engineer Data in Google Cloud
• BigQuery for Data Warehousing

Coursera のコース内のラボと重複するものもありますが、手を動かしたい派におすすめです。
ちなみに、上2つは試験ガイドに載っているクエスト、3つ目はGCPUGのイベントきっかけで登録したクエストです。

公式模擬試験

試験概要ページから受験できる模擬試験を3回受験しました。
ちょうど試験内容の切り替えの時期だったのか、1回目と2回目以降で模擬試験の内容ががらっと変わりました。

1回目の受験ではクラウドエースさんの解説記事を参考にさせていただきました。

2回目以降は公式の解説で見直しを行いましたが簡単な説明のみなので、参考として掲載されている公式ドキュメントの読み込みに時間をかけました。

Udemy 模擬問題

3セットとも正答率が80%以上になるまで繰り返しました。
一部解説に不備がありますが、試験範囲がまんべんなく網羅されているので試験対策としてとても役にたちました。
本番の試験では、この模擬問題からまったく同じ問題や似た観点の問題がいくつか出題されたので、解説と公式ドキュメントを読み込み、問題で問われている内容をしっかり理解しておくことが重要だと思います。

受験

テストセンターで受験しました。
Professional Cloud Architect と同様、点数や正答率は非公開で、試験後のアンケートに回答したあとに「合格」と表示されました。
2日後に正式な合格通知が来ました。

受験した感想

模擬問題より一歩踏み込んだ問題が多かったように感じました。
模擬問題だと、「問題：Aという課題を解決するにはどうすればよいか？」→「答え：Bという機能を使う」だったのが、
受験時の内容は「問題：Aという課題を解決するためにはBをどう使うか？」という風に、模擬問題では答えになった内容が問題文の中に含まれていました。
わたしは「AといえばB！」と、キーワードで覚えてしまいがちなのと、
WHY の部分は理解するまで調べていましたが HOW に関しては答えとして重要でなければ目を通すだけだったので、
次回以降は HOW の部分もきちんと把握しようと思いました。

以上です。
どなたかの参考になれば幸いです。