去年末のことなのですが、Google Cloud の Professional Data Engineer の資格に合格しました。これで2022年にSlalomに入社してから、Databricks Associate Data Engineer, Snowflake ProCore, Google Cloud Professional Data Engineer の3つのデータエンジニアリングに関する資格を取得することができました。
学びとしてはクラウドベンダーの試験対策としては、模擬試験が非常に重要だということです。IPAの情報技術に関する試験も過去問からの出題はありますが対象範囲が広すぎて全てを網羅することが難しいのに対し、クラウドベンダーの試験だとそもそも試験範囲が広くないため、過去問からの出題率がかなり高い印象がありました。
AWS はまだ取得していないのですが、この3つだとダントツにSnowflake ProCore が難しくて、次点 Google Cloud, Databricks (Associateですが) は基本概念さえ押さえておけば常識的な範囲で絞り込める問題が多かったです。
Google Cloud Professional Data Engineer は社内事情で2022年中に合格する必要があり、バタバタと準備して結構要領よく合格することが出来たので、学習方法などを記録します。何かの参考になれば幸いです。SnowPro Coreに合格した時の記録 もよかったらご覧ください。
Google Cloud Professional Data Engineer 試験概要
正式名称は Google Cloud Certified Professional Data Engineer という資格です。50 ～ 60 問の多肢選択（複数選択）式で、時間は2時間あるので見直しを含めてもたっぷり時間があります。問題は4択や5択だったり、複数選択だったりと、選択式ですが難易度は高いと思います。
オンプレとの比較なら Google Cloud のマネージドサービスを選ぶと正解しやすそうな雰囲気があります。オープンソースの Spark, Hadoop, HBase などの知識も出てくるため、Hadoop 基盤上での業務が多かった私にもとっつきやすい問題が多かったです。
BrainPad さんのブログがとても丁寧にまとめられていて分かりやすかったです。
学習方法
パートナー向け学習資料
私が勤めている Slalom はパートナー向けの学習資料が使えたので、これを利用しました。動画で学びながら、Qwicklabsで実際にGoogle Cloud 上で演習課題に沿って設定を行います。
6週間で学び終わる内容ですがボリュームがすごいのと、Google Cloud Professional Data Engineer の資格合格だけを考えると冗長だったり、試験範囲外のものも多いです。Dataflow, Dataproc, Cloud Composer, Bigtable, Google Spanner, Bigquery など、試験範囲内の製品が何かを理解しながら、特に Dataflow, Bigquery あたりに重点を置いて学ぶとよいかなと思います。
AutoML などの機械学習製品も出題が増えているのですが、模擬試験を解きながら、知らない製品が出てきたら都度調べるぐらいでよいかな、と思います。
模擬試験
今回は2022年以内に合格するという締め切りがあったため、動画学習もそこそこにして模擬試験を利用しました：
50問x3セットで、本番も50〜60問なので本番さながらの内容となっています。上記問題集は2022年2月に作られたものですが、2022年12月に受けたところ、体感2〜3割は全く同じ問題（文章も解答セットも同じ）が出たので、2回・3回と繰り返し解いて、問題と答えを覚えてしまうのが正直手っ取り早いです。模擬試験のレビューを見ると、6〜7割同じ問題が出たというレビューもあるので、新しい模擬問題があったらそちらを利用するとよいと思います。
まとめ
資格合格だけ考えるなら、ある程度のデータエンジニアリングに関する基礎知識を前提にしつつ、2ヶ月あれば十分、しっかり勉強すれば1ヶ月、詰め込むなら1週間〜2週間ぐらいの難易度かなと思います。あまり詰め込むと（私のように）資格取得したそばから忘れていってしまうので、時間がある方はQwicklabsなども交えて実際に手を動かすのがおすすめです。
