アクセンチュア・アプライド・インテリジェンス(AAI)の弥生 隆明と申します。普段はお客様の課題を解決すべくデータ分析に従事しています。

データ分析を行う上では分析技術の知識が求められるのは当然ですが、それに加えてデータの前処理や分析基盤に対する知識も重要となります。自分としても、分析技術、データ処理、分析基盤の知識を補強したいと考え、昨年AWS SAA(Solution Architect Associate)の資格を取得しています。そして、昨年末にGoogle Cloud Professional Data Engineerに挑戦、無事合格しました。

2019年11月末からの1ヶ月間の通勤時間と週末を準備に費やしました。今回はGoogle Cloud Professional Data Engineerの資格取得に向けて準備した内容を紹介します。

準備その1 本を読む
本を読むことで対象技術の全体像を把握できます。ただ、本だけではなく後述するGCP公式ドキュメントの理解も必要です。

• Google Cloud Platform エンタープライズ設計ガイド
https://www.amazon.co.jp/dp/4822257908
GCPの全体像を理解するためには好適な一冊です。

• 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
https://www.amazon.co.jp/dp/4798158836
Professional Data Engineer試験対策という意味では必読です。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
https://www.amazon.co.jp/dp/4865941215
試験では機械学習に関する基礎知識(回帰、クラスタリング、過学習など)が求められるので、こちらを読んでおくのが良いかと思います。あと、SQLをある程度理解しておく必要があるので他の書籍などで補完する必要があります。

■準備その2 ハンズオン
新たな技術を学ぶ際には、実際に手を動かしてみることが大切です。私はQwiklabsのクエストをひたすら繰り返しました。ただし、試験では体系的な知識が求められますので、ハンズオンだけでの合格は難しいかと思います。

• データ エンジニアリング
https://www.qwiklabs.com/quests/25
まさにGoogle Cloud Professional Data Engineer試験対策用のハンズオンです。

• Google Cloud Platformでのデータサイエンス:機械学習
https://www.qwiklabs.com/quests/50
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」のハンズオンです。

準備その3 GCP公式ドキュメントを読み込む

ビッグデータ プロダクト
https://cloud.google.com/products/big-data/?hl=ja

AWSと比べてGCPは書籍が少ないので、公式ドキュメントが非常に頼りになります。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、体系立てて説明できるようになる必要があります。

準備その4 模擬試験
模擬試験を受けて自分の理解の足りないところを確認します。必要に応じて本、ハンズオン、公式ドキュメントで補強します。
https://cloud.google.com/certification/practice-exam/data-engineer?hl=ja

■試験を受けて
• 持ち時間は2時間です。1時間で一通り回答、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かったです。 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ですが、資格取得は自信にもつながると思います。他の資格取得にもチャレンジしていきたいですし、得た知識を実際の業務に活かしていきたいと思います。

関連リンク
クラウド人材育成 Google Cloud Certified Professional Cloud Architectの資格を取得する - AWS SAAの知識をベースに短期間で合格する方法

弥生 隆明

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