システム部で社内データ可視化効率化分析基盤まわりを担当しているnomachiです。
2022年12月にGoogle Cloud の Professional Data Engineer 試験に合格して認定を受けました。今回はどんな試験なのか対策法と共に書いてみようと思います。
Professional Data Engineer(PDE)とは
Professional Data Engineer(以下PDE)はGoogle Cloudの認定資格の一つです。
Google Cloud 認定資格についてはこちらに説明があり、Professional認定資格は業務の役割別に設定されていてGoogle Cloud 製品を設計・実装・管理するためのスキルを評価する試験です。業界での職務経験が 3 年以上あり、Google Cloud の使用経験が 1 年以上を推奨とされています。
Professional認定資格は以下のものがあります。
- Cloud Architect
- Cloud Database Engineer
- Cloud Developer
- Data Engineer
- Cloud DevOps Engineer
- Cloud Security Engineer
- Cloud Network Engineer
- Google Workspace Administrator
- Machine Learning Engineer
PDEはProfessional認定資格の中で、データエンジニア、アナリスト、データ サイエンティストでデータ収集・加工・分析・可視化を行い意思決定をする方、データ分析基盤の構築・運用に興味がある方が主な対象ということでした。
PDEを受験しようと思ったきっかけ
受験を決意したのには2つの理由があります。
まず業務の必要性です。当社ではKPIダッシュボードを作成し社内の重要指標を社内で共有していますが、重要指標について将来を予測したいという需要が出てきました。
すでにデータ分析ツールとしてGoogle CloudのBigQueryとLooker Studioを使用しているので、Google Cloudのプロダクトを使用して機械学習を行うことは相性がよいです。普段使わないGoogle Cloudのプロダクトについても体系的に学んでおきたいという気持ちがありました。
そして第2の理由として、営業の方が提案してくれたGoogleスキルチャレンジプログラムの話がよいタイミングで舞い込んできたことから受験を決めました。
PDE試験対策でやったこと
Couseraコースの受講
Googleスキルチャレンジプログラムで提供されたラーニングパスに沿って学習を開始しました。業務時間内では余裕がなかったので、主に週末などに進めました。Couseraのオンラインコースで特にしっかり受けたのは以下3コースです。
- Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版専門講座
- Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
- Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版
Couseraのコースは基本的にテーマごとに章立てになっていて、動画を見て概要を把握してからQwiklabs(ラボ)と呼ばれる制限時間のある一度限りの学習環境を使用してハンズオンで理解を深める流れです。
ラボは、Google Cloud Skills Boost 内で提供される学習環境で、ハンズオン形式の学習環境としてとても使いやすかったです。
所要時間は1コースにつき8〜12時間程度ということでしたが、概念を自分なりに理解した上で進めたい性格なので1.5倍以上はかかっていた感じです。
さらに上記の講座はすべて英語で提供され日本語に翻訳された形式なので、たまに翻訳がおかしいところもあります。日本語字幕を見ながら英語の講義を聞いていると英語のままのほうがすんなり理解できたり、結果的に英語のリスニング力がUPしたような気がしました。技術用語を英語と日本語で同時に知ることができるのはCouseraの良いところだと思います。
Couseraは受講期間が終了すると動画を見ることができなくなってしまうので、Notionに概要をまとめて後から見返せるようにしました。手元にまとめノートがあると安心するタイプです。
Cousera Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版 のNotionまとめノートの一部①
Cousera Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版 のNotionまとめノートの一部②
Udemyを利用
試験対策はCouseraや模擬試験もあったのですが類似の問題をたくさん解いておきたかったので、オンラインコースのUdemyコースを追加で受講しました。
150問 (50問 × 3セット)の問題を本番に近い形式で解くことができます。
3セット解き終わった後の平均の正答率は4〜50%、Passするには70%が必要なのでこのままだとFailする状態。打開するために150問について解説で正解の根拠を確認して、間違った部分は繰り返し3回ほど解きました。当日の試験では似たような問題が多数出題されたので結果的にやっておいてよかったです。
今後の目標
社内には同時期にスキルチャレンジプログラムに参加した人が数名いて、目標設定は試験合格とCouseraコース終了と選択可能であったものの、PDEが他にもう1名、PCAが1名合格しています。
今後は、実際に学んだことを業務の需要にあわせて組み立てていきたいです。
またPDEの勉強をする中で機械学習を利用した問題解決にさらに興味が出てきたので、次回また機会があれば別のProfessional資格である Machine Learning Engineer について書きたいです。