【2023年6月】PDE（Professional Data Engineer）合格体験記
【自己紹介（簡単な経歴）】
フロントエンドエンジニア：3.5年
テクニカルディレクター：3.5年
情報系大学卒
持っている資格：
応用情報技術者
GoogleCloud Associate Engineer
etc
受験動機としては、業務でBigQueryを用いたデータ分析基盤の構築をやろうとなり、これをきっかけにGCPのデータ処理まわりのサービスなど知っておきたいなと思いインプット感覚で受験しようと思いました。
【試験の概要】
時間・料金・形式
時間: 2 時間
料金: $200（税別）
試験の形式: 50 ～ 60 問の多肢選択（複数選択）式
方法：
①オンライン
②オフライン（テストセンター）←こっちで受験しました。
【勉強時間と方法】
勉強時間
合計：40時間（3週間程度）
勉強方法
●Udemy
Google Cloud認定 Professional Data Engineer（PDE） トレーニング
https://www.udemy.com/share/109eaS/
【最短攻略】Google Cloud 認定 Professional Data Engineer 模擬問題集
https://www.udemy.com/share/106gbA/
●公式サイト（模擬テスト）
●本
Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]
フロー
1.
Udemyの解説動画「Google Cloud認定 Professional Data Engineer（PDE） トレーニング」を見る
GCPのデータ関連のサービスについての概要が学べます。
特に良いなと感じるところは各分野ごと（データ処理,データ蓄積）などといった分野ごとにサービスを説明してくれている点が理解しやすいです・
2.
演習問題「【最短攻略】Google Cloud 認定 Professional Data Engineer 模擬問題集」と模擬テストをひたすら解く
実際の試験問題に近い形で演習問題を解くことができます。
私の場合は5周程度この模擬問題を行いました。
わからなかった問題をリストアップして、何を聞かれているのかを整理し、実際のGCPの公式ドキュメントを参照したり、①の動画を見返したりして複数回間違えないように心がけていました。
3.
「Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]」で足りない箇所/不安な箇所を補う
まさに今回の試験範囲を体現化したような本です。この本がスムーズに読めて理解できるようになれば合格は間違いなく余裕かなと思います。
私はそのレベルまでは行けなかったですが、足りないところを補うのには十分すぎる（逆に充実しすぎて難しい）内容です！
上記３ステップでインプットしていました。
時間に余裕のある方は実際にGCPの環境でサービスを触ってみる
（データパイプラインを構築してみるなど）とより身につき、
資格取得だけでなく実践力も養われると思います。
（私が実際に手を動かしたのはBigQueryの分野のみ。。。）
【感想】
苦労したこと
・普段触らないサービス
普段触る機会の多いBigQuery周りの問題は比較的スムーズに理解できた反面、あまり自分の業務では使わない「DataPrep」「DataProc」あたりは暗記に頼った形になりました。。。
この辺は気軽に触ろうにも個人的は難易度も高そうだったので手が出せずといった具合でした。
・機械学習分野
この分野が問われるのはPDEの特徴かなと思います！
ただこちらも同様専門家でもなくあまりやる機会がなかったので理解するのには苦労しました。。。
やってよかったこと
・Udemy演習問題の反復
演習問題がそのままの形で試験に出ることはなかったですが、近い聞かれ方の問題が多い印象だったので、演習問題は合格するためには必須レベルにやっておくことかなと思いました（お金かかってしまうけど。。。）
・本で頭の中を整理
上記で紹介した本を私の場合は試験前1週間の時に読みましたが振り返るととても効果的でした。
これまで演習などで整理されてないまま溜め込んだ知識を本で整理整頓するイメージですw
最後に
この記事がこの世の中の誰かの役に立てば本望です。。
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