Google Cloud Certified - Professional Data Engineer受験
2023年7月22日。Google Cloud Certified - Professional Data Engineerの試験を受け、合格しました。
2023年5月にGoogle Cloud Certified - Professional Machine Learning Engineerに合格してから、2ヶ月ちょっと。実は、6月にも試験を受けたのですが、残念ながら不合格。1ヶ月ほど再勉強して今回の試験に臨みました。
そもそもなぜこの試験を受けたか
理由は2つあります。
今の自分の仕事にはData Engineerはあまり関係ないです。ただ、最近の転職市場のJob Descriptionを見ていると、Data Engineeringの要素が多く入っていることに気がつきました。
また、Google Cloud Certified - Professional Machine Learningの試験でも一部Data Engineeringの要素があったのですが、この部分の理解がイマイチだったという反省もあります。
試験の概要
Data Engineer は、データを収集、変換、公開することで、データに基づく意思決定を支援します。Data Engineer には、セキュリティとコンプライアンス、スケーラビリティと効率性、信頼性と忠実性、柔軟性とポータビリティに特に重点を置いて、データ処理システムの設計、構築、運用化、保護、モニタリングを行う能力が必要です。また、既存の機械学習モデルの活用、デプロイ、継続的なトレーニングができなければなりません。
Professional Data Engineer 試験では、以下に関する能力が評価されます。
* データ処理システムの設計
* 機械学習モデルの運用化
* ソリューションの品質の確保
* データ処理システムの構築と運用化
以上はGoogle CloudのHPからの引用です。機械学習との関連も非常に大きく、勉強自体は面白かったです。
Machine Learningの試験とは違い、こちらは日本語でも受験可能です。
ただ、Machine Learningの試験を英語で勉強していたこともあり、そのままの流れで、英語を選択しました。
学習教材
事前学習では以下の教材を利用しました。Machine Learningの試験と同じです。
1. Coursera
Google Cloudが準備しているCourseraのコースは全体を網羅的に学習することができ役に立ちます。また、実際にGoogle Cloudを触ることもできるのも良いところです。試験に合格するだけであれば、Google Cloudに触る必要はないかもしれませんが、実業務で将来的に使うことを考えているならば、できる限り使うべきです。
2. Whizlabsの試験問題
こちらの良い点は解説が分かりやすいことです。5回分の試験が用意されていますが、3回目以降は古い内容も含まれていますので注意。今回はUdemyの試験問題は利用しませんでした。
3. Googleの公式問題
やっぱり公式問題が一番。でも、本番の試験は公式問題よりもずっと難しかったです。
試験会場
1回目の試験は池袋の試験センターを選択しました。これは失敗でした。
一番酷かったのは、試験中にネットワークが落ちたこと。試験会場にいた人、みんなです。しばらくしてから復旧しましたが、呆れてしまいました。
さらに、隣の人との間隔もかなり狭い試験会場です。よほどのことがない限り、選ばない方が良いと思います。
2回目の試験は田町の試験センターを選択しました。こちらは今までもよく使っている会場で、安心して受験できました。防音のイヤーバフも私のように頭が大きい人でも使えるものを用意してくれています。これがあると集中しやすいので助かります。
実際の試験
先ほども書きましたが、どんな模擬試験よりも難しかったです。これは1回目も2回目も同じ難しさです。
2回目の試験では自信がない問題が12問。全体が50問で、合格ラインは70％くらいと言われています。結構ギリギリだったと思います。
なお、Google Cloudの試験では点数は出ません。PassかFailの表示だけです。
今回、自信はあまりなかったですが、最後にPassと表示されていてホッとしました。
正式な合格通知
試験当日の結果は仮のものです。正式な合格通知は4日後に届きました。4日間、待っている間は結構不安ですが、通知を受け取ると気分が晴れます。
試験を受けての感想
今まであまり触れてこなかったData Engineeringの世界を垣間見れたのはよかったです。しかも、2回試験勉強をしたことで、かなりしっかりと頭に知識が刻まれました。
Machine LearningとData Engineerの世界が繋がったので、PoCから一歩先に行くときにはかなり役に立つと思います。
とはいえ、今の会社だとなかなかプロダクションのところは出来ないんですよね。。。
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