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Google Cloud認定資格のProfessional Data Engineerに合格しました💪

山本 健太

どうも、Professional Data Engineer の やまけん です(どや)
primeNumber というデータエンジニアリングの会社で、ソリューションサービス事業を統括しております。

タイトルの通り合格したので、やったことや感想を書きます。

どんな資格?

Google Cloud 認定資格の中でも、より高度な専門性を評価するための資格群が「プロフェッショナル認定資格」です。Professional Data Engineer 試験では、以下に関する能力が評価されるとのことです。

  • 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

カバー範囲など詳しくは公式サイトをご参照。

アメリカのとある調査によれば、2021 年の最も高収入につながる IT 認定資格(平均2300万円!!)とされているそうです。

学習前の自身の状況

前提として、実務を通してある程度知見を有している領域であるため、ゼロから学習したわけではなく足りない部分を確認・補完するような作業でした。データ基盤構築における自分の知識の棚卸しが出来たのはよかったと思っています。

すでにある程度理解していたサービス

BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud SQL, Data Portal, Cloud Composer, Cloud Run, Cloud Scheduler

今回キャッチアップしたサービス

機械学習関連(BigQueryML/AutoML/AI Platform), Bigtable, Dataproc, Data Fusion, Cloud Spanner, IAM, Transfer Appliance, Firestore, Dataprep, Datastore

Transfer Appliance とか知らなかったけど、大容量データを物理的に(オフラインで)送るサービスなんですね。AWSのSnow ファミリーと呼ばれるサービス群に相当する理解。

今回試験を受けたモチベーションとしては、実務と関連性の深い資格であることはもちろんですが、同僚の 岩田さん が先んじて合格していたので自分も取るかと思い立ったのが直接的なきっかけでした。

やったこと

まずは以下の本をしっかり読みながら、適宜公式ドキュメントを参照して足りない部分を補完していきました。

その後 公式の模擬試験 を受け、いけそうな感触を得ることができたので試験申し込みへ。(模試は本番より簡単ではありますが)

模擬試験で足りないなと思ったところを引き続きドキュメント等で補い、本番に臨みました。基本的に、公式ドキュメントにはGoogleが推奨するベストプラクティスが詰まっているので、設計思想の理解を意識すると学習効率が高まるはずです。

あとはQiitaなどに先人の皆様が勘所をまとめてくださっているので、類似サービス比較や出題ケースのパターン把握は記事を読むのが手っ取り早いです。Pub/Sub → Dataflow → BigQuery の流れは最頻出っぽいので確実におさえるべし。

公式の学習教材としてはCourseraのオンライン講座があるので、前提知識に不安がある方はここから始めるのもよいかと思います。ただし、それなりに分量があるので気合が要ります。

感想

実際に試験を受けての感想ですが、データ処理に関する主要なサービスについては、クエリや実装のイメージがつくレベルで理解していないとキツい場面があるなという印象でした。

正直、本番の問題で自信のない回答もいくつかあったので、もう少し時間をかければより安心して臨めたかなと思っています。

機械学習については、Google Cloudの個別のサービスだけでなく一般的な学習手法の選択やチューニングの考え方(過学習を防ぐ方法など)を学ぶことができたのが個人的によかったです。

今後もGoogle Cloudをベースにデータ基盤を構築する機会は多いはずなので、より幅広い見識を以って提案や改善を進めることで、今回の経験を活かしていきます。

最後に

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山本 健太
CIO/Co-founder of primeNumber Inc. // データ活用やデータ基盤構築の伴走支援サービスを提供しています