はじめに

GCPのProfessional Data Engineerに合格したので、勉強方法を紹介します。この試験では、GCPのサービスを使ったデータ処理システムの設計・機械学習モデルの運用などに関する知識が問われます。

※ 記事投稿日は、2022年11月ですが、受験したのは2021年5月になります。

勉強方法

試験勉強には１ヶ月弱費やしました。他の合格体験記を見るとコーセラを推している方が多いため、最初はコーセラを使ったのですが、動画を聴いているだけで知識が定着しない実感があったので１日でやめました。

メインで使ったものが、以下の5つです。

①書籍「ビッグデータを支える技術」 ②書籍「GCPの教科書」 ③公式模擬問題 ④公式ドキュメント ⑤Udemy模擬問題

データエンジニアリングに関する重要なトピックを広く浅く学べる良書でした。

あまり時間もかからないと思います。はじめにこれをやっておくと、GCPのビッグデータ関連サービスの理解が容易になると思います。既に、知識がある人はスルーしてもいいかもしれません。

この本で、GCPの主要なサービスを勉強しました。

内容は、若干古いですが概要は知るには良いかと。個人的には、Datastoreがわかりやすく紹介されていると思いました。

公式の模擬問題は、理解度をチェックするために使いました。

まず①と②が終わった段階で受けました。そして自分の非力さと苦手なサービスを知ります。この時に解説を見てしまうと、問題に過学習してしまい、テスト前の理解度チェックに使えなくなってしまいます。

テスト数日前にも受けて、最終確認に使いましょう。

公式ドキュメントの読み込みが一番手っ取り早い気がします。

おすすめの公式ドキュメントの読み方は、試験で出題される可能性のある各サービスのコンセプト欄を見ることです。コンセプトを見ることで各サービスの概要がなんとなくわかってきます。

余裕があったら、入門ガイド欄にも目を通すといいでしょう。

各サービスの概要がわかってきたら、模擬問題を使いましょう。

この問題集は、AI PlatformをML engineと呼んでいたり、内容は若干古いですが、問題の方向性は間違っていないと思います。問題は、４セットあります。

間違った部分に該当する公式ドキュメントを再度読み直すことで、知識がどんどん増えていきます。私は問題を解いて、公式ドキュメントで復習するというプロセスに多くの時間をかけました。

はじめに受けた公式模擬問題の正解率は、45%くらいだったと思います。 4セットあるudemyの模擬問題は、60%→70%→85%→75%くらいでした。テスト3日前に改めて受けた公式模擬問題は、80%くらいでした。

この状態で試験に挑み、合格でした。

公式・udemy両方の模擬問題より明らかに難しかったです。自信を持って回答できたのは26問（26/50）でした。自分の感覚的に、正答率は75%くらいだと思いますが、合格でした。

受験後のアンケートでは、公式模擬問題と本番のレベルを合わせろと文句をつけておきました。

受験する方、頑張ってください！