アラフィフですがGoogle Professional Data Engineerに合格しました

プロフィール

• 四捨五入すると50歳
• 45歳でコンサルティング会社に転職。前職はメーカー。
• いまだにコーディングしてます。データ分析もやってます。
• 趣味でiPhoneアプリ／Webサービス作ってます。
• AWS 認定ソリューションアーキテクト – アソシエイト取得(2019)

受験のきっかけ

• AWS SAAを取った勢いもあり、次はGCPだろうということで。
• データ分析をしていることもあってData Engineerを狙いました。

準備その1　本を読む

•  Google Cloud Platform エンタープライズ設計ガイド。こちらは全体像を理解する目的で

Google Cloud Platform　エンタープライズ設計ガイド

•  スケーラブルデータサイエンス データエンジニアのための実践Google Cloud Platform。対Professional Data Engineer試験対策という意味では必読。Pub/Sub、Dataflow、BigQuery、Dataprocなどのハンズオンが豊富です。

スケーラブルデータサイエンス データエンジニアのための実践Google Cloud Platform

•  機械学習に関する基礎的な知識（回帰、クラスタリング、過学習など）が求められるので、こちらを読んでおくのが良いかと。あと、SQLをある程度理解しておく必要があるので、他の書籍などで補完する必要あります。

Google Cloud Platformではじめる機械学習と深層学習

 準備その2　ハンズオン

お金はかかりますが手を動かさないことには身に付かないかと。私はQwiklabsのクエストをひたすら繰り返しました。でも、ハンズオンだけでは合格は難しいかと思います。

• まさに試験対策用ハンズオン

www.qwiklabs.com

• 上で紹介した「スケーラブルデータサイエンス データエンジニアのための実践Google Cloud Platform」のハンズオン。本の説明に沿ってやると結構つまづくのでこちらに沿ってやるのが吉。

www.qwiklabs.com

準備その3　公式ドキュメントを読み込む

AWSと比べて、書籍が少ないので頼りになるのは公式ドキュメントです。リンク先にあるサービス、特に「コンセプト」を理解する必要があると思います。BigQuery、Cloud Composer、Bigtable、Dataflow、Dataproc、Pub/Subあたりは一通り理解しておく必要があります。

cloud.google.com

試験範囲に関しては、こちらの記事も参考になりました。Bigtableは行インデックスの設計、BigQueryは一通りの使い方＋ワイルドカードクエリ、セキュリティ、外部データ連携など、Dataflowはウィンドウ関数や入出力の考え方など。

priocept.com

いざ試験会場へ

• 持っていくのは申し込み後に届くメールと身分証明書（免許証＋クレジットカードなど）だけです。

試験を受けて

• 最近はオンライン試験がメジャーなんですね（おっさん感
• 持ち時間は2時間ですが、1時間で一通り流して不安なところを見直すのに30分といった感じでした。
• 提出ボタンを押して「合格」の文字が出たときはやはり嬉しいです。
• 数日後に正式に合格メールが届きました。
• 資格を取るのが目的では無いので、これを活かして色々チャレンジしていきたいと思います。