【無料問題集付き】Google Cloud Professional Data Engineer試験とは?試験の難易度や勉強方法、合格に必要な勉強時間を解説します。

Google Cloud Professional Data Engineer試験とは?試験を受けるべき対象者や難易度を解説!

Google Cloud Professional Data Engineer試験は、Google Cloudを使ったデータ分析や、機械学習モデルの構築について、上級レベルのスキルを評価する、Google Cloud(GCP)の資格資格試験です。

この試験は、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を評価します。

具体的には、以下の領域の知識が問われます。

  • 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

この試験には特定の前提資格や実務経験は必要ありません。年齢や国籍に関わらず、どなたでも受験可能です。Google Cloudを活用したデータサイエンティストとして、上級レベルのスキルを証明したい方に最適な資格試験となっています。

Google Cloud Professional Data Engineerの他に、Google Cloudの認定資格には、以下のようなものがあります。

資格名 認定試験レベル 主要な内容 試験の需要 知名度
Cloud Digital Leader 基礎 クラウドのコンセプト、Google Cloud のプロダクト、サービス、ツール、機能、メリット、ユースケースに関する幅広い知識 超高
Associate Cloud Engineer アソシエイト クラウド プロジェクトをデプロイして維持するための基礎知識 超高
Professional Cloud Architect プロフェッショナル クラウドアーキテクチャと Google Cloud に関する専門的な知識 超高
Professional Cloud Database Engineer プロフェッショナル Google Cloud環境を活用したデータベースと IT に関する全般的な知識
Professional Cloud Developer プロフェッショナル Google が推奨するツールとベスト プラクティスを使用した、スケーラブルで可用性の高いアプリケーション関する知識
Professional Data Engineer プロフェッショナル Google Cloud環境におけるデータ処理システムの設計、構築、運用化、保護、モニタリングの専門知識
Professional Cloud DevOps Engineer プロフェッショナル Google 推奨の手法とツールを使用した、システム開発ライフサイクル全体のプロセスに関する知識
Professional Cloud Security Engineer プロフェッショナル Google のセキュリティ技術を利用した、安全なソリューションを設計、開発、管理に関する知識
Professional Cloud Network Engineer プロフェッショナル Google Cloud を活用したネットワーク アーキテクチャの実装、管理に関する知識
Professional Google Workspace 管理者 プロフェッショナル Google Workspace 構成、ポリシー、セキュリティ対策に関する知識
Professional Machine Learning Engineer プロフェッショナル  ML モデルと技術の知識を使用した、ビジネス上の課題を解決する ML モデルを設計、作成、製品化に関する知識

他の認定試験についての詳しい情報は、以下で解説しています。

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Google Cloud Professional Data Engineer試験の概要

Google Cloud環境におけるデータ処理システムの設計、構築、運用化、保護、モニタリングの専門知識を証明するために受験される方には、「Google Cloud Professional Data Engineer」試験が用意されています。

項目 概要
試験名 Google Cloud Professional Data Engineer
試験内容 Google Cloud環境におけるデータ処理システムの設計、構築、運用化、保護、モニタリングの専門知識
試験日 通年実施
試験時間 120分
問題数 小問:50~60問
ケーススタディ
合格点 不明 ※非公開
試験方式 CBT(Computer Based Testing)方式
マウスによる選択方式
受験場所 テストセンター、自宅受験(Kryterion)
受験料 200ドル(税別)
合格率 不明 ※非公開

Google Cloud Professional Data Engineer試験の出題内容と重要なキーワード、所感

Google Cloud Professional Data Engineer試験の出題範囲には、以下の項目が挙げられます。

  • セクション 1: データ処理システムの設計
  • セクション 2: データ処理システムの構築、運用
  • セクション 3: 機械学習モデルの運用
  • セクション 4: ソリューションの品質保証

それぞれの出題範囲について、重要な点や、所感などをまとめたものが、以下の表になります。試験対策の参考にしてください。

セクション 重要なキーワード、所感など
データ処理システムの設計
  1. 適切なストレージ テクノロジーの選択: Google Cloudが提供するストレージオプション(Cloud Storage、Bigtable、Firestoreなど)の特徴を理解し、ビジネス要件に適したストレージテクノロジーの選択。分散システムに関連するトレードオフを理解し、適切な分散システムアーキテクチャを選択する。
  2. データ パイプラインの設計: BigQueryなどを使用してデータを公開し、可視化する方法を理解。Dataflow、Dataproc、Apache Beam、Pub/Sub、Apache Kafkaなどを使用したバッチ処理とストリーミング処理のデータパイプライン設計。
  3. データ処理ソリューションの設計: Google Cloudのインフラストラクチャサービス(Compute Engine、Kubernetes Engineなど)の選択と設計。ハイブリッドクラウドおよびエッジコンピューティング戦略の理解と適用。ベント処理の種類(順番に、1 回限りなど)に対するデータ処理ソリューションの設計。
  4. データ ウェアハウジングとデータ処理の移行: オンプレミスからクラウドへのデータウェアハウジングとデータ処理の移行計画の策定。Data Transfer Service、Transfer Appliance、Cloud Networkingなどを使用した移行戦略の実践。
データ処理システムの構築、運用
  1. ストレージ システムの構築、運用: Cloud Bigtable、Cloud Spanner、Cloud SQL、BigQuery、Cloud Storage、Datastore、Memorystoreなどのマネージドサービスの特徴と適切な利用法の理解。ストレージオプションの選択における費用とパフォーマンスのトレードオフの理解。
  2. パイプラインの構築、運用: データ品質の向上を目指すためのデータクレンジング手法の理解と実践。データ処理パイプラインにおけるバッチ処理とストリーミング処理の構築と運用。データの変換および加工のための変換ステップの組み込み。
  3. 処理インフラストラクチャの構築、運用: パイプラインの実行に必要なリソースの適切なプロビジョニング。パイプラインの実行と性能のモニタリング方法の理解。パイプラインの実行時に発生する課題への迅速な調整と最適化。
機械学習モデルの運用
  1. 事前に構築された ML モデルをサービスとして活用する: Vision API、Speech APIなどの事前に構築されたMLモデルをサービスとして使用する方法の理解。AutoML Vision、AutoML テキストなどでML APIをカスタマイズする手法の理解。
  2. ML パイプラインをデプロイする: パイプラインに適切なデータの取り込み方法の理解。AI Platform Prediction、AI Platform Training、BigQuery ML、Kubeflow、Spark MLなどを使用して機械学習モデルを再トレーニングする手法の理解。
  3. 適切なトレーニングとサービスを提供するインフラストラクチャを選択する: 機械学習モデルのトレーニングにおいて分散型マシンと単一マシンの選択の理解。エッジデバイスでの機械学習モデルの実行方法の理解。
  4. 機械学習モデルの測定、モニタリング、トラブルシューティング: 特徴、ラベル、モデル、回帰、分類、推奨、教師ありの学習と教師なしの学習、評価指標などの基本用語の理解。データに関する前提条件やその他の一般的なエラーの原因の理解。
ソリューションの品質保証
  1. セキュリティとコンプライアンスを考慮して設計する: Cloud IAMなどを使用して適切なアクセス権限を設定し、データへのアクセスを管理する。医療保険のHIPAA、COPPA、FedRAMP、GDPRなどの法令遵守に関する理解。
  2. スケーラビリティと効率性を確保する: ソリューションの効率性を確認するためのテストスイートの設計と実行の理解。リソースの適切なサイズ変更と自動スケーリングの実施に関する理解。
  3. 信頼性と忠実性を確保する: Dataprepなどを使用してデータの品質管理を実施する手法の理解。フォールトトレランス、ジョブの再実行、遡及的再分析を含むデータ復旧計画の理解。
  4. 柔軟性とポータビリティを確保する: ソリューションが将来の拡張や変更に対応できる柔軟性の確保。マルチクラウドやデータの所在地の要件を考慮した設計の理解。

試験内容についてのより詳しい情報はグーグル公式サイトよりご確認ください。

Google Cloud Professional Data Engineer試験の勉強時間と合格するためのポイント

Google Cloud Professional Data Engineer試験を勉強する時間の目安は以下の通りです。

  • 3年以上データエンジニアリングに関する業務経験がある方・・・1カ月
  • エントリーレベルのシステムエンジニア・・・3カ月

Google Cloud Professional Cloud Architect試験は「上級レベル」と定義されていますが、同じレベルの資格試験の中でも難易度は低めです。

特に、データエンジニアリングに関する知識は、一般的には基礎レベルのものが出題されます。データサイエンティストの業務経験がある方は、Google Cloudのデータサービスの概要や特徴を抑えることが主な対策となります。

例えば、以下のような問題が出題されます。

 

次の要件を持つ新しいプロジェクト用のデータベースを選択する必要があります。
 - フルマネージド
 - 自動スケールアップ可能
 - トランザクションの一貫性
 - 6 TB まで拡張可能
 - SQL を使用したクエリが可能
どのデータベースを選択しますか。

①Cloud Database
②Cloud Spanner
③Cloud SQL
④Cloud Bigtable

正解:③(解説は、当サイト問題集より参照ください!)

まとめ:Google Cloud Professional Data Engineer試験について

Google Cloud Professional Data Engineer試験についてまとめると、以下のようになります。

まとめ
  • Google Cloud環境におけるデータ処理システムの設計、構築、運用化、保護、モニタリングの専門知識が問われる、上級レベルのGoogle Cloud認定資格
  • 120分で50~60問前後が出題される。合格ライン、合格率は非公開
  • 3年以上データエンジニアリングに関する業務経験がある方で最短1か月、エントリーレベルのシステムエンジニアで最長3か月程度の勉強時間が必要である

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