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大学生がGCP Professional Data Engineer に合格した話

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0.なぜ受けたか

インターン先でDataprocを使っているときに「そういえば自分GCP上でどんなサービスがあって、どう使い分けるのかいまいち整理できていないな」と思ったので資格勉強をしながら勉強しようと思いました。
ちなみに二年間しか期限が持たないので就職の際には使えません笑。ケーススタディが多い試験ですし大学生がとったところで価値があるのだろうか…。 勉強したことそのものにはかなり価値があると思っていて、非構造データなデータの取扱い、非リレーショなるなデータとNoSQLなど、データエンジニアとしては必須の項目も同時に吸収しました。

1.おすすめの順番

終わってから考えてみると
公式資料確認→coursera→公式→模擬試験(→公式→模擬試験→公式…)
の形が一番良かった気がします。

2.実際勉強した順番と概要

2-0. 勉強の方針

基本的にはこちらのブログを参考にしました。こちらのブログではBQ等の結構いろいろなサービスを実践していますが、私個人としてはBQやspark,AI APIは触ったことがあったので実践はあまりしませんでしたが、自分の使っていないサービスを網羅するのに苦労したので公式Referenceをぐるぐる回りました。

2-1. courseraの データエンジニアコース

一週間かけてcourseraとgoogleの共同講義のコースを受けました。受講料としては一か月で\6000弱かかるのですが、一週間以内に受講を完了すれば無料です笑 とはいうものの自分は春休みの暇なときにめちゃくちゃ集中する時間があったので一週間で講義を受け終わりましたが、一週間かけることが推奨されている単位5つ分のコースなので基本的には一か月はかかると思います。
内容的には
1.MLの基礎
2.Dataprocと非構造データ
3.BQとDataflow
4.MLとTensorFlow
です。

ただ、このコースを受けたからと言ってTensorFlowがかけたり、バリバリにGCPのサービスを使えるようになるわけではなく、あくまでコース側が用意しているサンプルコードをgithubからcloudlabに落とし込んで実行してみたり、Dataprocワーカー-ノードを用意してみたりする「使っってみた体験」ができます。

こう書くとネガティブな感じがするかもしれないですが 自分でGCPのアカウントを作らずに(課金を気にせずに)、コードを書かずにGCPのサービスを試すことができるのは大変価値あることだと思います。
終了すると↓のような認定証がいただけます。

2-2.模擬試験

https://cloud.google.com/certification/practice-exam/data-engineer
で模擬試験を受けました。結果はボロボロでした。ので公式を読んで勉強しました。

2-3.公式

1.一行でわかるgoogleplatformにあるpdfを読んでどんなサービスがあるか把握する。
 GCPにどんなサービスがあるかを把握しておく必要があります。CourseraではBQ,Dataproc,Dataflow,etc…を実際に使いますが、模擬試験を見てもわかるように、試験にでるのはこれらのサービスにとどまりません。この表を見てどのサービスがどういう目的のものかを軽く把握しておくとよいです。必要であればQiitaなどで使ってみた系の記事を読んでおくといいかもしれないです。(自分はそこまではやりませんでした)

2.ストレージの選択フローを読んで選択フローの感覚を掴む。
 これはそのままですね。ストレージの使い分けをフローで確認しましょう。
3.その他細かいものを読んでいく
公式のリファレンスを読んでその他サービスの使い方や権限の使い方を見ておきましょう。
https://cloud.google.com/iam/docs/job-functions/billing
https://cloud.google.com/bigtable/docs/schema-design-time-series
https://cloud.google.com/stackdriver/pricing?hl=ja

4.もう一度模擬試験をやる
サービスの使い分けを完全に理解できるまで復習したほうが良いです。

3.テスト受けてみて

試験時間は2Hありましたが自分は見直し含めて1.5Hほどで終わりました。
あんまり詳しく書くと規約違反になってしまうので詳しくは書けませんが模擬試験同様ケーススタディや権限に関する問題もあり、ML、データ処理等々盛りだくさんです。
一応いただいた認定書を貼っておきます
エンジニア入門
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