【GoogleCloud 認定資格】Associate Cloud Engineer の取得

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この記事は過去の情報です。下記に2024年の情報を書いています。
[【GoogleCloud 認定資格】Professional Data Engineer 取得の攻略法 #試験 - Qiita](https://qiita.com/redpanda/items/92767d701d193b339b6d)
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# はじめに

Goog Cloudのプロダクトを体系的に学ぶ目的として、Associate Cloud Engineer の試験項目を学習しました。その後、学習後に同試験を受けてみたところ、1度で合格できましたので試験までにやったことをまとめておきます。

【追記】
こちらの試験のあと、「Professional Data Engineer」につきましても取得できましたので下記で記載しています。
[【GoogleCloud 認定資格】Professional Data Engineer の取得 \- Qiita](https://qiita.com/redpanda/items/85aef435d23bfa320a0c)

# このドキュメントの使いみち

下記にあてはまる方であれば、多少は参考になるかもしれません。

* Google Cloudについて体系的に学びたいと考えている方
* 「Associate Cloud Engineer」の資格取得を考えている方

# 前提条件

このドキュメントは、資格取得した2021年11月の時点で記載したものになります。


「Associate Cloud Engineer」については下記の公式ドキュメントをご参照ください。
[Associate Cloud Engineer 認定資格  \|  Google Cloud](https://cloud.google.com/certification/cloud-engineer)


# 筆者のスペック
* 昔は主にサーバサイドエンジニアやDBA（インフラ屋さんではない）
* 最近はデータエンジニアっぽいことをしている
* ２年くらい前に「AWS Certified Solutions Architect」の資格を取得
* Google Cloudは、BigQueryとストレージについてはある程度理解し業務で触っていた
* 英語はたいしてできない

# やったこと

* 参考書を数冊読んだ
* Coursera のビデオを観て学習する
* Qwiklabs でハンズオン
* 公式ドキュメントを読む
* 模擬試験

それぞれについて、次に詳しく記載します。

## 参考書を読む

まず下記の2冊の参考書を読んで、Google Cloudのプロダクト全体の概要を理解しました。

**Google Cloud Platform エンタープライズ設計ガイド**
Google Cloudのプロダクト全体をざっと理解するのに良かったです。
ただし、発行が2018年のものになるので少し内容に古さがあるので注意が必要です。
また、GKE（Google Kubernetes Engine）に関する情報はないので、そこは次項の本で吸収しました。
<img width="100" src="https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/51Dyqq3mqCL._SY291_BO1,204,203,200_QL40_ML2_.jpg">


**ハンズオンで分かりやすく学べる Google Cloud実践活用術 データ分析・システム基盤編 Google監修**
２０２１年6月発行の本で比較的に新しいものになります。
GKEの概要については、こちらの本で吸収しました。
<img width="100" src="https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/51zE9R5M4pS._SX218_BO1,204,203,200_QL40_ML2_.jpg">

また、私は利用しませんでしたが、下記の本を利用されている方も多いようです。
<img width="100" src="https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/51idxXio4mL._SX218_BO1,204,203,200_QL40_ML2_.jpg">


## Coursera で学習

[Coursera \| 一流講師によるオンライン講座でスキルアップ。会員登録無料](https://ja.coursera.org/)
こちらのオンライン講座で下記の講座を受講しました。

* （クエスト） [Preparing for Google Associate Cloud Engineer Exam 日本語版 \| Coursera](https://www.coursera.org/learn/preparing-cloud-associate-cloud-engineer-exam-jp)  
* （コース） [Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure \| Coursera](https://www.coursera.org/learn/gcp-fundamentals?=)

Courseraは無料、有料の講座があります。
不定期で無料で1ヶ月利用できるキャンペーンが実施されるようで、それを利用しました。

（参考）　※このキャンペーンは既に終了済みです
[Google Cloud Skills Boost launch Campaign Japan](https://inthecloud.withgoogle.com/free-training-jp-21/register.html)

## Google Cloud Skills Boost（Qwiklabs）でハンズオン
[Google Cloud Skills Boost](https://www.cloudskillsboost.google/)
[Qwiklabs](https://www.qwiklabs.com/?locale=ja)
Courseraと合わせて、こちらでハンズオンの講座をやりました。

### 目的

主に座学の知識を定着させるため

* Qwik Start系のラボはひと通りやってみて、どのような製品か実際に触ってみる
* 基本的なコマンドラインの理解
* 出題される小問題の理解

※下記に記載したものはすべて「日本語」で受講できます。

### 受講した項目

クエスト

* [Engineer Data in Google Cloud \| Qwiklabs](https://www.qwiklabs.com/quests/132?catalog_rank=%7B%22rank%22%3A6%2C%22num_filters%22%3A0%2C%22has_search%22%3Atrue%7D&search_id=14689009)

こちらも有料と無料のものがあります。Courseraと同じく、1ヶ月無料のキャンペーンを利用しました。
有料で利用するには「クレジット」というものを購入し、それを消費して講座を受けます。定額を払って1ヶ月間講座を利用し放題のプランもあるようなので、有料で利用する場合はそちらのほうが良さそうに思います。

（参考）　※このキャンペーンは既に終了済みです
[Google Cloud Skills Boost launch Campaign Japan](https://inthecloud.withgoogle.com/free-training-jp-21/register.html)

（追記）※下記は12/9までキャンペーン中！
[概要 / アジェンダ \- Google Cloud Learn: 初開催 無料オンライン イベント](https://cloudonair.withgoogle.com/events/learn21jp)


## 公式ドキュメントを読む

公式ドキュメントは記載がとても多いので、他のそれぞれの学習と合わせて必要なところを読みました。
具体的には下記のような使い方をしました。

* 各プロダクトのコンセプトの理解  
例）[コンセプト  \|  Cloud Spanner  \|  Google Cloud](https://cloud.google.com/spanner/docs/concepts)
* 各プロダクトのベストプラクティスの理解  
例）[Dataproc ベスト プラクティス ガイド \| Google Cloud Blog](https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/dataproc-best-practices-guide)
* スキーマ設計（データベース関連のプロダクト）  
例）[スキーマ設計の作成  \|  Cloud Bigtable ドキュメント  \|  Google Cloud](https://cloud.google.com/bigtable/docs/schema-design-steps)
* 模擬試験で間違った問題の理解
* 模擬試験で誤選択肢として出てきたキーワードを調べる  
なぜその選択肢は違うのか？それは何に関係するものなのか？の理解

等


## 模擬試験

下記のUdemyで販売されている問題集（有料）と、公式の模擬試験（無料）をやりました。

### 公式
[Google Cloud - Associate Cloud Engineer 模擬試験](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc7bkUHpDbFShBI5xE4u8OO2vl99DrP0htnswa-la9DQynToA/viewform)

### Udemy
[【GCP認定資格】Google Cloud Platform Associate Cloud Engineer模擬問題集 \| Udemy](https://www.udemy.com/course/gcp-ace-mogi/)

模擬試験は試験の直前ではなく、他の学習方法での学習がある程度進んだところで少しづつ繰り返しやりました。
正解以外の選択について、それがなぜ違うのかということをきちんと理解するようにしました。

Udemyは頻繁に定期的な価格の値下げがされるので、そのときに購入することをおすすめします。
Google Cloudの認定試験向けの問題集は、AWSと比べて少ない印象です。

# 本試験を受けてみての所感

以前にAWSの同等資格を取得しましたが、それと比べると難しかった印象です。
AWSは比較的問題集が多く、それに類似した問題も出題された記憶があるのですが、Google Cloudの試験ではあまり問題集に類似した問題はなかった印象です。（問題集を利用して学習する過程で得た知識を使って回答できる問題は出題された）

試験時間は2時間、私が受けた時は50問出題されましたが、各問題文が長くよく読む必要があります。1時間あれば試験問題を一巡はできるだろうと考えていたのですが、50問ひと通り終わらせるまでに1時間15分くらいかかってしまいました。その後、時間ギリギリまで回答を見直しました。

学習ポイントとしては、どのプロダクトにも影響する「Cloud IAM」に関係することが多かった印象なので、Cloud IAMや権限まわりはきちんと押さえておいたほうが良いかもしれません。

# おまけ（問題解答のテクニック）

Google Cloudの試験問題は知識とテクニックだけで解ける問題が少なく、よく考えないと解けない問題が多い印象です。しかし、テクニックを知っておくと、問題の選択肢をかなり絞ることができ有益かと思います。

学習を進める上で自然に把握できてくるものかと思いますが、参考までに記載します。
ただ、試験を受ける前に下記のテクニックが見についていないということは、学習が足りないかもしれません。その目安にしていただければとも思います。


* Apache Kafkaの移行は、Cloud Pub/Sub
* Apache Beamと言えば、Cloud Dataflow
* Apache Airflowと言えば、Cloud Composer
* Hadoop環境の移行はDataproc
* HadoopのHDFSの移行はCloud Storage
* パイプラインの黄金パターンは、Cloud Pub/Sub → Cloud Dataflow → BigQuery
* BigQueryのチューニングの基本は、パーティショニングとクラスタリング
* RDBMSの移行を容易にするには、Cloud SQL
* 新規に大規模なトランザクションシステムを構築する場合は、Cloud Spanner
* データポータルでの可視化が必要であれば、分析はBigQuery
* 時系列データはCloud Bigtable
* コスト削減と言えばCloud Storage、プリエンプティブル VM
* 非エンジニア向けのデータ加工はCloud Dataprep
* オーケストラレーションと言えば、Cloud Composer
* マルチクラウドまわりは、Cloud Composer、Anthos
* 地理空間データの分析はBigQuery
* メッセージングデータ、Cloud Pub/Sub　→　Bigtable



# おわりに

これらの学習方法で筆者は2週間ほどで資格の取得ができました。
今まで利用したことのなかったGoogle Cloudのプロダクト概要を体系的に理解することができたと思っています。
Google Cloudプロダクトの学習方法といった部分で少しでも本ドキュメントが参考になれば幸いです。