AWS認定資格 データアナリティクス スペシャリスト合格記　分析基盤構築未経験２週間で合格



#### DWH業務未経験で受験
Redshift,EMR,MKS,Gule,LakeFormationのいずれも使ったこともなければ上流設計でも検討したことないという状態で学習スタート。この時点でCLF,SAA,SOA,DVA,SAP,DOP,SCS,DBSの８つを取得済みではあったので試験慣れしてはいたけど、職務経歴上全くやったことない領域だったのでかなり目新しい単語が多かった。
話題のChatGPTのファインチューニングをしたくて機械学習についての基礎知識が欲しく、この後MLSを受験するための前哨戦として受験。目標の11冠まであと２つ。

## DAS試験概要
| 　項目　 | 説明 |
|:-|:-|
|  試験LV |  **スペシャリスト** 専門LVの資格。 個人的には業務であまり使ったことないサービスが多くSCSとDBSよりは難しく感じた。出題範囲が狭いのでSAPやDOPよりは簡単。AI系が盛り上がっていきそうなのでこれから需要は増すと思う。|
|  試験範囲 |  **データ分析基盤についての専門知識**　データアナリティクスについての一般的な知識ではなくAWSでどうデータ分析基盤を構築するかという質問が大半。これに受かってもデータアナリシストの知識自体が深まるわけではないと思うのでそこは別途学習が必要。 |
|  受験に必要な資格 |  **とくに無し** 誰でもいつでも受けれます。 |
|  試験時間 |  **180分**  |
|  試験問題の形式 |  **全65問の選択問題のみで実技はなし**　<br>採点対象外の問題が15問含まれる。質問文についてはプロフェッショナルよりは短い。アソシエイト以上プロ未満という印象。DBSの時に感じた変な誤訳は見当たらなかったように思う。|
|  試験会場 |  **試験会場 or リモート受験**  |
|  試験日時 |  **１年中** 試験会場での受験だと、この時期他の試験と重なっているのか土日が予約できない。 |
|  試験バージョン |  **DAS-C01** |
|  合格判定スコア |  **100~1000までのスコアで750以上で合格** <br>アソシエイトだと720以上だけどスペシャリストは750以上なので注意。 <br>今回改めて採点方法確認したところ、問題毎に難易度によって正解した時のスコアが変わるそうで１問正解すると＋２０というわけではないそう。|
|  合否判定通知 |  **その場 or 後日通知** 条件は不明ですが終了後に即時画面表示する場合と表示出ず後数時間後に通知のみのケースがある。（合格ラインギリだと即時表示されない？）|
|  資格の有効期間	 |  **3年間**　失効前に更新する必要がある。スペシャリストは個別に更新する必要あるのでたくさん取っていると面倒。3年後に更新するかどうかは現時点では決めていない。|



##  試験結果：合格：スコア794
| 項目 | 説明 |
|:-|:-|
|  合否 | **スコア794にて無事合格**<br>受験後に即時結果表示されず。SCSとDBSのスペシャリスト試験は即時表示されてたのと手ごたえなかったのもあって落ちたと思ってた。スコア的にはあと３問間違えてたら不合格。|
|  受験方式 | 試験会場でピアソンVUEで受験 |
|  受験日 | 2023/3/14 |
|  試験結果の内訳 | 全ての項目で「コンピテンシーを満たしている」をマーク<br>自信なかったので意外。毎度思うのだけど本試験の答え合わせしたい。|
|  試験時間の使い方 | 160分フルで途中退出はなし。90分で１周できたので見直し時間は十分に確保できた。未経験分野だったのもあって全然わからない問題が今まで一番多かった。|

## 試験対策
### 教材・勉強方法
使った教材（★＝必須,●＝お勧め,▲＝任意,△＝微妙）
|お勧め度|教材 |形式| 教材の使い方 | 
|:-:|:-|:-:|:------|
|●| 試験ガイド|  PDF |試験対策開始する前に出題範囲を把握|
|●| 公式サンプル問題（10問） |  PDF |学習開始時に自分の実力を掴むために使う。|
|★| Exam Readiness: AWS Certified    | SkillBuilder  | 良コンテンツ。サンプル問題もあるので一回はやったほうがいい。問題文の読み方のレクチャーがあるのでAWS認定試験慣れてない人は最初にやっておくといいと思う。|
|●| 公式模擬試験（20問） | SkillBuilder  | 今は無料なので受けとこう。本試験よりちょっと難しい印象。解説までよく読んで理解する。解説文が丁寧なのはいいのだが日本語での模擬試験にも関わらずリンク先は全て英語ページ。URLに「/ja_jp/」と追加するかと日本語ページになる。|
|★|  TeckStock（DAS WEB問題集） | Web  | スペシャリスト資格あるあるで出回ってる日本語の問題集が少ない。この教材は１セット７問が３４セットあるのでこれと公式教材で問題集の数は賄えた。どの試験もそうだけど問題集は自分の弱点を洗い出すのに使ってインプットの時間を多く割くのが本筋だと思う。|
|★|  AWSではじめるデータレイク: クラウドによる統合型データリポジトリ構築入門 | 書籍  |良い本です。<br>データレイクというワードすらわからなかったので基礎知識習得するために購入。試験対策にはあまり効果ないと思うのだけど業務では役立つと思うので売らないでとっておこうと思う。|


### 払ったお金の総額：36,080円
|No| 明細 | 金額（税込） |備考|
|:-:|:-|-:|:-|
|1| 受験料金 | 　33,000円  |再試験無料キャンペーンで申し込みした。一発で合格したのでよかった。|
|2| 書籍購入  | 3,080円  |前述の「AWSではじめるデータレイク: クラウドによる統合型データリポジトリ構築入門」のみ購入。良本|


### 費やした時間：合計約26時間
| 項目 | 内容 |補足|
|:--|:----|:----|
| 試験対策期間 | **15日**|2023/02/27~2023/3/14<br>試験対策のノルマ消化できず3/10から一回リスケしてる。|
| 勉強時間の合計 | **約26時間**　|あまり時間取れなかったのでSOA受けた時と同じくらい見切り受験になった。自信はなかったのだが再試験無料のキャンペーンやってたのでダメ元で受験。案の定点数は良くない。|
| 平日 | **平均2時間**|勤務時間以外でもバタついていてあまり時間取れなかった。|
| 週末 | **平均３時間**|土日もなんだかんだあまり時間取れずでした。|


## 試験を受けての感想
#### 業務未経験の分野で初挑戦
今回は全くの未経験の分野。自分は実際にAWSを触ってプロビジョニングする作業よりもAWSや他のSAASを組み合わせてグランドデザインを行う上流よりの職務。ソリューション選定の時点でシステムとして耐えうるのかチェックはするので今までのAWS試験ではある程度前提となる知識を持った状態からのスタートだったのに比べ今回は前提知識が乏しく概念的なことから学んでいく事になった。

#### 業務で役立てるという意味では消化不良
自分は試験に受かることよりも試験対策を通じて業務で使える知識を深めることに重点を置きたいと考えてるのですが、今回はちょっと消化不良で若干合格のための勉強という感じになってしまった。各サービスや概念を深掘りしていくインプットの部分にあまり時間をかけられなかったので、落ち着いたら振り返りしたい。個人的にやりたいと思っているChatGPTのファインチューニングのためにも大量データの取り扱いは役立つと思うのでサイドワークで課題を立てていきたいと思う。

#### これから受ける人に向けて押さえておいたほうがいい事
1. データクローリング・データソースの管理の方法（Guleのデータカタログ、Lake Formation）
1. データ変換で利用できるAWSサービス（Kinesis Firehose+Lambda,Gule ETLなど）
1. 行LV、フィールドLVとうの細かいデータ単位の権限制御
1. ダッシュボード関連のアクセス制御、組織ごとに閲覧できるビューを制限する方法
1. リアルタイムデータ収集・計測・変換の構成（Cloud Watchのサブスクリプション,S3 Eventをトリガーとした変換処理）
1. Redshiftなど分析サービスへの効率のいいデータロードの仕方（データ分割、圧縮、適切なデータ形式）

#### 計測基盤についての気づき
計測基盤はコケたら死ぬというものでもないので、より利益に貢献する機能を迅速にデリバリしたいという自分の趣味嗜好からいっても後回しになっている領域ではあった。機械学習との親和性もあり今後は重要度がガンガン上がっていく分野だと思うので取り組んでいきたいと思う。以下は試験対策をして感じたこと。
1. 後々面倒になるのでデータレイクのソリューションは準備した方がいい。
1. データの変換は最終的に表示するダッシュボードなどのプレゼンテーションに最適化するようにチューニングしていく。
1. トレンドなので予算が許せばリアルタイムでダッシュボードが更新できるようなアーキテクチャーを目指すべき
1. ダッシュボードは非エンジニアも参加する業務ツールなんで権限設計や個人情報の仕分けなどセキュリティ設計など導入検証が重要、SAASアプリの社内導入と同じ。
1. 計測基盤はコストセンタなのでコスト最適化の精度はシビアにしたほうがいい。見られないリッチで高機能なだダッシュボードよりも属人化したスプレッドシートの方がROIは高いと判断されるケースはあると思う。



---