【Teradata】 VantageCloud Lake Associate 認定資格の合格体験記

# Teradata VantageCloud Lake認定試験の概要と学習方法
NTTデータ デザイン＆テクノロジーコンサルティング事業本部
@nttd-niwatsです。

Teradata製品を利用したクラウドDWH基盤のプロジェクトに従事している中で、製品理解を深めるために「Teradata VantageCloud Lake」の認定試験に合格しました。本記事では、認定試験の概要および私が行った学習方法について紹介します。

# Teradataとは
Teradata社が開発したデータウェアハウス製品で、限られたリソース（CPUやメモリなど）を最大限に活用することをコンセプトとしています。
同社はデータウェアハウスを主軸に、「Data Fabric」や機械学習向けの機能・サービスも提供しています。

# VantageCloud Lakeとは
Teradataの完全なクラウド・アナリティクス・データプラットフォームには、「VantageCloud Enterprise」と「VantageCloud Lake」の2種類があります。

・VantageCloud Enterprise：オンプレミスベースのアーキテクチャをクラウドに適用したモデル
・VantageCloud Lake：オンプレミスの特性を活かしつつ、クラウドのメリット（従量課金、オブジェクトストレージなど）を取り入れた柔軟なアーキテクチャ

「VantageCloud Lake」は、複雑なクエリ処理や低レイテンシが求められるケースではオンプレミスのアーキテクチャを活用し、一方でシンプルなクエリや高性能が不要なケースでは従量課金型のクラスタやオブジェクトストレージを利用することで、コスト抑制と性能要件のバランスを実現できます。

# VantageCloud Lake Associate認定資格
この資格は、「VantageCloud Lake」に関する基本的な概念・知識を有することを証明するものです。

なお、本試験は 2024年7月31日で終了予定 となっています（残念ながら…）。
代わりに、「Associate VantageCloud Lake 2.0」という新資格が開始されており、出題範囲を見る限り、機能拡張に関する問題も含まれるようです。

https://www.teradata.jp/university/certification/vantage-certifications/new-vantagecloud-lake-associate-2-0-exam

## 試験概要

- __受験資格__
　特になし(誰でも受験可能)
- __試験時間__
　75分
- __問題数/合格点__
　非公開
- __言語__
　英語、日本語
- __受験料__
　$99　
- __受験場所__
　Person　VUE （テストセンター　or　自宅）
　https://home.pearsonvue.com/teradata
- __資格の有効期限__
　有効期限なし（再認定の必要はなし）
- __出題形式__
  選択問題（4択）　
  
## カテゴリと問題構成
Teradata社の公式サイトには、出題カテゴリと問題数の割合が明示されています。事前に確認しておくと、出題傾向の把握に役立ちます。

| カテゴリ [(公式サイト)](https://www.teradata.jp/getattachment/cc96ab50-582b-4b7c-b879-9e4b4fb39c07/VantageCloud-Lake-Associate-Exam-Objectives.pdf?origin=fd)         |  割合 |
|:---------------|-------:|
|一般的な概念|16%|
|データ アーキテクチャ|10%|
|VantageCloud Lake のアーキテクチャとコンポーネント|36%|
|データ分散とアクセス|12%|
|セキュリティとプライバシー|12%|
|Teradataのツールとアクセス|14%|

## 学習方法 / 勉強時間
 ■ __学習方法__
1.無償提供しているe-ラーニング研修(*PREPARING FOR YOUR EXAM*)
2.無償提供しているサンプル問題(*SAMPLE QUESTIONS*)　- 英語

- __e-ラーニング研修__
![VCL-ELearnig.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3695372/942c00aa-7574-3826-1d49-da0f7694e55a.png)

eラーニング形式の研修は非常にわかりやすく構成されており、初学者にも理解しやすい内容となっています。
研修内では理解度チェックとして簡単な問題が出題されますが、試験対策としてはやや物足りないため、別途の対策が必要です。
<br>




- __サンプル問題__ 
![Vcl-sampleQ.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3695372/6eae2237-ef29-753b-337b-76c926b3cd45.png)

試験は全30問で構成されており、終了後には点数のみが表示されます。どの問題が正解だったのかは開示されないため、eラーニングの内容と照らし合わせて自分なりに正誤を検証する必要がありました。
　

https://www.teradata.jp/university/certification/vantage-certifications/vantagecloud-lake-associate-exam

■　__勉強時間__  
  __10時間__

## 試験時の注意点
私が受験した際は、英語のみでの出題でした。そのため、英単語の意味を調べるのにかなりの時間を要しました。英語に不慣れな方は、試験前に関連する用語をある程度把握しておくことをおすすめします。

また、サンプル問題（模擬試験）の活用は非常に有効です。実際の試験と類似した形式で出題されるため、事前に確認しておくことで当日の戸惑いを減らすことができます。

## 試験で難しかった点
個人的な所感として、「一般的な概念」に関する問題が難しく感じました。私はデータベース管理者として複数のプロジェクトを経験していますが、実務ではあまり触れることのない知識が問われるため、理解が不十分な部分もありました。

特に、Teradataが提供する機械学習向けコンポーネント群「ClearScape Analytics」については、内容をしっかりと理解しておく必要があると感じました。公式資料やトレーニングコンテンツで重点的に学ぶことを推奨します。

## その他の情報
これまで複数のベンダー資格を取得してきましたが、本試験では試験開始前にアンケートが実施される点が印象的でした（少し驚きました）。

また、海外では本試験に関する対策サイトや学習リソースが徐々に増加しており、製品自体の認知度も高まってきています。

# まとめとおすすめ
「VantageCloud Lake」は比較的新しい製品であり、認定資格を保有している人は日本国内ではまだ多くありません。そのため、早めに試験を受けておくことでキャリア上の差別化にもつながると思います。
ご興味がある方は、ぜひチャレンジしてみてください！

# 仲間募集
NTTデータ テクノロジーコンサルティング事業本部 では、以下の職種を募集しています。

<details><summary>1. クラウド技術を活用したデータ分析プラットフォームの開発・構築(ITアーキテクト/クラウドエンジニア)</summary>
クラウド／プラットフォーム技術の知見に基づき、DWH、BI、ETL領域におけるソリューション開発を推進します。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/cloud_engineer
</details>

<details><summary>2. データサイエンス領域（データサイエンティスト／データアナリスト）</summary>
データ活用／情報処理／AI／BI／統計学などの情報科学を活用し、よりデータサイエンスの観点から、データ分析プロジェクトのリーダーとしてお客様のDX／デジタルサクセスを推進します。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/datascientist
</details>

<details><summary>3.お客様のAI活用の成功を推進するAIサクセスマネージャー</summary>
DataRobotをはじめとしたAIソリューションやサービスを使って、
お客様のAIプロジェクトを成功させ、ビジネス価値を創出するための活動を実施し、
お客様内でのAI活用を拡大、NTTデータが提供するAIソリューションの利用継続を推進していただく人材を募集しています。
https://nttdata.jposting.net/u/job.phtml?job_code=804
</details>

<details><summary>4.DX／デジタルサクセスを推進するデータサイエンティスト</summary>
データ分析プロジェクトのリーダとして、正確な課題の把握、適切な評価指標の設定、分析計画策定や適切な分析手法や技術の評価・選定といったデータ活用の具現化、高度化を行い分析結果の見える化・お客様の納得感醸成を行うことで、ビジネス成果・価値を出すアクションへとつなげることができるデータサイエンティスト人材を募集しています。
https://nttdata.jposting.net/u/job.phtml?job_code=898
</details>