Alteryx Designer Advanced合格体験記〜2025年3月版〜


<h1>はじめに</h1>

株式会社NTTデータ [テクノロジーコンサルティング事業本部](https://www.nttdata.com/jp/ja/services/data-and-intelligence/) の [nttd-daichoj](https://qiita.com/nttd-saitouyun) です。

先日セルフサービス分析プラットフォーム**Alteryx**の認定資格である**Alteryx Designer Advanced**に合格しました！

他の方の記事は試験改訂前に受験されているものが多かったため、今回は**Alteryx Designer Advanced合格体験記**（2025年3月版）について記載します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/642372/c643ed56-2500-4ab6-8ac1-567f65c8ca02.png)


:::note warn
注意
- 2025年3月時点の情報を元に記載しています。
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<h1>Alteryxの資格について</h1>
Alteryx Designerの資格は「Alteryx Designer Core」「Alteryx Designer Advanced」「Alteryx Designer Expert」「Alteryx Predictive Master」の計４種類の資格があります。


https://community.alteryx.com/t5/%E8%AA%8D%E5%AE%9A%E8%A9%A6%E9%A8%93/bd-p/product-certification-ja#designer-desktop

<h2>難易度</h2>
Core：初心者

**Advanced：中級～上級者**

Expert、Predictive Master：プロ

<h2>受験料</h2>
Core：無料

**Advanced：無料**

Expert、Predictive Master：有料

<h2>受験方法</h2>
オンライン

<h2>受験条件</h2>
Coreを取得していないと、Advancedは受験不可

何度も受験可能（1度落ちたら1週間後に受験可能）

<h2>有効期限</h2>
2年間

<h2>試験時間</h2>
2.5時間

<h2>言語</h2>
英語のみ

※筆者がCoreを受験した際は日本語がなかったが、現在はCoreのみ日本語での受験も可能で、Advanced含むそれ以外の試験は英語のみとなる

<h2>問題数</h2>
51問（うち3問は実際にワークフローを作成する問題）

<h2>試験範囲</h2>
以下PrepGuideの4ページを参照してください。正規表現や空間分析の問題がよく出題された気がします。

https://alteryx-academy-certifications.s3.amazonaws.com/Adv_Prep_Guide_Updated_FINAL.pdf


<h2>合格最低点</h2>
他の方の記事を参照すると、以前は正答率80％のようでしたが、現在公式サイトでの記載が見つけられませんでした。


<h1>筆者の学習前のスキルセット</h1>
元々応用情報技術者やE資格など、ITや機械学習の基本的な資格・知識は有しており、Alteryxを利用開始してから1か月ほどでCoreを取得しました。そこから1年間弱、月数時間程度、継続的に利用していたので、よく使う基本的なツール（結合やフォーミュラ）は理解できていました。ただ、空間分析やレポーティングなどのツールは、業務で利用する機会がなく、理解が浅い状態でした。
<h1>学習方法</h1>

<h4>インタラクティブレッスン</h4>
理解している範囲の復習も兼ねて、Alteryxコミュニティのインタラクティブレッスンの全コースを受講しました。
理解しているツールでも、細かい設定やツールごとの使い分けや、特に正規表現については本コンテンツで基礎を固めることができました。

https://community.alteryx.com/t5/%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%83%A9%E3%82%AF%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%96%E3%83%AC%E3%83%83%E3%82%B9%E3%83%B3/tkb-p/interactive-lessons-ja
<h4>ウィークリーチャレンジ</h4>
特に普段業務で利用していない空間分析系やAdvancedのラベル付きの問題を中心に解きました。解いた後に公式の回答を参照するとともに、コメント欄でプロの方々の解法を参照して、理解を深めました。

https://community.alteryx.com/t5/%E3%82%A6%E3%82%A3%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%81%E3%83%A3%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%83%9D%E3%82%B8%E3%83%88%E3%83%AA/bd-p/weeklychallenge-ja

<h4>理解していないツールをググる、サンプルを参照する</h4>
上記ウィークリーチャレンジの回答で出てきた初見のツールは、ググったり、Designerの「例を開く」から用途や設定などを確認しました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/642372/69333c98-4070-46b4-a9f1-5fe346bcde8e.png)

<h4>ラーニングパスを解く</h4>
ラーニングパスの練習問題を解きました。実際に本番同様にデータをダウンロードし、ワークフローを作成した上で、回答する問題もあるので、是非解いた方が良いです。


https://community.alteryx.com/t5/Learning-Paths/Advanced-Certification-Learning-Path/ta-p/660137

※ワークフロー作成問題について、私は複数行フォーミュラツールを利用し、日時でソートした前後の行のみ比較して解いたため、選択肢にない数値が回答として出てきました。以下の通り、最寄り地点検索ツールを利用することで、前後以外の行も参照して回答する必要があります。

https://community.alteryx.com/t5/Alteryx-Designer-Desktop-Discussions/UFO-sighting-Trade-Area/td-p/576655

このように、**本番の実践問題では、どのツールをどのように使うべきか、方針を立ててから取り組む必要があるのですが、その方針が間違っていると正解に辿りつかないか、辿り着いたとしても大幅な時間のロスになる可能性が高い**です。
そのため、試験範囲に関連するツールの用途は網羅的に理解しておく必要があります。

<h1>結果</h1>
なんとか合格しました！（おそらくギリギリです）

試験後は各カテゴリの正答率が登録したメールアドレスに送られてきますので、確認してみてください。

<h1>試験の所感</h1>
・実践問題3問のうち1問が、最後まで悩んだので、おそらく間違ってる（配点の高い実践問題を落としたので低い正答率になった)

・実践問題と全体の見直しに時間を費やしたので、2.5時間があっという間だった

・普段使う機会があまりない**空間分析**の正答率がやはり低かった

・**正規表現**の問題がよく出た

・**DeepLの翻訳機能は神**（キャプチャを取得すれば瞬時に翻訳してくれる）

・受験時は2画面以上必須(問題+Designer or Webサイト)

<h1>振り返り</h1>
今回、Advanced取得のために、Alteryxコミュニティのインタラクティブレッスンやウィークリーチャレンジなど、Alteryx社が提供しているコンテンツを中心に学習しました。もちろん、自社内の課題を解決するテーマを推進しながらスキル習得するなど、自己流の学習方法もあると思いますが、網羅的に学習したい方は、筆者のようにAlteryx社のコンテンツを活用いただくのが良いと思います。

また、Core取得時には「処理が動けば良い、自分が使えれば良い」という視点でしかワークフローを作成できていなかったのですが、Advancedの学習・受験を通して、特にマクロ・分析アプリなど、「**ほかの人が利用しやすいようにするにはどうすべきか**」という観点でワークフローを作成する意識が芽生えました。ここがCoreとAdvancedの一番の違いかな、と個人的には思ってます。

<h1>おわりに</h1>

正答率は低いですが、なんとか1発合格できました！
合格したことももちろん大事ですが、普段使わない空間分析のツールなど、試験を通して、改めて**自分の弱点を発見できたこと**が、一番の収穫かなと思います。
今後も引き続きウィークリーチャレンジでスキルを磨きつつ、いつかExpertに挑戦する予定です！
この試験は何回でも受験可能なので、一度落ちたからと言って諦めることなく、挑戦してみてください。
本ブログが皆様の参考になれば嬉しいです！

<h1>仲間募集</h1>
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。

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<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。<br>
<a href="https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/cloud_engineer">https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/cloud_engineer</a>
</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。<br>

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。<br>

https://nttdata.jposting.net/u/job.phtml?job_code=804
</details>

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<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《管理職/管理職候補》</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。<br>

https://nttdata.jposting.net/u/job.phtml?job_code=898
</details>

<h1>ソリューション紹介</h1>

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<summary>NTTデータとAlteryxについて</summary>
Alteryxは、業務ユーザーからIT部門まで誰でも使えるセルフサービス分析プラットフォームです。
Alteryx導入の豊富な実績を持つNTTデータは、最高位にあたるAlteryx Premiumパートナーとしてお客さまをご支援します。

導入時のプロフェッショナル支援など独自メニューを整備し、特定の業種によらない多くのお客さまに、Alteryxを活用したサービスの強化・拡充を提供します。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/alteryx
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<summary>Trusted Data Foundationについて</summary>
～データ資産を分析活用するための環境をオールインワンで提供するソリューション～<br>

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/tdf/<br>

最新のクラウド技術を採用して弊社が独自に設計したリファレンスアーキテクチャ（Datalake+DWH+AI/BI）を顧客要件に合わせてカスタマイズして提供します。
可視化、機械学習、DeepLearningなどデータ資産を分析活用するための環境がオールインワンで用意されており、これまでとは別次元の量と質のデータを用いてアジリティ高くDX推進を実現できます。
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<summary>TDFⓇ-AM（Trusted Data Foundation - Analytics Managed Service）について</summary>
～データ活用基盤の段階的な拡張支援（Quick Start) と保守運用のマネジメント（Analytics Managed）をご提供することでお客様のDXを成功に導く、データ活用プラットフォームサービス～<br>

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tdf/tdf_am<br>

TDFⓇ-AMは、データ活用をQuickに始めることができ、データ活用の成熟度に応じて段階的に環境を拡張します。プラットフォームの保守運用はNTTデータが一括で実施し、お客様は成果創出に専念することが可能です。また、日々最新のテクノロジーをキャッチアップし、常に活用しやすい環境を提供します。なお、ご要望に応じて上流のコンサルティングフェーズからAI/BIなどのデータ活用支援に至るまで、End to Endで課題解決に向けて伴走することも可能です。
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<summary>NTTデータとTableauについて</summary>
ビジュアル分析プラットフォームのTableauと2014年にパートナー契約を締結し、自社の経営ダッシュボード基盤への採用や独自のコンピテンシーセンターの設置などの取り組みを進めてきました。さらに2019年度にはSalesforceとワンストップでのサービスを提供開始するなど、積極的にビジネスを展開しています。

これまでPartner of the Year, Japanを4年連続で受賞しており、2021年にはアジア太平洋地域で最もビジネスに貢献したパートナーとして表彰されました。
また、2020年度からは、Tableauを活用したデータ活用促進のコンサルティングや導入サービスの他、AI活用やデータマネジメント整備など、お客さまの企業全体のデータ活用民主化を成功させるためのノウハウ・方法論を体系化した「デジタルサクセス」プログラムを提供開始しています。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tableau
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<summary>NTTデータとDataRobotについて</summary>
DataRobotは、包括的なAIライフサイクルプラットフォームです。
NTTデータはDataRobot社と戦略的資本業務提携を行い、経験豊富なデータサイエンティストがAI・データ活用を起点にお客様のビジネスにおける価値創出をご支援します。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/datarobot
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<summary>NTTデータとInformaticaについて</summary>
データ連携や処理方式を専門領域として10年以上取り組んできたプロ集団であるNTTデータは、データマネジメント領域でグローバルでの高い評価を得ているInformatica社とパートナーシップを結び、サービス強化を推進しています。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/informatica
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<summary>NTTデータとSnowflakeについて</summary>
NTTデータでは、Snowflake Inc.とソリューションパートナー契約を締結し、クラウド・データプラットフォーム「Snowflake」の導入・構築、および活用支援を開始しています。
NTTデータではこれまでも、独自ノウハウに基づき、ビッグデータ・AIなど領域に係る市場競争力のあるさまざまなソリューションパートナーとともにエコシステムを形成し、お客さまのビジネス変革を導いてきました。
Snowflakeは、これら先端テクノロジーとのエコシステムの形成に強みがあり、NTTデータはこれらを組み合わせることでお客さまに最適なインテグレーションをご提供いたします。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/snowflake
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<h1>事例紹介</h1>

https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2025/0206/