GoogleのProfessional Data Engineer資格を取得するまでの記録
Tags: gcp
Published: 2020-03-26 04:18:50

# 受験者（私）の経験値について

* 仕事でGCPを3年ほど利用している
* 主に利用しているのはGKE / GAE / Datastore / Cloud Storage / Firebase Realtime Database / Pubsub / CloudSQL / BigQuery / IAMあたり。
* AWSも2,3年ほど経験しており、EMRでSparkジョブを利用したりk-meansを使った簡単な機械学習処理を経験
* Spark Streaming、Kafka、HBaseあたりは検証で経験したくらい
* Apache BeamはStrataに行った時に１日集中セッションみたいなやつを受けたのでなんとなくコンセプトは理解している

総じて、データを利用したアプリケーションには馴染みがある経歴です。とはいえ、ものすごく精通しているわけではないですし、ML系の経験は薄いです。

# 勉強期間
* だいたい2週間くらい。
* 平均したら1日1,2時間程度？

# 試験概要
* コチラ。
 * https://cloud.google.com/certification/data-engineer?hl=ja
* 試験時間：2時間
* 問題：選択式で50問

今年に入って試験内容が若干変わったらしく、ケーススタディがなくなってます。（勉強期間中は古いページがまだ見える状態だったが、今は見えなくなっている）

# 勉強方法・内容
## 情報収拾
以下を眺めて概要を把握します。

* 公式サイト（上記）
* 過去に受験した方々が残してくれた記録
  * https://qiita.com/nii_yan/items/c301d91dbc168036441a
  * https://yomon.hatenablog.com/entry/2018/06/18/GCP_Professional_Data_Engineerに合格してきたので勉強法等書く
  * http://blog.brainpad.co.jp/entry/2018/11/28/112907

## 学習ツール
主に利用したのは以下。

* qwiklab
* 公式ドキュメント
* [スケーラブルデータサイエンス データエンジニアのための実践Google Cloud Platform](https://www.amazon.co.jp/dp/B07R39RLSQ/)
* 模擬試験

「courseraがいい」という情報もありましたが、私は利用しませんでした。
その代わり、[qwiklab](https://www.qwiklabs.com/?locale=ja)の1ヶ月サブスクリプションを利用しました。手軽に手を動かしながら学べそうだったからです。

### qwiklabについて
* 30分〜90分くらいで終わる学習テーマが数多く用意されています。
* サービスの基本や、サービスを組み合わせた発展的なものなど、様々なコースが用意されています。
 * （例）「[Cloud ML Engine: Qwik Start](https://www.qwiklabs.com/focuses/581?parent=catalog)」
* 利用を開始すると、そのコースの制限時間だけ有効になるGCPアカウントが発行されますので、実際に手を動かしながら学ぶことができます。

私はMonthly Subscriptionのプラン（$55）を利用しました。最初はサブスクの存在に気づかず、コースごとに料金を払っていたので勿体無いことしました・・。

#### qwiklabで利用したコース
* [Baseline: Data, ML, AI](https://www.qwiklabs.com/quests/34)をほぼ全部
* [データエンジニアリング](https://www.qwiklabs.com/quests/25)をほぼ全部
* その他、あまり知識のない細かいやつを色々
 * [Data Loss Prevention: Qwik Start - JSON](https://www.qwiklabs.com/focuses/600?parent=catalog)
 * [AutoML Vision でクラウド内の雲の画像を分類する](https://www.qwiklabs.com/focuses/1779?parent=catalog)
 * [Bigtable: Qwik Start - Hbase Shell](https://www.qwiklabs.com/focuses/580?parent=catalog)
 * [Cloud KMS の使い方](https://www.qwiklabs.com/focuses/1713?parent=catalog)

実際に動かしながら学べるのは良いですね！Dataprepはすげーなと思いました。

### 公式ドキュメント
* 各サービスの「コンセプト」の欄をしっかり読み込む。（これ一番大事かも）
* サービス同士・機能同士の比較をきっちり理解しておく。
 * [各データベース系サービスの比較表](https://cloud.google.com/products/databases/?hl=ja)
 * [データ暗号化方法の比較](https://cloud.google.com/security/encryption-at-rest/?hl=ja)
 * [Cloud Storageでの、ストレージクラスの比較](https://cloud.google.com/storage/docs/storage-classes?hl=ja)
 * [AI Platformにおける、オンライン予測とバッチ予測](https://cloud.google.com/ml-engine/docs/tensorflow/online-vs-batch-prediction?hl=ja)
 * [Dedicated InterconnectとPartner Interconnectの比較](https://cloud.google.com/interconnect/docs/how-to/choose-type?hl=ja)
* 実際にどのように利用するかイメージを作るためにユースケースを見ておく。
 * [データライフサイクル](https://cloud.google.com/solutions/data-lifecycle-cloud-platform)
 * [小売業向けのリアルタイムインベントリシステムの構築](https://cloud.google.com/solutions/building-real-time-inventory-systems-retail?hl=ja)
 * その他、[このページ](https://cloud.google.com/docs/tutorials?hl=ja#big%20data)から色々探せます

### スケーラブルデータサイエンス データエンジニアのための実践Google Cloud Platform
* GCPの細かい使い方を解説した本ではないのですが、データを収集し、分析し、システムに組み込む、という一連の流れをGCPのスタックを利用して行うという内容であるため、実際にどう使うのかのイメージが付けれると思います。
* 受験対策としてはマストではないと思いますが、データ活用を学ぶ上で非常に良い本です。

### 模擬試験
https://cloud.google.com/certification/practice-exam/data-engineer?hl=ja

* 20問の模擬試験が受けられます。
* 本試験に比べると簡単です。
* 終了後、回答ともに参考リンクを示してくれます。

私は勉強を始めた頃に行い、半分ちょっとくらいの正解率でした。

# 試験当日
* 30分前には会場についているようにしましょう
 * 周囲から慎重さに定評のある（はず）の私ですが、電車を乗り間違えるという失態を犯しましたw
 * 早めに到着するスケジュールで動いていたため、ことなきを得ました。慣れない場所に行くときは気をつけましょう。
* 身分証や受験者IDを忘れないようにしましょう
* 持ち込みは一切できません
* 問題は結構細かいことも聞かれて難しかったです。絶対の自信を持って回答できたのは半分ちょっとくらい。全然検討つかない、という問題はほぼなかったです。
* 秋葉原の試験センターには、雑音シャットアウト用のヘッドホンがありましたが、サイズがきつく頭が痛くなったので外しました
* 試験終了後、すぐに「合格」という結果が出ました。3日後くらいにメールでも来ました。
* 景品としてパーカーかリュックが頂けるようですが、パーカーは在庫切れでした。


以上です！