Google Cloud Professional Data Engineer 合格に向けて

Google Cloud Professional Data Engineer に向けた勉強会資料

Transcript

1. CONFIDENTIAL Ryuto Yoda Google Cloud Professional Data Engineer の 合格に向けて 学習の手引き 2023.08.28 第３回勉強会 1
2. CONFIDENTIAL 2 2 アジェンダ 2 ・試験について ・学習教材の紹介 ・学習方法 ・学習のポイント ・QAセッション
3. CONFIDENTIAL 3 3 3 3 1.試験について
4. CONFIDENTIAL 4 4 試験について 4 「Google Cloud プロフェッショナルデータエンジニア」認定とは、 Google Cloudのデータ関連サービス の設計、構築、運用、セキュリティ管理に関す る深い知識とスキルを認証する資格です。 この資格は、データエンジニアとしてのキャリアを進展させるための重要なステップで あり、業界でも高く評価されています。 アメリカでは平均年収 2700万円の資格として上位にランクインしています。 https://www.pcmag.com/news/highest-paying-it-certifications#1-google-cloud-professional-data-engineer
5. CONFIDENTIAL 5 5 試験について 5 データ関連サービス とは？ ざっくり言うと、 アプリケーションのストレージから 機械学習を含むデータ分析基盤サービスまで を指すことが多い。 https://googlecloudcheatsheet.withgoogle.com/ 大体この辺の話
6. CONFIDENTIAL 6 6 6 6 2.学習教材の紹介
7. CONFIDENTIAL 7 7 Udemyの2024年問題集 
 • Udemyの問題集は基礎をおさえるのに役立ちました。実際の試験形式に近い問題 が多く、試験の感覚を掴むのに最適でした。しかし、こちらの問題集は２０２４新版 の試験には対応できていないところも多くあります。出題は体感2割程度でした。こ の問題のみを対策に使用することはやめましょう。
 Udemyの2024問題集はこちら 
 
 7 学習教材の紹介
8. CONFIDENTIAL 8 8 
 公式トレーニング 
 • こちらは絶対に外せない 教材です。Udemyの問題には出ていないが実際の試 験では出題された問題が多くありました。Googleが提供する公式のトレーニング コースは、試験範囲を網羅しており、理解を深めるための非常に有効な教材でし た。特に実際の業務での適用例なども含まれており、実践的なスキルも身につ けることができました。
 公式トレーニングはこちら 
 
 8 学習教材の紹介
9. CONFIDENTIAL 9 9 
 公式模擬問題 
 • 公式模擬問題も活用しました。公式模擬問題は試験範囲の理解を深 めるための良い復習素材となり、実際の試験問題に近いため、試験 本番での準備に非常に役立ちました。
 公式模擬問題はこちら 
 9 学習教材の紹介
10. CONFIDENTIAL 10 10 10 10 3.学習方法
11. CONFIDENTIAL 11 11 1. Udemyの2024年問題集を 3周ほどまわす。(2週間ほど) 
 • Udemyの問題集は192問ほどですが、サービス名とその役割を理解することに集 中して、解説を深く理解することが重要です。用語についてわからなければ、す ぐにリファレンスを読むようにしましょう。
 
 2. 公式トレーニング(1 週間)
 • 公式トレーニングでは、Udemyの問題では出てきていない新サービスも出てきて きますが、恐れず受け入れていきましょう。
 
 3. 公式模擬問題を 2周を行う(試験前日) 
 • 公式模擬問題は２周ほど行います。問題数が27問と少なく、回答を覚えてしまう ため、試験直前の対策とするのがいいと思います。 11 学習方法について 期間：3週間(1日2時間)ほど対策を行うことで、合格レベルには到達できる。
12. CONFIDENTIAL 12 12 12 12 4.学習のポイント
13. CONFIDENTIAL 13 13 学習のポイントについて 13 クラウドサービスの多くはオープンソース (OSS)の上に成り立っている。 だから オープンソースの名前とクラウドのサービス名を対応付けて覚えることが、有効！ 特にオンプレミスでは OSS。移行してクラウドリソースになるパターンが多い。 例）Hadoop/Spark = Dataproc Point 1
14. CONFIDENTIAL 14 14 例題1 (模擬問題より ) 14
15. CONFIDENTIAL 15 15 15 15 Hadoop,SparkときたらDataprocの話か、 スケーラビリティーの高いのは Cloud Storage! みたいな ✔ 例題1 (解答)
16. CONFIDENTIAL 16 16 学習のポイントについて 16 データパイプラインを意識する だから データの状態、それに対応するサービスの役割をイメージできると良い。 比構造化データの場合や、キーバリュー型のデータの場合など様々なアーキテク チャを頭に入れておく。 例）比構造化データなどを保管したいとき Cloud Strageなど Point 2
17. CONFIDENTIAL 17 17 例題2 (模擬問題より ) 17
18. CONFIDENTIAL 18 18 18 18 Pub/Subを使用したデータ取り込みだから Dataflow。 ✔ 例題2 (解答)
19. CONFIDENTIAL 19 19 学習のポイントについて 19 時間があれば覚えたことをアウトプットとして、記事にまとめてみよう だから 教材で学んだことを、記事にまとめるとことで、内容の理解が深まります また、実際にサービスを触って試してみるのも良いと思います。 Point 3
20. CONFIDENTIAL 20 20 20 20 QAセッション