Google Professional Data Engineer 認定試験は、Google Cloud Platform（GCP）を用いたスケーラブルで信頼性の高いデータソリューションの設計に関する専門知識を証明したいプロフェッショナルを対象としています。この認定資格は、データ処理システムの設計、データの取り込みと処理、データの保存、分析用データの準備と使用、データワークロードの維持と自動化といった重要な分野を網羅しています。この認定資格を取得すると、安全かつ効率的で、ビジネス目標に沿ったデータドリブンソリューションを構築する能力が証明されます。しかしながら、この試験対策は容易ではありません。クラウドネイティブなデータツール、データアーキテクチャ、GCP エコシステム内の機械学習サービスなど、様々な技術的概念を深く理解することが求められるからです。
GCP データ エンジニア認定に合格するには、公式の Google Cloud 学習教材から始めることが不可欠です。これらの教材は、データパイプラインの構築、構造化データと非構造化データの管理、ビジネスユースケースへの機械学習の適用など、試験科目の包括的な概要を提供します。さらに、Google Professional Data Engineer 練習テストで練習することも効果的な準備方法です。これらの模擬試験は実際の試験環境を模倣しており、試験形式や問題の種類に慣れるのに役立ちます。重要な概念の理解度を確認し、改善が必要な分野を特定し、問題解決能力と時間管理能力を磨くことができます。このような模擬試験に取り組むことで、試験の準備を確実に整え、初回受験で合格する可能性を高めることができます。公式の学習教材とPass4Successのような評判の良い情報源の模擬試験を組み合わせることで、GCP Data Engineer認定試験の合格の可能性を大幅に高めることができます。以下は試験の練習問題です：
1. インフラを構築することなく、大規模なデータセットに対してSQLクエリを実行するのに最も適したGoogle Cloudサービスはどれですか？
A) クラウドSQL
B) BigQuery
C) クラウドデータストア
D) クラウドファンクション
答え B) BigQuery
2. Google Cloud上でほぼリアルタイムにデータをストリーム処理するための最適な選択肢は？
A) クラウドストレージ
B) BigQuery
C) データフロー付きクラウドPub/Sub
D) クラウドスパナー
答え C) Cloud Pub/Sub with Dataflow
3. 本番環境で機械学習モデルの再トレーニングとデプロイを自動化するには、どのサービスを使用しますか？
A) クラウドスケジューラー
B) クラウドビルド
C) バーテックスAI
D) クラウドラン
回答 C) バーテックスAI