こんにちは。SCSKの山口です。
今回は、Google Cloud認定資格の受験レポート その➁です。
その①のブログをご覧になった方はお察しかもしれないですが、Associate Data Practitionerに無事一発合格したので、受験後のレポートを書きます。
はじめに
その①ブログにも書いた通り、（記憶に残っている範囲で）下記について書きます。
今回はサクッと読める分量で書きたいと思います。
・合否（もう書いた。）
・出題内容（受験前の想定とのギャップ）
・（追加で）抑えておいた方が良い要点
出題内容
実際の試験に多く出てきた要点を書きます。詳細な内容はその①のブログに詰め込んでいるので、そちらをご確認ください。
ETL/ELT で登場するサービス
体感、半分くらいの問題がコレ関連でした。
・Dataproc
・Data Fusion
・Cloud Composer
このあたりの概要、特徴、ユースケースは確実に抑えておく必要があります。
また、ETLなのかELTなのかの使い分けも問われます。問題文に
- ロードする前に変換する必要がある（ETL）
- リアルタイムにデータを取り込んで処理したい（ELT）
など、ヒントとなる文が書いてあるので、注意深く読めば選べる問題ばかりだと思います。
データ転送ツール
これもよく聞かれました。
・Storage Transfer Service
・Transfer Appliance
BigQuery
やっぱり多くの問題に登場しました。
BigQuery を「データ分析基盤」として活用する使い方や、Google Cloud上での「AI/ML活用を見据えたデータシンク」として活用する使い方が出てきました。
また、BigQuery の機能もそうですが、その①ブログでも書いていた
・暗号化
・パーティショニング
Cloud Storage
・ストレージクラス
Looker
2,3問ほど登場しました。
そこまで登場回数は多くないものの、
・アクセス制御
・他メンバとのダッシュボード共有方法
追加で抑えておいた方が良い要点
実際に試験を受けて、その①のブログでは書けていなかった（予想外だった）要点を書きます。
Dataform
Dataformに関する問題が数問出てきました。明らかにダミーの選択肢に登場するのではなく、Dataformの概要を把握したうえで判断すべき問題として登場していました。
概要はここで書くと長くなるので、公式のドキュメントをご確認ください。
BigQuery ML
こちらも数問出てきました。
BigQuery に貯めているデータに対してMLを活用する際に、
・実際に実行すべきSQL
まとめ
その①のブログの内容はかなりヒットしていたかなと思います。本ブログでは、その①でカバーできていなかった点も書いたので、この日本のブログの範囲を理解できていれば合格は難しくないと思います。
が、人によっては「試験が英語なのがチョット、、」となっている方も多いと思います。
Google Cloud全冠を目指す方にとっては避けて通れないのがいくつかの英語試験です。
私流の英語試験の解き方のコツ。みたいなのもまた発信できたらと思っています。