Google Associate Data Practitioner合格への近道と、試験勉強法について解説します！
サッとお読みいただけるよう、シンプルかつ要点をまとめて記載してます！
Google Associate Data Practitionerとは
1. 試験概要
◆誰でも受験可能(受験資格なし。ただしGoogle Cloud上でのデータ実務6ヶ月以上の経験が推奨されています)
◆選択式(単一選択・複数選択)50~60問程度/2時間(合格ラインは公式非公開。一般的に7割程度が目安とされています)
◆受験料 : $125(税別・約￥19,000前後)
◆試験は日本語でも受験可能(出題言語：英語/日本語)
◆テストセンターもしくは、オンラインでの試験実施(オンラインで受験可能なのがありがたいですね！)
2. 出題範囲・受験対象者
受験対象者
Google Cloud上でデータを安全に管理・活用できることを証明したい方が対象です。データの取り込み（インジェスト）、変換、パイプライン管理、分析、機械学習、可視化といったタスクで、Google Cloudのデータサービスを使った経験がある方を想定しています。IaaS／PaaS／SaaSといったクラウドの基礎概念を理解していることが前提です。この認定は、Google Cloud入門レベルとProfessionalレベルのデータ系認定（Professional Data Engineer等）の橋渡しとなる、データ実務寄りのアソシエイトレベル認定で、深いエンジニアリング経験がなくてもデータ分析・パイプライン・データ管理・セキュリティの基礎を示せる点が特徴です。Google Cloud上でのデータ実務6ヶ月以上の経験が推奨されています。
出題範囲（全4セクション）
- データの準備と取り込み（約30%） — ETL／ELT／ETLTの違い、データ転送ツール（Storage Transfer Service、Transfer Appliance）、データクレンジング、データ形式（CSV/JSON/Parquet/Avro）と適切なストレージ（Cloud Storage／BigQuery／Cloud SQL／Firestore／Bigtable／Spanner／AlloyDB）の選定
- データの分析とプレゼンテーション（約27%） — BigQueryでのSQL分析、Jupyter／Colab Enterpriseでの可視化、Lookerでのダッシュボード作成、BigQuery ML・AutoMLによるMLモデルの作成・評価・推論
- データパイプラインのオーケストレーション（約18%） — 変換ツール（Dataproc／Dataflow／Cloud Data Fusion／Cloud Composer／Dataform）の選定、スケジュール実行・自動化・監視、Pub/Sub→BigQueryのイベント駆動取り込み
- データ管理（約25%） — IAMによるアクセス制御とガバナンス、Analytics Hubでのデータ共有、ライフサイクル管理（ストレージクラス）、高可用性・災害復旧、暗号化（CMEK／CSEK／GMEK・Cloud KMS）とコンプライアンス
単なる製品知識ではなく、「与えられたビジネス要件・制約に対して、どのデータサービスをどう組み合わせて実現するか」という選定・実装の判断力が全体を通して重視されている点が特徴です。
3. 受験申込方法
◆Google Associate Data Practitionerページより受験申し込みが可能です。
認定試験を申し込む
攻略法
1. まず伝えたいこと
Google Cloudのデータサービスは日を追うごとに進化していくため、「数ヶ月目を離していたら、新しい機能や新製品が追加されていた！」なんてことは往々にしてあります。
そのため、試験問題も最新の製品・ブランディングに合わせて更新されますので、最新版に対応した試験問題集で勉強することをお勧めします！
実際、この試験もブランディング変更を反映して内容が順次アップデートされる予定です。BigQuery MLやLooker、Dataform、Pub/Sub＋Eventarcによるイベント駆動パイプラインなど、扱う製品は幅広く進化が早い領域ですので、最新の状況は必ず公式の試験ガイドでご確認ください。
また本試験はBigQueryでのSQLやパイプライン構築など、実際にデータサービスを操作するスキルが問われる実務寄りの試験です。知識のインプットだけでなく、ハンズオンラボで手を動かすことが合格への近道になります。
本サイトでは、Google Cloudのデータ基盤を第一線で扱うエンジニアによる解説付きの問題集を用意しておりますので、気になった方は是非チェックしてみてください！（ページの1番下にもリンクがあります！）
2. 勉強方法
①Google Skills（ハンズオン）
↓
②Google 模擬試験
↓
③試験対策問題集
私は上記の順番で勉強することをお勧めします！
各勉強方法の意図としては、下記に記載の通りです。
①Google Skills（Associate Data Practitioner ラーニングパス）で、出題範囲の基礎知識を学びつつ、ハンズオンラボでBigQueryやパイプラインの操作に慣れます。
②Google模擬試験（公式サンプル問題）で、出題形式と問われ方を確認します。
③Associate Data Practitioner 試験対策問題集で、実試験で出題される問題の感覚や、解き方に慣れます。
Google Skillsでは体系的に試験に関する知識を学べるうえ、ハンズオンラボで手を動かしながらデータサービスの操作を習得できますので、まずこれに取り組むことをお勧めします！
Google模擬試験は、出題形式を確認できる公式のサンプル問題です。本番の問われ方に近いので、試験に慣れるために一度はやっておきましょう！
なお、本試験はGoogle Cloud上でのデータ実務6ヶ月以上の経験が推奨されています。無料枠（新規登録で$300クレジット）も活用し、できるだけ実際にBigQueryなどを触りながら学習を進めるのがおすすめです。
3. 当サイトの問題集
日本語対応しているGoogle Associate Data Practitioner試験の問題集はかなり少ないため、自然な日本語に翻訳したり、回答が正しいか調べたりと、かなりの時間をそこに費やすこととなり、効率的に勉強を進めることができません。
当サイトの問題集には、以下4つの強みがあり、効率的に勉強を進めることが可能です。
①最新の試験問題に対応
②Google Cloudのデータ基盤を第一線で扱うエンジニアによる解説(解説には一次ソースを記載)
③10問単位でページがシンプルかつ広告が一切ない
④実際の試験問題の出題方式がわかるよう問題を作成(プルダウン方式、チェックボタン方式等)
まずは、はじめの10問を解いてみましょう！
