Google Professional Data Engineer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 Professional Data Engineerとは
1. 試験概要
◆誰でも受験可能(受験資格なし。ただしIT全般で3年以上の実務経験(うちGoogle Cloudでのデータソリューションの設計・管理経験1年以上)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)
◆ケーススタディ(事例問題)が出題される(FlowlogisticやMJTelcoといった企業の事例文を読み込み、そのシナリオに紐づく複数の設問に回答する形式が含まれます)
◆受験料 : $200(税別・約￥30,000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！)
◆有効期限は2年間(更新は短縮版の更新試験でも可能)
2. 出題範囲・受験対象者
受験対象者
Google Cloud上で、データを収集・変換・保存・提供するためのデータ処理システムを、設計・構築・運用・保護できることを証明したい方が対象です。ビジネス要件を、スケーラブルで信頼性が高く、コスト効率に優れたデータソリューションへ落とし込む力が求められ、BigQuery・Dataflow・Dataproc・Pub/Sub・Cloud Composer・Dataform・Datastream・Cloud StorageといったGoogle Cloudのデータ製品群や、バッチ／ストリーミングのデータパイプライン設計、ETL／ELT、機械学習モデルの運用化、データガバナンス、IAM・CMEK・Cloud DLP・VPC Service Controlsによるセキュリティ、コスト・パフォーマンス最適化への理解が想定されています。本認定はデータエンジニアリング領域に特化したプロフェッショナルレベルの認定で、単なる製品知識ではなく「ビジネス要件・制約を満たすデータ基盤・データパイプラインをどう設計・構築・運用するか」という総合的な判断力が問われる点が最大の特徴です。近年はBigQuery・Dataflow・Vertex AIの理解に加え、BigQuery MLやベクトル検索・埋め込み（Embeddings）・RAG（検索拡張生成）といった生成AI・LLMユースケースを支えるデータ準備も出題範囲に含まれるようになっており、IT全般で3年以上(うちGoogle Cloudでのデータソリューションの設計・管理経験1年以上)が推奨されています。
出題範囲（全5セクション）
- データ処理システムの設計（約22%） — セキュリティとコンプライアンス、信頼性と忠実性、柔軟性と移植性を考慮した設計、データ移行戦略、SQL／NoSQL・構造化／半構造化／非構造化・バッチ／ストリーミングの選定、生成AI・ML・LLMユースケースを支えるデータ設計
- データの取り込みと処理（約25%） — Dataflow（Apache Beam）・Dataproc・Cloud Data Fusion・Pub/Subによる取り込みと変換、バッチ／ストリーミング処理、ウィンドウ処理・遅延データ・exactly-once等のセマンティクス、オーケストレーション（Cloud Composer・Workflows）、データパイプラインのCI/CD
- データの保存（約20%） — BigQueryの最適化（パーティション・クラスタリング・コスト）、BigLake・Dataplexによるデータレイク／ガバナンス、AlloyDB・Bigtable・Spanner・Cloud SQL・Firestoreの選定、メタデータ／カタログ管理
- 分析のためのデータの準備と活用（約15%） — 可視化・BI向けのデータ準備（BI Engine・マテリアライズドビュー・クエリ最適化）、データマスキング・IAM・Cloud DLPによる保護、機械学習・AI向けのデータ準備（BigQuery ML・Vertex AI、埋め込み／RAG向けの非構造化データ準備）、Analytics Hub等によるデータ共有
- データワークロードの維持と自動化（約20%） — リソースの最適化とコスト管理、自動化・再現性の設計（Cloud Composer・Workflows）、監視とトラブルシューティング、障害への対応と影響の最小化
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Google Cloudのデータサービスをどう組み合わせてデータパイプラインを設計・構築・運用するか」という判断力が全体を通して重視されている点が特徴です。特に本試験ではデータパイプライン設計や、可用性・パフォーマンス・コスト最適化に関する実務的なシナリオ問題（および企業事例のケーススタディ）が多く出題され、現実のワークロードに対して最適なデータソリューションを導けるかが問われます。
3. 受験申込方法
◆Google Professional Data Engineer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、BigQuery・Dataflow・Vertex AIの進化や、BigQuery ML・ベクトル検索／埋め込み・RAGといった生成AI領域の追加を反映して内容がアップデートされており、さらに公式ページでも「近日中に最新のブランディング変更を反映して試験を更新する」旨が案内されています。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。
また本試験は実際のデータパイプライン設計や、可用性・パフォーマンス・コスト最適化への対応力が問われる、実務寄り・思考力重視の試験です。加えてFlowlogisticやMJTelcoといった企業事例のケーススタディ問題も出題されるため、事前に公式の事例概要に目を通しておくと安心です。知識のインプットだけでなく、ハンズオンラボで実際にデータパイプラインの構築・運用を手を動かして試しておく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・データパイプライン設計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（Professional Data Engineer 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Google Cloudのデータパイプライン構築・運用の操作に慣れます。
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。
③Professional Data Engineer 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Google Cloudのデータパイプライン構築・運用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！
また本試験は要件（バッチ／ストリーミング・スケール・コスト・可用性・オープンソース互換など）に対して最適なサービスを選ぶ「選定問題」や、パイプライン設計・トラブルシューティングのシナリオ問題、企業事例のケーススタディが多く出題されます。BigQuery・Dataflow・Dataproc・Pub/Sub・Cloud Composerそれぞれの特性と使いどころ、バッチとストリーミングの処理パターンを整理しておくと、本番で大きく差がつきます。
なお、本試験はIT全般で3年以上（うちGoogle Cloudでのデータソリューションの設計・管理経験1年以上）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Google Cloudのデータサービス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 Professional Data Engineer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・データパイプライン設計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！
