AI検定試験に興味がある方へ、データエンジニアリングの分野でのキャリアを目指すなら、「Professional Data Engineer」認定がおすすめです。
この資格は、データの収集、変換、公開に関する専門知識を証明するもので、クラウドサービスやビッグデータ技術に関する深い理解が求められます。
このブログでは、試験の概要、勉強方法、合格のコツを紹介し、あなたがデータエンジニアとしての次のステップを踏み出すための支援をします。さあ、データに基づいて判断する未来を切り開く旅を始めましょう。
- AI検定「Professional Data Engineer」どんな資格？
- AI検定「Professional Data Engineer」受験概要、日時や受験料
- AI検定「Professional Data Engineer」の難易度は？どれくらいのレベル？
- AI検定「Professional Data Engineer」合格率や合格基準
- AI検定「Professional Data Engineer」試験対策や勉強法は？
- AI検定「Professional Data Engineer」受験後のメリットとは？
- AI検定「Professional Data Engineer」受験のデメリットとは？
- AI検定「Professional Data Engineer」受験体験記は？
- AI検定「Professional Data Engineer」受験体験記や口コミは？
- AI検定「Professional Data Engineer」を取得し、AI転職を目指すには？
AI検定「Professional Data Engineer」どんな資格？
「Professional Data Engineer」は、データ処理システムと機械学習モデルを構築し、データ収集、分析して、その結果に基づいた意思決定を促せることができる能力を証明する認定資格です。この資格は*Google Cloudが認定をしています。
AI検定「Professional Data Engineer」受験概要、日時や受験料
「Professional Data Engineer」の受験概要、日時、受験料については以下の表をご覧ください。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 受験日時と 申込期間 |
第6回: 2024年3月10日（日）13:00~15:00の間に開始、50分間。申込期間は2023年7月31日～2024年3月3日 第7回: 2024年7月28日（日）13:00~15:00の間に開始、50分間。申込期間は2024年4月30日～2024年7月21日 第8回: 2025年3月9日（日）13:00~15:00の間に開始、50分間。申込期間は2024年12月10日～2025年3月2日 |
| 受験場所 | 受験者様のご自宅および受験者様が所属されている団体施設（企業、学校等）での受験となります |
| 受験料 | 2024年3月まで: 4,400円（税込） 2024年4月以降: 4,600円（税込） |
| 結果発表 | 試験終了後、3週間を目処に直接ご本人宛に受験結果が送付されます（合格者には認定証が送付されます） |
なお、試験開始時間については、上記の時間内のお好きな時点から受験を開始できます。機器の設置完了後に試験時間の計測が開始します。例えば「13:00～15:00の間に開始」の場合、13:20に始めても、14:40に始めてもかまいません。試験時間が50分の場合、13:20に始めた方は14:10で試験終了、14:40に始めた方は15:30で試験終了となります。
時間内の好きな時点から受験ができるっていいね！時間を有効的に使える！
AI検定「Professional Data Engineer」の難易度は？どれくらいのレベル？
「Professional Data Engineer」は、データ処理システムと機械学習モデルを構築し、データ収集、分析して、その結果に基づいた意思決定を促せることができる能力を証明する認定資格です。Google Cloudが認定をしている資格です。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 試験時間 | 2時間 |
| 試験形式 | 50問-60問（多肢選択） |
| 言語 | 英語、日本語 |
| 受験資格 | 特になし |
| 受験場所 | 遠隔監視オンライン試験、テストセンターによる会場試験 |
| 推奨される経験 | データサイエンティストの経験3年以上、Google Cloudを使用した経験1年以上 |
| 資格の有効期間 | 2年間 |
この試験の難易度は高いとされています。公式サイトにも、当試験を合格するためには「データサイエンティストの経験3年以上」「Google Cloudを使用した経験1年以上」と書かれています。
試験問題の出題範囲も広いため、業界経験や実務経験がない人は難しいと感じてしまうでしょう。
データサイエンティストの経験がある人が「Professional Data Engineer 試験の難易度は普通」と回答しているため、未経験者か経験者かで試験の難易度は変わると言えるでしょう。
この資格を取得することで、スキルアップが図れる、年収アップが期待できる、就職や転職に有利になる、周囲から信用されるようになる、データに基づく意思決定ができるようになるといったメリットがあります。
AI検定「Professional Data Engineer」合格率や合格基準
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 合格基準 | 得点率65％以上 |
| 合格率 | 約50〜66% |
| 年代別合格率 | 具体的な年代別合格率の情報は公開されていません |
| 科目別平均得点率 | 具体的な科目別平均得点率の情報は公開されていません |
高い難易度で、合格基準は得点率65％以上。2022年度の平均合格率は72.93％となっております。
まだ公開されている情報が限られているけど、データエンジニアの需要が昨今高まってきているので、年収アップが期待できるし、就職や転職に有利にもなるよね。また自分のスキルアップが図れるから、モチベーションも上がってくるよね！
AI検定「Professional Data Engineer」試験対策や勉強法は？
Google Cloudの基礎知識を押さえるため、Associate Cloud Engineer試験相当の知見は持っておいたほうが良いと言えます。
書籍や各社のブログ等でGoogle Cloudのデータ関係サービスの概要を理解します。特に以下のサービスに着目すると良いでしょう。
- BigQuery
- BigTable
- Dataprep
- Data Fusion
- Dataflow
- Pub/Sub
- Cloud Composer
- Dataproc
- AutoML
- BigQuery ML
公式で発表されている試験ガイドを読み、出題範囲を理解します。
当記事を読み、出題傾向を理解します。
把握した試験範囲・出題傾向をもとに勉強します。
模擬試験を受け、足りない知識を認識して、ギャップを埋める勉強をします。
これらのステップを踏むことで、試験に合格できるだけでなく、実践的な知識も身につけることができます。
Google Cloudが認定している資格だから、たしかに、Google Cloudのデータ関係サービスの概要をまず理解することが先決だね！
AI検定「Professional Data Engineer」受験後のメリットとは？
データ処理システムの設計から構築、機械学習モデルの運用など幅広い知識を身に付けることができます。
資格を持つことで、より高度な業務に従事することが可能となり、それが年収アップにつながる可能性があります。
AIやデータエンジニアリングの分野での需要が高まっており、この資格を持つことで、就職や転職の際に有利になる可能性があります。
資格は、あなたが一定の知識やスキルを持っていることを証明するものです。そのため、周囲からの信頼を得やすくなります。
この資格は、データを収集し、分析し、その結果に基づいた意思決定を促す能力を証明します。
就職や転職に有利になるのはすごく共感が持てますね。どの仕事に対しても、データを基に今後の仕事の流れを決めたりするから、非常に大切な部分だよね。
AI検定「Professional Data Engineer」受験のデメリットとは？
この試験の準備には、一定の時間と労力が必要です。また、試験料も必要となります。これらは、他の学習や活動に使うことができるリソースを消費します。
この試験は高度な知識と経験を必要とするため、難易度は高いとされています。特に、業界経験や実務経験がない人は、試験の準備と合格が難しいと感じるかもしれません。
この資格は2年間有効で、その後は再認定試験を受ける必要があります。これは、定期的な更新のための時間とコストが必要となることを意味します。
資格試験は一般的に、ある分野の知識を評価するものですが、それが必ずしも実務での成功を保証するわけではありません。実際のプロジェクトでは、資格試験で学んだ知識だけでなく、チームワークやコミュニケーションスキルなど、他のスキルも必要とされます。
この資格は2年間有効だから、2年経過したら、再認定試験を受けないといけないのか。定期的な更新が必要だから、それなりの時間とコストがかかるところが難点だね。
AI検定「Professional Data Engineer」受験体験記は？
- けんぴ/フロントエンドエンジニアの受験体験記
この記事では、業務でBigQueryを用いたデータ分析基盤の構築を行うことになり、これをきっかけにGCPのデータ処理まわりのサービスを学びたいと考え、受験を決意した受験者の体験が紹介されています。 - AI資格ナビの試験解説
このウェブサイトでは、「Professional Data Engineer」試験の詳細な解説が提供されています。 - Qiitaの受験体験記
この記事では、「Professional Data Engineer」の受験体験が紹介されています。
これらのウェブサイトは、試験の準備方法や受験の動機について参考になる情報を提供しています。ただし、これらの情報はあくまで一例であり、個々の学習スタイルや経験により最適な学習方法は異なる可能性があります。
AI検定「Professional Data Engineer」受験体験記や口コミは？
- ある受験者は、業務でBigQueryを用いたデータ分析基盤の構築を行うことになり、これをきっかけにGCPのデータ処理まわりのサービスを学びたいと考え、受験を決意しました。
彼はUdemyの解説動画「Google Cloud認定 Professional Data Engineer（PDE） トレーニング」を見てGCPのデータ関連のサービスについて学び、演習問題「【最短攻略】Google Cloud 認定 Professional Data Engineer 模擬問題集」と模擬テストをひたすら解きました。
また、「Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門 [業務で使えるデータ基盤構築]」という本を読んで足りない箇所/不安な箇所を補いました。 - 別の受験者は、部門内に有資格者が数人いたので自分も取りたかったという理由と、以前から*SnowPro CoreのあとはProfessional Data Engineerを取得しようと考えていたからです。
これらの体験記は、試験の準備方法や受験の動機について参考になる情報を提供しています。ただし、これらの情報はあくまで一例であり、個々の学習スタイルや経験により最適な学習方法は異なる可能性があります。
Udemyの解説動画はわかりやすいって評判だから、早速活用している人がいるね。私も活用してみよう！
AI検定「Professional Data Engineer」を取得し、AI転職を目指すには？
「Professional Data Engineer」の試験に合格するためには、データ処理システムの設計から構築、機械学習モデルの運用など幅広い知識を身に付けることが必要です。試験の準備には、公式の学習ガイドやオンラインコース、参考書などを活用します。
資格だけでなく、実際のプロジェクトでの経験も重要です。自分でプロジェクトを立ち上げてみる、または既存のプロジェクトに参加するなどして、実務経験を積み重ねます。
AI分野のプロフェッショナルや志望者とのネットワーキングも重要です。セミナーや勉強会に参加したり、オンラインコミュニティに参加することで、最新の情報を得たり、自分のスキルを広めることができます。
自分のスキルと経験を効果的にPRすることも重要です。履歴書やLinkedInのプロフィールを更新し、自分の強みや達成したプロジェクトを具体的に紹介します。
目指す職種や企業に応じて、適切な求人情報を探し、応募します。面接では、自分がどのようにその職種や企業に貢献できるかを具体的に説明します。
「Professional Data Engineer」は、データ処理システムと機械学習モデルを構築し、データ収集、分析して、その結果に基づいた意思決定を促せる能力を証明するGoogle Cloudが認定している資格ということだね。この資格を持つ人は、データを収集し、変換し、公開することで他の人にとってデータを有用で価値あるものにするし、ビジネスや規制要件を満たすために製品やサービスを評価し選択する能力を持つことができる。さらに、頑健なデータ処理システムを作成・管理できるとなると、Professional Data Engineerの取得はスキルアップや年収アップ、就職や転職に有利になるなど多くのメリットがあるからおすすめだね！
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