【最新_2025年度版】Google Cloud プロフェッショナルデータエンジニア 認定資格模擬試験

Google Cloud プロフェッショナルデータエンジニア 模擬試験は、データ エンジニアリングの分野でスキルと知識を強化したいと考えている個人にとって貴重なリソースです。この試験は、Google Cloud Platform でのデータ処理システムの設計と構築における専門家の熟練度をテストするように設計されています。この模擬試験を受けることで、受験者は実際の認定試験で出題される可能性のある問題の種類を理解し、認定試験に対する準備の度合いを判断することができます。Google Cloud プロフェッショナルデータエンジニア 認定資格は、Google Cloud Platform (GCP) 内のデータ エンジニアリングの原則と実践を深く理解している個人を対象に設計されています。この認定は、データ処理システムを設計、構築、運用、保護、監視する能力を検証します。受験者は、BigQuery、Dataflow、Dataproc などの GCP ツールとサービスを活用して、スケーラブルで効率的なデータ パイプラインを作成する能力を実証することが求められます。この認定では、データ ガバナンス、データ モデリング、機械学習の統合の重要性も強調されており、データ エンジニアがデータを効果的に管理および活用してビジネス上の洞察や意思決定を推進できるようになります。この模擬試験では、データ処理システム、データ ストレージ、データ分析、機械学習など、データ エンジニアリングに関連する幅広いトピックを取り上げます。受験者は、さまざまな利害関係者の要件を満たすデータ処理システムの設計、構築、保守に関する専門知識を実証する必要があります。これには、データ パイプラインの設計、データ ストレージ オプションの理解、パフォーマンスとコスト効率のためのデータ処理システムの最適化、機密情報を保護するためのデータ セキュリティ対策の実装における熟練度が含まれます。Google Cloud プロフェッショナルデータエンジニア 模擬試験を受験する主な利点の 1 つは、受験者が模擬試験環境で自分の知識とスキルを評価できることです。これは、個人が自分の長所と短所を特定し、実際の認定試験に挑戦する前にさらなる学習が必要な分野に集中するのに役立ちます。さらに、模擬試験では各問題について詳細な説明が提供されるため、受験者は正解の背後にある理論的根拠を理解し、間違いから学ぶことができます。Google Cloud プロフェッショナルデータエンジニア 模擬試験は、受験者が認定試験の準備をするのに役立つだけでなく、貴重な学習ツールとしても機能します。練習問題に取り組み、提供される説明を確認することで、受験者はデータ エンジニアリングの主要な概念とベスト プラクティスについて理解を深めることができます。これにより、専門家が業界のトレンドやテクノロジーの進歩を常に把握し、最終的にはデータ エンジニアとしてのスキルと価値を高めることができます。さらに、この模擬試験は、進歩を測定し、時間の経過とともに改善を追跡するためのベンチマークとしても機能します。試験を複数回受けてスコアを比較することで、受験者はデータ エンジニアリング スキルの成長と発展を評価できます。これにより、学習と改善を継続するためのモチベーションと励ましが得られ、最終的にはこの分野での大きな成功につながります。全体として、Google Cloud プロフェッショナルデータエンジニア 模擬試験は、データ エンジニアリングの専門知識を検証し、認定試験の準備をしたいと考えている個人にとって、包括的で効果的なツールです。このリソースを活用することで、受験者はスキルを向上させ、自信を高め、最初の試行で試験に合格する可能性を高めることができます。自分のスキルを検証したい熟練のデータ エンジニアであっても、この分野に参入したい新人であっても、模擬試験はキャリア目標の達成に役立つ貴重な資産です。Google Cloud プロフェッショナルデータエンジニア 認定資格を取得するには、受験者はデータ管理と分析における強固な基盤と、GCP でのデータ ソリューションのデプロイの経験が必要です。認定試験では、データ処理システムの設計、データ パイプラインの構築と運用、データの品質とセキュリティの確保など、さまざまな能力を評価します。さらに、機械学習の概念に対する受験者の理解と、データ エンジニアリング タスクへの応用を評価します。この包括的な評価により、認定プロフェッショナルがクラウド環境における複雑なデータの課題に取り組むために必要なスキルを備えていることが保証されます。Google Cloud プロフェッショナルデータエンジニア 認定試験の詳細:試験名: Google Cloud プロフェッショナル データ エンジニア試験コード: GCP-PDE時間: 2 時間登録料: $200（税別）言語: 英語、日本語試験の形式: 50 ～ 60 問の多肢選択（複数選択）式必須条件: なし推奨される経験: 業界経験が 3 年以上（Google Cloud を使用したソリューションの設計と管理の経験 1 年以上を含む）。認定資格の更新と再認定: 認定資格を維持するには、再認定を受ける必要があります。試験の詳細で特に示されていない限り、Google Cloud のすべての認定資格は認定を受けた日から 2 年間有効になります。再認定を受けるには、再認定の対象期間中に試験を受け直し、合格点を達成する必要があります。再認定試験は、認定資格が有効期限切れになる 60 日前から受けることができます。Google Cloud プロフェッショナルデータエンジニア 試験ガイド:セクション 1: データ処理システムの設計 (試験の約22%)1. 1 セキュリティとコンプライアンスを考慮した設計。以下のような点を考慮します。● Identity and Access Management（Cloud IAM と組織のポリシーなど）● データ セキュリティ（暗号化と鍵管理）● プライバシー（個人を特定できる情報、Cloud Data Loss Prevention API など）● データアクセスと保存に関する地域的な考慮事項（データ主権）● 法令遵守、規制遵守1. 2 信頼性と確実性を考慮した設計。以下のような点を考慮します。● データの準備とクリーニング（Dataprep、Dataflow、Cloud Data Fusion など）● データ パイプラインのモニタリングとオーケストレーション● 障害復旧とフォールト トレランス● Atomicity（原子性）、Consistency（一貫性）、Isolation（独立性）、Durability（永続性）（ACID）に対するコンプライアンスと可用性に関連する意思決定● データの検証1.

3 柔軟性とポータビリティを考慮した設計。以下のような点を考慮します。● アーキテクチャへの現在と将来のビジネス要件のマッピング● データとアプリケーションのポータビリティを考慮した設計（例: マルチクラウド、データ所在地の要件）● データのステージング、カタログ化、検出（データ ガバナンス）1. 4 データ移行の設計。以下のような点を考慮します。● 現在の関係者のニーズ、ユーザー、プロセス、技術の分析と望ましい状態を実現するための計画の策定● Google Cloud への移行計画（BigQuery Data Transfer Service、Database Migration Service、Transfer Appliance、Google Cloud ネットワーキング、Datastream など）● 移行検証戦略の策定● 適切なデータ ガバナンスを確実化するためのプロジェクト、データセット、テーブル アーキテクチャの設計セクション 2: データの取り込みと処理 (試験の約25%)2. 1 データ パイプラインの計画。以下のような点を考慮します。● データソースとシンクの定義● データ変換ロジックの定義● ネットワーキングの基礎● データ暗号化2.

2 パイプラインの構築。以下のような点を考慮します。● データ クレンジング● サービスの特定（例: Dataflow、Apache Beam、Dataproc、Cloud Data Fusion、BigQuery、Pub/Sub、Apache Spark、Hadoop エコシステム、Apache Kafka など）● 変換● データの取得とインポート● 新しいデータソースとの統合2. 3 パイプラインのデプロイと運用化。以下のような点を考慮します。● ジョブの自動化とオーケストレーション（例: Cloud Composer と Workflows など）● CI / CD（継続的インテグレーションおよび継続的デプロイ）セクション 3: データの保存 (試験の約20%)3. 1 ストレージ システムの選択。以下のような点を考慮します。● データアクセス パターンの分析● マネージド サービスの選択（例: Bigtable、Cloud Spanner、Cloud SQL、Cloud Storage、Firestore、Memorystore）● ストレージの費用とパフォーマンスの計画● データのライフサイクル管理3.

2 データ ウェアハウスを使用するための計画。以下のような点を考慮します。● データモデルの設計● データ正規化の度合いの決定● ビジネス要件のマッピング● データアクセス パターンをサポートするアーキテクチャの定義3. 3 データレイクの使用。以下のような点を考慮します。● レイクの管理（データの検出、アクセス、費用管理の構成）● データの処理● データレイクのモニタリング3. 4 データメッシュを考慮した設計。以下のような点を考慮します。● 要件に基づくデータメッシュを Google Cloud のツール（例: Dataplex、Data Catalog、BigQuery、Cloud Storage）で構築する● データを分散チームで使用するためにセグメント化する● 分散データシステム用の連携ガバナンス モデルを構築するセクション 4: 分析用データの準備と使用 (試験の約15%)4.