Google Cloud Certified Professional Data Engineer
**Google Cloud(GCP)上のデータエンジニアリング Professional レベル認定**。**BigQuery ・ Dataflow ・ Dataproc ・ Pub/Sub ・ Cloud Composer ・ Cloud Storage ・ Bigtable ・ Spanner ・ Looker ・ Dataplex** を **データシステムの設計 ・ 取込 / 変換 ・ 保管 ・ 分析 / ML 統合 ・ 信頼性 / 自動化 / 監視 ・ セキュリティ / コンプライアンス** で問います。**AWS DEA-C01 ・ Azure DP-203** と並ぶ三大クラウド Data Engineer 認定の 1 つ。
どんな試験?
試験は **CBT(Kryterion)or オンライン監督受験 / 50〜60 問 / 120 分 / 単一・複数選択 + ケーススタディ / 合格スコア非公開(70% 程度が目安) / 受験料 200 USD / 有効期限 2 年**。**SQL ・ Python / Java ・ GCP 基本(Cloud Engineer 相当)** が前提知識。
**BigQuery 中心 + サーバレス志向** が GCP データエンジニアリングの王道。**取込は Pub/Sub + Dataflow、ETL は Dataflow(Apache Beam)、ML は BQML / Vertex AI、可視化は Looker** という構成で運用負荷が低いのが特徴。
主な出題範囲(公式試験ガイド)
BigQuery / Bigtable / Spanner / Firestore の選び分け。
Pub/Sub ・ Dataflow ・ Dataproc ・ Datastream。
GCS 階層 ・ BigQuery 分割/クラスタ ・ Lifecycle Policy。
BQML ・ Vertex AI ・ Object Tables ・ Looker ・ Looker Studio。
Cloud Composer ・ Workflows ・ Cloud Scheduler ・ Monitoring。
Materialized View ・ BI Engine ・ Object Tables ・ Storage Write API。
Pub/Sub ・ Pub/Sub Lite ・ Dataflow Streaming Engine ・ Beam Window。
Dataplex ・ DLP ・ VPC Service Controls ・ CMEK ・ IAM。
対策の方針
- GCP 基本を固める: Associate Cloud Engineer 相当の IAM / Compute / Networking 知識を整える。
- BigQuery を完全マスター: 分割 / クラスタリング / マテビュー / BQML / Object Tables の手触り。
- 本サイトの[GCP DE 教科書](/certs/gcp-data-engineer/textbook) で 10 章を体系的に学習。
- Skill Boost の Data Engineer Learning Path: ハンズオン教材で実機操作。
- 三大クラウド DE の比較: 本サイトの [AWS DEA-C01](/certs/aws-data-engineer) ・ [Azure DP-203](/certs/azure-dp-203) と併読でクラウド横断理解。
- 本サイトの演習問題: 主要トピックを網羅した 20 問で習熟度確認。
GCP Pro DE の学習を始める
本サイトでは GCP Pro DE 対策の **教科書本編(全 10 章)** と **演習問題** を公開しています。BigQuery ・ GCS ・ Bigtable / Spanner ・ Dataflow ・ Pub/Sub ・ Dataproc ・ Composer / Workflows ・ Looker ・ Dataplex まで、合格に必要な範囲を体系的に学べます。
三大クラウド Data Engineer 認定比較
| AWS DEA-C01 | Azure DP-203 | GCP Pro DE(本資格) | |
|---|---|---|---|
| レベル | Associate | Associate | Professional |
| 中心 DWH | Redshift | Synapse | BigQuery |
| 中心 ETL | Glue / EMR | ADF / Databricks | Dataflow / Dataproc |
| 受験料 | 150 USD | 165 USD | 200 USD |
| 学習時間目安 | 100 〜 200 時間 | 100 〜 200 時間 | 150 〜 250 時間 |
よくある質問
- Q. GCP Professional Data Engineer とは?
- A. **GCP 上のデータエンジニアリング Professional レベル認定**。BigQuery ・ Dataflow ・ Dataproc ・ Pub/Sub ・ Cloud Composer ・ Bigtable ・ Spanner ・ Looker ・ Dataplex を設計 ・ 取込 ・ 保管 ・ 分析 / ML 統合 ・ 信頼性 / 自動化 / 監視 ・ セキュリティ / コンプライアンスの 5 ドメインで問う。
- Q. 試験形式と合格基準は?
- A. **CBT(Kryterion)or オンライン監督受験 / 50〜60 問 / 120 分 / 合格スコア非公開(70% 程度が目安) / 受験料 200 USD / 有効期限 2 年**。SQL ・ Python / Java ・ GCP 基本(Cloud Engineer 相当)が前提知識。
- Q. AWS DEA-C01 / Azure DP-203 との違いは?
- A. **GCP は BigQuery 中心 + サーバレス志向**、**AWS は Glue + Athena + Redshift**、**Azure は Synapse + ADF + Databricks**。**GCP は Professional レベル**(他は Associate)で受験料 200 USD / 学習時間も多めです。本サイトの[AWS DEA-C01](/certs/aws-data-engineer) ・ [Azure DP-203](/certs/azure-dp-203) と併読を推奨。
- Q. 学習時間の目安は?
- A. GCP 経験者で **100 〜 200 時間**、未経験者で **150 〜 250 時間**。**Skill Boost の Data Engineer Learning Path** が公式の王道学習教材。BigQuery のハンズオンが必須。
- Q. 次のステップは?
- A. GCP Pro DE → **Professional ML Engineer** で ML 特化、または **Professional Cloud Architect** で全体設計へ展開。本サイトの[GCP Pro ML Engineer](/certs/gcp-ml-engineer)も併せて検討を。
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