PDE 合格対策

学習ロードマップ

合格までの道筋を「学習フェーズ」と「レベル別の週次計画」で示します。自分のレベルのプランを選び、インプット → 手を動かす → 問題演習 → 弱点補強のサイクルを回しましょう。

📘 新人

実務1〜2年

クラウド初学者。概念から。12週間。

 🔧 中堅

実務3〜5年

GCP経験者。選定と設計判断。8週間。

 🎯 シニア

実務5年以上

設計経験者。弱点特定→補強。4〜6週間。

🧭 学習の5フェーズ（全レベル共通）

Phaseゴール主な活動指標
0 環境とマインドセット全体像の把握試験要項・シラバス通読、受験日仮決め、GCP無料枠作成学習計画が立っている
1 基礎固め共通基礎の習得データ工学の基礎概念、GCPコアサービスの役割理解用語集が8割わかる
2 セクション攻略試験範囲の網羅学習資料をセクション1→5で学習、ハンズオン各セクション読了
3 演習と弱点補強得点力の養成問題集をセクション別に演習、誤答分析問題集 正答率80%+
4 模試と直前対策本番対応力模擬試験を時間内に、弱点を再学習模試 70%+ 安定

🔁 効果的な学習サイクル

学習資料を読む（インプット） ↓ 手を動かす（GCPコンソール/gcloud/SQLで実際に触る） ↓ 問題集を解く（アウトプット） ↓ 誤答を分析 → 学習資料に戻る（弱点補強） ↓ 用語集で記憶を定着（反復）
🔑 重要PDEは暗記より判断力を問う試験です。「動く構成」ではなく「最適な構成」を選ぶ訓練として、問題集の解説の「なぜ他の選択肢がダメか」を必ず読むこと。

⏱️ 本番の時間配分（2時間・約60問）

📘 新人エンジニア向け

対象：実務1〜2年／クラウドやデータ基盤の経験が浅い方　｜　前提：SQLの基本がわかる程度　｜　期間：12週間（週6〜8時間 ≒ 80〜90時間）

💡 進め方まず「概念」と「サービスの役割」を固めるのが最優先。各教材の 📘 アイコン部分を中心に。セクションは理解しやすいストレージ（S3）から 3→2→1→4→5 の順で学習します。
Week 1 ｜ 基礎
データ工学の基礎概念／GCP全体像。シラバス通読、用語集前半。ハンズオン：BigQueryで一般公開データにSQLを1本。
Week 2 ｜ 基礎
ストレージの基礎（OLTP/OLAP、構造化/非構造化）。学習資料S3の基礎。
Week 3 ｜ 攻略
セクション3前半。意思決定ツリーを繰り返し描いて暗記。
Week 4 ｜ 攻略
セクション3後半＋問題集3。ハンズオン：パーティション/クラスタ化テーブル、GCSクラス変更。
Week 5 ｜ 攻略
セクション2前半（最重要）。バッチ vs ストリーミングを図で理解。
Week 6 ｜ 攻略
セクション2後半＋問題集2。ハンズオン：Pub/Sub→Dataflow→BigQueryのチュートリアル。
Week 7 ｜ 攻略
セクション1（設計・セキュリティ・移行）＋問題集1。
Week 8 ｜ 攻略
セクション4（BI/ML/共有）＋問題集4。
Week 9 ｜ 攻略
セクション5（コスト/自動化/監視）＋問題集5。
Week 10 ｜ 演習
全セクション復習＋用語集を全部確認。全問題集の誤答を解き直し。
Week 11 ｜ 模試
模擬試験1を本番同様2時間で実施 → 採点 → 弱点補強。
Week 12 ｜ 直前
模擬試験2 → 最終確認 → 受験。60%未満なら受験を後ろ倒し。
⚠️ つまずきやすいポイントサービスが多すぎたら「ストレージ系／処理系／オーケストレーション系」の3グループに分類。細かい上限値より「どんなときに選ぶか」を優先。コンソールで1回触ると記憶が段違い。

🔧 中堅エンジニア向け

対象：実務3〜5年／クラウド実務経験あり　｜　前提：SQL・データ処理・クラウド基礎を理解　｜　期間：8週間（週8〜10時間 ≒ 70〜80時間）

💡 進め方概念は既知のはず。GCP固有のサービス仕様と選定の判断軸にフォーカスし、📘は流し読み・🔧を精読。AWS/Azure経験者は「対応サービスの読み替え」を意識。
Week 1 ｜ S2（25%・最優先）
Dataflowのウィンドウ・ウォーターマーク・トリガー。Dataflow/Dataproc/Data Fusion選定。CDC（Datastream）。問題集2。
Week 2 ｜ S3（20%）
意思決定ツリー暗記。BigQuery設計、Bigtable行キー、Spanner/AlloyDB。問題集3。
Week 3 ｜ S1（22%）
IAM/VPC SC、暗号化（CMEK/CSEK）/KMS/DLP、移行サービスの使い分け。問題集1。
Week 4 ｜ S5（18%）
Composer vs Workflows、Editions/予約のコスト比較、監視、耐障害性。問題集5。
Week 5 ｜ S4（15%）
BI Engine/マテビュー/承認済みビュー、BQML、Analytics Hub、行/列セキュリティ。問題集4。
Week 6 ｜ 横断統合
意思決定ツリーを白紙から再現。サービス比較表を自作。誤答ノート作成。
Week 7 ｜ 模試1
本番同様2時間。セクション別正答率を出し最弱を集中補強。
Week 8 ｜ 模試2＋受験
安定して70%を超えたら受験。
⚠️ 注意得点源はS2＋S3（合計45%）。AWS/Azureの直訳に頼ると細部で外す（Redshift≠BigQuery）。技術的に可能な選択肢ではなく「マネージドで運用負荷最小／最もコスト効率が良い」が正解になりやすい。

🎯 シニアエンジニア向け

対象：実務5年以上／データ基盤・アーキ設計の経験豊富　｜　前提：分散処理・DWH・ストリーミング・IaCの実務経験　｜　期間：4〜6週間（週10〜12時間 ≒ 50〜60時間）

💡 戦略：ギャップ駆動学習通読型ではなく弱点特定型。最初に模試で実力を測り、足りない部分にだけ時間を投下します。
1. 最初に模擬試験1を解く（診断テスト） ↓ 2. セクション別の正答率で「知らないところ」を特定 ↓ 3. 弱点セクションだけを学習資料で集中補強 ↓ 4. 問題集で確認 → 模擬試験2 → 受験
Week 1 ｜ 診断＋GCP語彙
模試1で診断、用語集で日英対応、シラバスで範囲確認。GCP固有の正解パターンを洗い出す。
Week 2 ｜ 弱点セクション集中
診断で低かったセクション（多くはS4/S5や特定領域）の🎯＋問題集。
Week 3 ｜ 横断演習＋トレードオフ整理
全問題集、意思決定ツリー、アーキ設計パターン。
Week 4 ｜ 模試2＋直前調整＋受験
模試2で70%+を確認し受験。（6週モデルはWeek 2〜3を倍に拡張）
🎯 シニアが取りこぼす "GCP固有"
  • コスト最適化 → Dataprocはephemeralクラスタ＋Cloud Storage（HDFSに永続させない）
  • 運用負荷最小 → マネージド/サーバーレス優先（Dataflow > 自前Spark）
  • 組織間データ共有 → Analytics Hub（コピー不要）
  • マルチクラウド分析 → BigQuery Omni / BigLake
  • CDC → Datastream、DB移行 → DMS、大容量オフライン → Transfer Appliance
  • 統合ガバナンス/データメッシュ → Dataplex / Dataplex Catalog
  • 新トピック：AIデータエンリッチメント、RAG・埋め込み、BigQuery ML、Dataform
⚠️ 過信が最大の敵「実務でこうやっている」が試験の正解とは限らない（試験はGoogleのベストプラクティス基準）。複数選択問題は"選ぶ数"のミスに注意。
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