年末の12/28にProfessional Machine Learning Engineerを受けてきまして、なぜか合格出来てしまいました。
あまり勉強時間がとれなかったですし、英語でのトレーニングもやれてなかったので確実に落ちたと思ったのだが・・・。
朝一で頭がリフレッシュされていたのか、英語自体はするする頭の中に入ってきたんですけどね。
昨年取得できたGCPの資格は以下の通りです。
・Associate Cloud Engineer
・Professional Cloud Architect
・Professional Machine Learning
・Professional Cloud Developer
・Professional Security Engineer
です。
ちなみに私はSIerのSEとして17年やってきておりますが、これまでやってきたことは運用・保守、システム構築と設計を少々。
今年まで実務でクラウドを使うことはなかった、ということを付け加えておきます。
それを踏まえての難易度について考察していきたいと思います。
すごく定性的ですが、これまで取ってきた資格の中で比較になりそうなものに難易度をつけると、
応用情報の難易度：★★☆☆☆
情報処理安全確保支援士の午前Ⅱの難易度：★★★★☆
E資格の難易度：★★★★★
くらいの感じです。（終わった後の喪失感とかそんな感覚）
Associate Cloud Engineer：難易度(★★☆☆☆)
勉強時間：20時間
私自身これまでクラウドを触ってきたことがないということと、一番最初の試験だったということを踏まえこの評価です。
基礎中の基礎ではあると思うのですが、オンプレではないので間隔をつかむのに一苦労した感じです。
最小権限？CLI？コマンド・・・？このあたりを理解するのに苦労していた記憶があります。
Professional Cloud Architect：難易度(★☆☆☆☆)
勉強時間：20～30時間
これはAssociateクラスより簡単に感じました。というのも、Exam Topicやっておけば大体問題を網羅できたからですね。
以下の記事にも書きましたが、技術用語の理解につまった（大きいSIerに甘んじてるとこういうことになりますね。）のと、クラウド独特のアーキテクチャの部分の理解に詰まった感じです。
ただ、まぁ、このあたりも問題を解いておけば、、、って感じです。
設計の考え方なんかは自分ならこのサービス使ってこうする、と考えながら実際も解いていったのが正解になるので、間隔としてもずれてはいなかったということもあり簡単に感じたんでしょうね。
一方で開発一辺倒でアーキテクチャなどを意識しない人などはちょっと難易度が高いのかもしれません。
Professional Cloud Developer：難易度(★★★☆☆)
勉強時間：80時間
勉強時間は多いですが、これは開発経験が足りないから仕方ない・・！あとCourseraをいっぱいやっていたというのある。
とにかく知らない言葉がたくさん出てきたのでまずはそこから理解を深める、ということをやっていたようです。
各種サービス（CI/CD、Cloud Run、GKEなどなど）の使い方をちゃんと理解しているか？が概ね問われていたので、各サービスの理解と自分だったらこういう風に構築するかな？っていうことを考えながら勉強が出来れば十分に合格出来るかなと思いました。
Professional Security Engineer：難易度(★★★★☆)
勉強時間：20時間～30時間
↓でも書いてありますが、めっちゃ難しかったみたいですね。Cloud ArchitectやCloud Developerとやってきたことは同じではあったものの、出てきた問題は全くかすりもしなかったようです。
「問われていることは何かが理解できていない・難しい」「問われていることの本質が変わった」のどちらかかと思いますが個人的には前者なのかと思います。ExamTopicやUdemyをやっただけでは対応できない何かがきっとあったんだろうと思いますが、それがなんなのかは不明です。
こういうのは実機に触れてみたり、Courseraなどを受講して経験をしないと危ういのかもしれないですね。
Professional Machine Learning：難易度(★★★★★)
勉強時間：20時間～30時間
これはGCPというよりかは、データ分析・AIの知識をちゃんと持っているかどうか？が問われる資格かと思います。
あとはTensorFlow（これはGoogleだからしかたないね。）
G検定やE資格等でデータ分析・AIの知識を得てはいましたが、模擬試験では初回30％とそうそうたる結果でした。実務に求められる知識や経験と、試験で得られる知識に乖離があるということですね。
実際、E資格とかはモデルの作り方とかのノウハウであって、AIシステムを会社で構築・運営するにあたって何をどう考えないといけないのか？は学べないですからね。
上司への報告の仕方、限りある資源の中で最適なシステムの構築などなど実際のプロジェクトをやったことがあるのであれば難易度は2つくらい簡単になるかもしれないですが、そうでない場合は「基礎的なデータ分析・AIの知識」のハードルと「実際の会社の中でAIシステムを構築・運用するためのプロセス」のハードルがあるように思います。
幸い、両者をある程度かじっていたから私は合格できたものと思いますが、そうじゃない場合はそれなりに勉強が必要かなと思います。
ということで、これまで取得してきたGCP資格に個人的な難易度をつけてみました。
Network Engineerとかも取れればと思うけど、資格取得報奨金は出ないし、来年にチャレンジかな。