AWSデータ分析資格 合格への道
皆さん、こんにちは。
JMASの金子です。
先日、AWSのデータ分析資格にプロジェクトメンバーがみごと合格しました！今回は資格取得にいたる体験記をご紹介します。
皆さん、こんにちは。
JMASの橘です。
JMASではお客様のデジタルトランスフォーメーション（DX）を、クラウドの最新技術を活用し、多くのお客様へサポートしております。私はクラウドサービスの中でもAWSを活用する機会が多くあります。そのため、AWSにおけるデータ分析基盤構築の知識を高め、より良いサポートを実現するため、AWSのデータ分析資格「AWS Certified Data Analytics – Specialty」の取得をめざすことにしました。
結果、無事合格できたのですが、情報が少なく勉強が大変だったので、同じ資格を目指す方や本資格に限らずAWS資格合格を目指す方へ、少しでも参考になればと合格体験記を共有したいと思います！！
【INDEX】
- 「AWS Certified Data Analytics – Specialty」って？
- 受験者のスキル
- 合格までの道のり
- 気を付けるポイント〈勉強編〉
- 気を付けるポイント〈試験編〉
- 勉強時にお世話になった書籍・サイトたち
- Data Analyticsは各サービスへの深い理解が必要
AWSのデータ分析資格です。
AWSのサービスを使った、データからのインサイトを提供する分析ソリューションの設計、構築、保護、および保守する方法について、総合的な理解が求められる試験です。以前は AWS Certified Big Data – Specialtyとして実施されていました。
- クラウドサービス(主にAWS,Azure)を用いたWebアプリケーション開発：4年
- AI関連案件：2年
- 取得資格：G検定(2019)、AWS Certified Machine Learning- Specialty(2020)
- データ分析案件：1年未満
クラウドサービス(AWS)やAIについて理解してきてはいましたが、データ分析基盤については基礎レベルの知識でした。
受験計画を考える上で重要なスケジュールですが、私は以下のように進んでいきました。- 2021年3月
- 2021年4月~2021年7月
- 2021年8月
‐AWSのE-ラーニングで勉強
‐受験(1回目)⇒不合格(689点)
‐実案件を通して勉強
‐模試受験(50%)
‐勉強方法の見直し
‐受験(2回目)⇒合格(773点)
- ETL構築サービスの組み合わせを正しくとらえる
- リアルタイム/ニアリアルタイム/バッチによる利用サービスの違いを理解する
- AWS E-ラーニングで学べる範囲より、試験問題のほうがより深い知識を求められる
「E」「T」「L」それぞれ何のサービスがあり、どのサービスと連携できるかの理解が重要です。(ほぼすべてその組み合わせを考える問題)
特によく出るサービスとポイントをいくつかご紹介します。
■特によく出るサービスとポイント
| サービス | ポイント |
Amazon Athena |
使い方(カタログ)、暗号化されている場合のリージョン縛りなど |
Amazon EMR/AWS Glue |
違いの理解 |
| Amazon Kinesis (Kinesis Video Streams を除く)  |
Kinesis Data Streams/Kinesis Data Firehose/Kinesis Data Analyticsの違い、連携可能サービスの理解 |
Amazon Redshift |
仕組みの理解 |
S3 |
ライフサイクルの考え方 |
・スピードレイヤー/バッチレイヤー/サービスレイヤーとは。
・レイヤーごとに適切なサービスは何か。
１回目の受験はE-ラーニングだけで挑戦したが知らない用語や仕組みが多くありました。AWS資料(Black Belt)を読むと深まります。また、実践はできませんでしたが、Amazon Web Services ブログを見て実践的理解を広めるのも効果的に思います。
- 問題文を英語で確認することもおススメ
- 180分で65問の時間配分を間違えないように
本試験に限ったことではないですが、問題文に同じ文言が2回出てくる、英単語として理解していた用語が日本語訳されている、など問題文がわかりにくいときがありました。
試験画面に問題文の表示を英語にする機能があるので、理解しにくいときは、適宜英語で確認してみることをおススメします。
文章から構成理解して回答するため、理解に時間がかかるものはSkipしましょう。あとで解くフラグを付けられるので、迷った場合もとりあえず回答してフラグをたて、次の問題へ。
‐「AWSではじめるデータレイク: クラウドによる統合型データリポジトリ構築入門」
出版社：テッキーメディア
上原 誠、志村 誠、下佐粉 昭、関山 宜孝 (著)
データレイクの基本からAWSサービスのかかわりまで基礎を学べます。
■推奨サイト
- AWS E-ラーニング
- AWS Well-Architected
- AWS資料(Black Belt)
AWS公式のE-ラーニングです。
①基礎：Data Analytics Fundamentals (Japanese)
②テスト向け：Exam Readiness: AWS Certified Data Analytics – Specialty
英語のみ。Chromeの翻訳機能で読んでいたが最終テスト部分には使えなかったので最終テストは受けられませんでした。。。
③ハンズオン系：合格者の体験記で推奨されていましたが、今回やっていません。やったほうがより知識が深まると思います。
④プリセールスエンジニア向け AWS Partner：Data Analytics on AWS (Technical) (Japanese)
後半はパートナー向けの内容で範囲外です。ラーニング認定テストに含まれているので認定テスト合格したかったら理解する必要ありです。
ワークロードを設計および実行するための主要な概念、設計原則、アーキテクチャのベストプラクティスについて説明しています。
基本原則の理解と本試験とマッチする分析レンズの箇所は目を通しておくことをお勧めします。
①AWS Well-Architected フレームワークドキュメント
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/wellarchitected/latest/framework/welcome.html
②分析レンズ
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/wellarchitected/latest/analytics-lens/welcome.html?did=wp_card&trk=wp_card
試験では、E-ラーニングで足りない少し深いところが出てくるので、Black Belt資料を読んで理解しておくといいです(パフォーマンス改善、仕組みとか)。試験対策本がない中、掘り下げるためにBlack Beltで最終詰め込み大きかったです。
範囲になる対象サービスは51あるのですべて把握するのは時間かかりますが、模試で出てくる、よく使われるとこを優先的に抑えるくらいでいいと思います。
初めて受けたAWS試験がMachine Learningで、AI基礎に関する問題が多くAWSサービスへの知識は基本程度で合格できたのですが、Data Analyticsは各サービスへの理解が深くないと回答できない問題が多く、AWSによるデータ分析経験が浅い私には難易度が高く感じました。
Specialist(専門)レベルから挑戦していたので、基礎・アソシエイト・プロフェッショナルと勉強してきた方であれば難易度はそこまで高くないかもしれないですね。各サービスのメリデメ、使用パターンを理解しつつ、設問の条件に合わせて選んでいくのと、選択肢なので消去法も使っていくことで正解率は上がると思います。
資格獲得に向けて各サービス理解を深めることはできたのですが、業務で触ったことないサービスもありました。今後は実践を通して知識を深め、活用していきたいと思います。
AWSのデータ分析資格の取得をめざす方の参考になれば幸いです。最後までご覧いただき、ありがとうございました。
