本日、2021年7月9日(金)に、AWS Certified Data Analytics - Specialtyに合格しました🎉🎉
AWS Data Analytics - Specialty合格しました🎉🎉🎉🎉💪💪💪💪
— 木田 亮介 (@_ryskit) July 9, 2021
準備期間を間違えて2週間に設定してしまって焦ったけど、何とか合格できて良かった！
スコア・セクションごとのパフォーマンス
今回受験したData Analyticsのスコアは 821 でひとまず8割を超えたので良かったです。
そして、セクションごとのパフォーマンスは画像のとおりです。
前回受けたDBSのように 改善が必要 と言われることがなくてこちらもひとまず安心しました。
本当に改善は必要ない？
そんなことはありません。
Data Analyticsで出題された分野というのは、正直なところ仕事で関わりを持つことが少ないです。
そして、AWS GlueやAmazon EMRなどのETLサービスやビッグデータフレームワークを実際に構築して運用した経験がありません。
そのため、今の能力としては試験勉強のためにとりあえず知識を頭に詰め込んだだけで、実務に耐えうる知識や経験は不足している状態です。
なので、今後の課題・改善ポイントとしては、
- 実際に出題された範囲のAWSサービスを構築して動かしてみる
- AWS GlueやAmazon Kinesis、Elasticsearchであれば今の仕事でも使いどころはあると思うので、そのためにもっと知識を深める・使用用途を考える
- Athenaはログの分析用途で使っているので、もっと踏み込んだ使い方をする
などなど、やっていこうかなと思います。
今回どうやって勉強した？
今回のDAS取得にあたり勉強のために読んだ書籍や教材を紹介します。
読んだ書籍
そもそもデータレイクやデータウェアハウスの違いもよく分かっていなかったので、AWSの中の人が書いた以下の本をサクッと読みました。
前半はデータレイクの概念や特徴、機能などを基本から解説してくれているので、大まかに理解するにはすごく良かったです。
後半は実際にAWSサービスを立ち上げて動かすようなチュートリアルがありましたが時間がなかったのでスキップしました。時間作ってやろうと思います。
教材
Udemyのtutorial dojoからリリースされているData Analyticsの模擬試験です。
こちらを3周ほどやりました。
とにかく問題を解いて、間違った箇所や理解が浅い問題に関しては、参考リンクとしてリストアップされているAWSの公式ドキュメントを読み漁りました。
とりあえず、AWSサービスの公式ドキュメントを読めば答えは書いているので、頑張って理解して覚えるのが早いです。
最後に
やっとAWS 8冠まで来ました！
残るは機械学習と高度なネットワーキング、クラウドプラクティショナーの3つです。
次は機械学習を7/30 (金)に受験予定なのですが、機械学習の知識はゼロの状態からスタートです。
なかなか理解するのが大変そうな分野ですが、準備期間としては3週間ほどあるので地道に頑張っていこうと思います！
