【2026年最新】Google Cloud Associate Data Practitioner 模擬試験 ADP対策

About this course

Google Cloud Associate Data Practitioner (ADP) 認定試験の合格を目指す方のための模擬試験講座です。最新の Google Cloud 公式 Exam Guide に準拠した問題と、1問ごとの丁寧な日本語解説で、 BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Looker をはじめとする Google Cloud データサービスの知識を効率よく身につけられます。「データ系の Google Cloud 資格を取りたいけど、日本語の対策教材が見つからない」「英語の Practice Exam だけでは解説が理解しきれない」——そんな方に向けて作りました。■ この講座の特長すべての問題に 3 Layer の解説を用意しています。Layer 1：選択肢ごとの Individual Explanation → 正解の理由だけでなく、不正解の選択肢も「なぜダメなのか」「本来どんな場面で使うのか」まで解説Layer 2：問題全体の Comprehensive Analysis → 背景知識や Google Cloud サービス間の使い分けポイントを整理Layer 3：One-Point Strategy（覚え方のコツ） → 試験本番で迷ったときに思い出せる判断基準やフレーズを提示「答えを覚える」のではなく「なぜそうなるのか」を理解することで、本番で初見の問題にも対応できる応用力が身につきます。■ Exam Guide 全セクションをカバー本講座は Google Cloud 公式の Exam Guide に基づき、以下の 4 Section を網羅しています。Section 1: Preparing and Ingesting Data（データの準備と取り込み / 出題比率 約 30%） ETL / ELT / ETLT の使い分け, Storage Transfer Service, Transfer Appliance, Cloud Storage, BigQuery, Cloud SQL, Firestore, Bigtable, Spanner 等のストレージ選定, CSV, JSON, Parquet, Avro 等のデータ形式, Cloud Data Fusion, Dataflow によるデータクリーニングを扱います。Section 2: Data Analysis and Presentation（データ分析とプレゼンテーション / 出題比率 約 27%） BigQuery SQL による分析, Colab Enterprise (Jupyter Notebook) でのデータ可視化, Looker と Looker Studio でのダッシュボード作成, LookML によるデータモデル操作, BigQuery ML と AutoML によるモデル開発, LLM (Large Language Model) の活用, Model Registry を扱います。Section 3: Data Pipeline Orchestration（データパイプラインのオーケストレーション / 出題比率 約 18%） Dataflow, Dataproc, Cloud Data Fusion, Cloud Composer, Dataform によるパイプライン設計, Cloud Scheduler によるスケジューリング, Pub/Sub to BigQuery のイベントドリブン取り込み, Eventarc トリガーの活用を扱います。Section 4: Data Management（データマネジメント / 出題比率 約 25%） Identity and Access Management (IAM) による最小権限アクセス, Cloud Storage のアクセス制御, Analytics Hub によるデータ共有, Storage Class のライフサイクル管理, Cloud SQL の高可用性と障害復旧, CMEK / CSEK / GMEK の暗号鍵の使い分け, Cloud Key Management Service (Cloud KMS) を扱います。■ 効率重視の Learning Design忙しい方でもスキマ時間で学習を進められるよう設計しています。 Step 1: 通しで解いて弱点 Section を把握 → Step 2: 苦手な領域の解説を重点的に読み込む → Step 3: 再演習で定着確認。このサイクルを回すことで、限