BigQueryの知識を示せる資格｜Google Cloudのデータ系の認定と学び方

BigQueryの資格を調べている人の多くは、仕事でBigQueryを使い始めた、あるいはデータの分析や基盤づくりの仕事に進みたくて、その知識を形にして示したいと考えているはずです。最初に整理しておくと、BigQueryという名前の付いた単独の公式の資格はありません。BigQueryの知識を示すには、Google Cloudのデータ系の認定を取るのが一般的です。中心になるのは、上級のProfessional Data Engineerと、中級のAssociate Data Practitionerの2つです。この記事では、BigQueryの知識が問われるGoogle Cloudの認定の違い、試験の基本の情報、どの順番で取るか、BigQueryの学び方、仕事での生かし方までを、Google Cloudの公式の案内をもとに整理します。

BigQueryとはどんなサービスか

BigQueryは、Google Cloudが提供するデータウェアハウスのサービスです。データウェアハウスとは、会社の中のさまざまなデータを1か所に集めて、分析に使えるように保存しておく仕組みのことです。

BigQueryの特徴

BigQueryの大きな特徴は、サーバーの準備や管理をしなくても、SQLで大量のデータを分析できることです。SQLとは、データベースからデータを取り出したり集計したりするための言葉のことです。利用者は、データを読み込み、SQLを書いて実行するだけで、大きなデータの集計を短い時間で行えます。

BigQueryは、Webサイトの利用の記録、広告の成果、売上や在庫の記録など、さまざまなデータの分析に使われています。たとえば、Googleアナリティクス4（GA4）のデータをBigQueryに書き出して、画面のレポートでは見られない細かい分析を行う使い方は、マーケティングの現場でよく見られます。

表計算ソフトとの違い

普段、ExcelやGoogleスプレッドシートでデータを集計している人にとって、BigQueryは何が違うのかが気になるところです。表計算ソフトは、画面で表を見ながら直接編集できるのが強みで、数千行から数万行ほどのデータを手早く扱うのに向いています。一方、BigQueryは、何百万行、何億行といった大きなデータを、SQLで集計するのに向いています。

もう1つの違いは、処理の再現のしやすさです。表計算ソフトで手作業で行った集計は、同じ手順を毎回くり返す必要があります。BigQueryでは、集計の手順をSQLとして残せるので、同じ集計を何度でも同じ結果で動かせますし、決まった時間に自動で動かすこともできます。表計算ソフトで集計が重くなってきた、毎月同じ手作業をくり返している、という悩みは、BigQueryを学ぶきっかけとしてよく聞かれるものです。

GoogleスプレッドシートからBigQueryのデータを読み込んで使う機能もあるので、分析の結果をいつもの表計算ソフトで共有する、という組み合わせ方もできます。

料金の仕組みは公式で確かめる

BigQueryの料金は、データを保存する分と、クエリでデータを処理する分などで構成されています。料金の体系や金額は変わることがあるので、使う前にGoogle Cloudの公式の料金のページで確かめてください。公式のドキュメントによると、BigQueryにはサンドボックスという仕組みがあり、一部の機能を費用なしで試せます。

BigQuery サンドボックスを使用すると、料金なしで一部の BigQuery 機能を試してみることが可能です。BigQuery サンドボックスを使用して、一般公開データセットを表示してクエリすることで、BigQuery を評価できます。 出典: cloud.google.com

資格の勉強のために手を動かすなら、まずサンドボックスと一般公開データセットで練習するのが、費用の心配を減らす方法です。

BigQueryの知識を示せるGoogle Cloudの認定

Google Cloudの認定には、基礎、アソシエイト、プロフェッショナルの段階があります。BigQueryの知識に関わる主な認定を整理します。

主な3つの認定

認定	段階	BigQueryとの関わり
Cloud Digital Leader	基礎	Google Cloudの全体像の中でデータの活用を理解する
Associate Data Practitioner	アソシエイト	データの準備、取り込み、分析、パイプラインの管理を実務の目線で問う
Professional Data Engineer	プロフェッショナル	データの基盤の設計、構築、運用、最適化を問う

BigQueryを日常的に使う人が、その知識を示す資格として目指すことが多いのは、Associate Data PractitionerとProfessional Data Engineerです。

段階の考え方

Google Cloudの認定を解説する技術ブログでは、基礎の認定について次のように書かれています。

Cloud Digital Leader 試験は、Google Cloud に関する最も基礎的な資格です。推奨の実務経験期間などはありません。 出典: blog.g-gen.co.jp

アソシエイトの段階については、IT業界の転職支援のサービスの解説で、すでにほかのクラウドやインフラでの経験がある人は基礎を飛ばしてアソシエイトから挑戦するのがよいと紹介されています。どの段階から始めるかは、それまでの経験で決めるのが現実的です。

Professional Data Engineerの試験の内容

BigQueryの知識を最も深く問うのが、Professional Data Engineerです。

認定の目的

Google Cloudの公式の認定のページでは、Professional Data Engineerは、さまざまなアプリケーションのデータを収集、変換、保存、配信することで、データにもとづく意思決定を可能にする人だと説明されています。データの基盤を、性能と安全性を最適化しながら設計し、構築する力が求められます。

評価される5つの能力

公式のページによると、試験では次の5つの能力が評価されます。

• データ処理システムの設計
• データの取り込みと処理
• データの保存
• 分析用データを準備して使用する
• データのワークロードの維持と自動化

BigQueryは、このうちデータの保存と、分析用のデータの準備と使用の中心になるサービスです。そのうえで、データを取り込む仕組みや、処理を自動で動かす仕組み、安全性と費用の管理まで、データの基盤の全体が範囲になります。

試験の基本の情報

項目	内容
試験時間	2時間
登録料	200米ドル（税別）
言語	英語、日本語
形式	40から50問の多肢選択（複数選択）式
受験の方法	遠隔監視のオンライン試験、またはテストセンター
有効期間	2年間
必須条件	なし
推奨される経験	業界の経験3年以上（Google Cloudでの設計と管理の経験1年以上を含む）

出典は Google Cloudの Professional Data Engineer のページ です。登録料は 200米ドル で、円での支払い額は為替によって変わります。

更新の方法

公式のページによると、認定を更新するときは、標準の試験を受ける、短い更新試験を受ける、Google Skillsで指定のコースやスキルバッジを修了する、の3つから選べます。更新試験は1時間で20問、登録料は100米ドル（税別）と案内されています。Google Skillsでの更新は、有効期間の最後の1年以内に指定のコースなどを修了した場合が対象で、その場合の有効期間は1年間です。

試験の名前が変わる予定

公式のページには、この試験は最近のブランディングの変更に伴い、まもなく更新される予定だと書かれています。試験で使われる製品の名前は、試験ガイドで確かめるよう案内されています。Google Cloudの製品は名前が変わることがあるので、勉強のときは最新の試験ガイドの名前で覚えておくと、本番で迷いません。

Associate Data Practitionerの試験の内容

BigQueryを使い始めて間もない人や、データの分析を中心にしている人に合うのが、Associate Data Practitionerです。

認定の目的

公式のページでは、Associate Data Practitionerは、Google Cloud上のデータを保護し管理する人で、データの取り込み、変換、パイプラインの管理、分析、機械学習、可視化などのタスクにGoogle Cloudのデータのサービスを使った経験がある人だと説明されています。IaaS、PaaS、SaaSといったクラウドの考え方の基本の知識も求められます。

評価される4つの能力

• データの準備と取り込み
• データの分析と提示
• データのパイプラインのオーケストレーション
• データの管理

オーケストレーションとは、複数のデータの処理を、決められた順番と時間で自動的に動かすように組み立てることです。

試験の基本の情報

項目	内容
試験時間	2時間
登録料	125米ドル（税別）
言語	英語、日本語
形式	50から60問の多肢選択（複数選択）式
必須条件	なし
推奨される経験	Google Cloudでのデータ処理の経験6か月以上

登録料は 125米ドル です。この試験も、ブランディングの変更に伴って、まもなく更新される予定だと公式のページに書かれています。有効期間と更新の詳しい条件は、公式の更新に関するよくある質問で確かめてください。

基礎のCloud Digital Leaderの位置づけ

Google Cloudに触れた経験がほとんどない人や、技術の職種ではないがデータの活用に関わる人には、基礎のCloud Digital Leaderという入口もあります。

試験の基本の情報

公式のページによると、試験時間は90分、登録料は99米ドル（税別）、形式は50から60問の多肢選択式で、日本語でも受けられます。有効期間は3年間で、必須条件はありません。推奨される経験として挙げられているのは、技術の専門家と協力して働いた経験です。

10月29日から新しい版になる

公式のページには、10月29日以降に受験する予定の人は、新しい版の試験ガイドを見るよう案内されています。これから受ける人は、受験の日に合わせた版の試験ガイドで範囲を確かめてください。

BigQueryの資格としての限界

Cloud Digital Leaderは、Google Cloudの全体像とビジネスへの生かし方を問う試験で、BigQueryを使う技術そのものを深く問うものではありません。BigQueryの知識を示したいなら、Cloud Digital Leaderは入口と考え、Associate Data PractitionerかProfessional Data Engineerに進むのが現実的です。

どの認定から取るか

立場別に、取る順番の目安を整理します。

BigQueryを使い始めたばかりの人

1. BigQueryのサンドボックスと一般公開データセットで、SQLの基本を練習する
2. Google Cloudの全体像が分からなければ、Cloud Digital Leaderの範囲を学ぶ
3. 実務やサンドボックスで6か月ほどデータの処理の経験を積み、Associate Data Practitionerを受ける

データの分析の経験がある人

ほかのデータベースやデータウェアハウスでSQLを書いてきた人は、基礎の段階を飛ばして、Associate Data Practitionerから挑戦できます。BigQuery特有の考え方（データの保存の仕方、パーティション、費用の考え方）を補えば、これまでの経験が生かせます。

データの基盤づくりを担っている人

データを取り込む仕組みや、処理を自動で動かす仕組みを設計し、運用している人は、Professional Data Engineerが合います。推奨される経験は業界の経験3年以上と重めなので、経験が足りないと感じる人は、Associate Data Practitionerで足場を固めてから進むと無理がありません。

立場別の比べ方

立場	合う認定
技術の職種ではないが、データの活用に関わる人	Cloud Digital Leader
BigQueryで分析を行い、データを準備している人	Associate Data Practitioner
データの基盤を設計し、運用している人	Professional Data Engineer

BigQueryの学び方

資格の勉強とは別に、BigQueryそのものを使いこなす力をつけることが、試験の合格にも仕事にもつながります。

手順1：サンドボックスで始める

公式のドキュメントの手順に沿って、BigQueryのサンドボックスを有効にします。Googleのアカウントでコンソールに入り、国と利用規約を確かめ、プロジェクトを作れば、一般公開データセットにクエリを実行できます。サンドボックスでは課金が有効になっていないので、勉強の段階で料金を心配せずに試せます。

手順2：SQLの基本を体で覚える

一般公開データセットを使って、データの絞り込み、並べ替え、集計、表同士の結合を練習します。たとえば、次のようなクエリは、BigQueryでよく使う形です。

SELECT
  DATE(created_at) AS day,
  COUNT(*) AS orders,
  SUM(amount) AS total
FROM `my_project.shop.orders`
WHERE created_at >= TIMESTAMP('2026-09-01')
GROUP BY day
ORDER BY day;

日ごとの注文の数と金額を集計する、ごく基本の形です。この形に、表の結合や、条件ごとの集計を加えていくと、実務で使う分析の多くを書けるようになります。

手順3：費用を意識した書き方を覚える

BigQueryでは、クエリでどれだけのデータを読むかが、処理の量と費用に関わります。必要な列だけを指定する、日付で区切った表（パーティション）を使って読む範囲を絞る、といった書き方は、試験でも実務でも大切な考え方です。クエリを実行する前に、どれだけのデータを読むかの見込みを画面で確かめる習慣をつけておきます。

手順4：データを取り込み、自動で動かす

分析に慣れたら、自分で用意したデータを読み込み、決まった時間に集計を動かす仕組みを作ってみます。ここまで来ると、Associate Data Practitionerの評価の分野の多くを体験できます。課金を有効にする場合は、予算の通知を設定しておき、使い終えたプロジェクトや資源を削除することを忘れないようにします。

手順5：公式の模擬試験で試験の形に慣れる

各認定のページには、模擬試験が用意されています。問題の形式と出題の傾向をつかみ、間違えた問題は公式のドキュメントで確かめ直します。答えを覚えるのではなく、なぜその選択肢が条件に最も合うのかを説明できるようにしておくことが、本番で初めて見る問題に対応する力になります。

BigQueryでよく使う言葉を整理する

BigQueryの勉強では、独特の言葉がいくつも出てきます。試験の問題文を読むときにも欠かせないので、主な言葉を日本語で整理しておきます。

データを入れる場所の言葉

• プロジェクト：Google Cloudの資源をまとめる単位。料金の請求や権限の管理もこの単位で行う
• データセット：表をまとめて入れておく入れ物。データを保存する地域や、誰が見られるかをこの単位で決められる
• テーブル：実際のデータが入る表
• ビュー：保存したSQLの結果を、表のように使える仕組み。元のデータを持たず、使うたびにSQLが動く

読む量を減らすための言葉

• パーティション：日付などで表を区切り、必要な区画だけを読めるようにする仕組み
• クラスタリング：指定した列の値で表の中を並べておき、絞り込みのときに読む量を減らす仕組み

この2つは、費用と速さの両方に関わるので、試験でも実務でもよく問われます。たとえば、毎日データが追加される注文の表なら、注文の日付でパーティションを作り、よく絞り込む商品の分類でクラスタリングをしておく、といった設計が考えられます。

処理を自動で動かす言葉

• スケジュールされたクエリ：決まった時間にSQLを自動で実行する仕組み
• パイプライン：データの取り込み、変換、保存を、決まった順番でつなげた処理の流れ

機械学習に関わる言葉

BigQueryには、SQLで機械学習のモデルを作ったり使ったりする機能もあります。公式のドキュメントの目次にも、BigQueryの中でAIの機能を使う項目が並んでいます。データの分析から機械学習の入口まで、同じ場所で扱えることは、BigQueryを学ぶ利点の1つです。

SQLの練習で押さえたい書き方

BigQueryの資格の勉強では、SQLの力が土台になります。練習のときに押さえておきたい書き方を整理します。

集計と絞り込み

COUNT、SUM、AVGといった集計の関数と、GROUP BYでのまとめ方は、最初に身につけたい基本です。集計したあとの結果で絞り込むときはHAVINGを使う、という違いも、問題で問われやすい点です。

表の結合

複数の表を結びつけるJOINは、分析の多くの場面で使います。結びつける条件に合わない行を残すかどうかで、INNER JOINとLEFT JOINを使い分けます。結合の条件を間違えると、行の数が思わぬほど増えることがあるので、結合のあとに行の数を確かめる習慣をつけておきます。

ウィンドウ関数

ウィンドウ関数とは、行をまとめずに、前後の行や同じグループの行を見ながら計算する関数のことです。たとえば、日ごとの売上の累計や、前の日との比較、グループの中での順位づけなどに使います。分析の仕事では使う場面が多く、慣れておくと書けるクエリの幅が大きく広がります。

日付と時刻の扱い

BigQueryでは、日付、日時、タイムスタンプの型が分かれています。タイムスタンプは世界の標準の時刻で保存されるので、日本の時刻で日ごとに集計したいときは、時刻の地域を指定して変換する必要があります。集計の結果が1日ずれる、という失敗は、ここでよく起きます。

勉強の計画の立て方

仕事をしながら資格を目指す人のために、勉強の計画の立て方を整理します。

経験に合わせて期間を決める

Associate Data Practitionerの推奨される経験は6か月以上、Professional Data Engineerは業界の経験3年以上です。この経験を満たしている人なら、試験ガイドで足りない部分を確かめて補う形で、1か月から2か月ほどの計画が1つの目安です。経験が少ない人は、まずBigQueryで手を動かす期間を長めに取ります。

1週間の配分の例

• 平日：1日30分から1時間、サンドボックスでSQLを書く
• 休日：1日2時間ほど、試験ガイドの分野を1つずつ学び、公式のドキュメントで確かめる
• 2週間に1度：学んだ範囲の問題を解き、間違えたところを見直す

手を動かす時間と、範囲を読む時間を分けておくと、どちらかに偏らずに進められます。

学んだことを記録に残す

書いたSQLと、そこで分かったことを記録しておくと、試験の直前の見直しに使えるだけでなく、仕事の実績として説明するときの材料にもなります。

試験に向けたコツ

勉強の中身とは別に、試験に向けて押さえておきたいコツを整理します。

試験ガイドの言葉で覚える

Google Cloudの製品は名前が変わることがあり、試験の名前も変わる予定が案内されています。勉強のときは、古い解説の名前ではなく、受ける版の試験ガイドに載っている名前で覚えます。

「最適な選択」を問う問題に慣れる

上の段階の試験ほど、どの選択肢も動きはするが、条件に最も合うのは1つだけ、という問題が増えます。問題文の「費用を最小にして」「運用の手間を減らして」「最も早く」といった条件の言葉に注目し、条件に照らして選択肢を比べる練習をしておきます。

オンラインで受けるときの準備

遠隔監視のオンライン試験を選ぶ場合は、公式のオンライン試験の要件を確かめ、使うパソコンと部屋の条件を事前に整えておきます。

データを扱うときに気をつけたいこと

BigQueryの仕事では、会社の売上や顧客の情報など、扱いに注意が必要なデータに触れることがあります。資格の範囲にもデータの管理や保護が含まれていますが、実務で特に気をつけたい点を整理します。

見られる人を必要な範囲に絞る

BigQueryでは、プロジェクト、データセット、テーブルの単位で、誰がデータを見られるかを決められます。分析のために作業する人にも、必要なデータだけを見られるようにし、使い終えたら権限を外します。業務委託で作業を受ける場合は、依頼する側が用意した権限の範囲で作業し、それ以上の権限を求めないことが信頼につながります。

個人の情報をむやみに取り出さない

顧客の名前や連絡先など、個人を特定できる情報は、分析に必要がなければ取り出さないようにします。集計の結果だけで足りる分析なら、個人ごとのデータを手元のパソコンに保存しないことも大切です。

作業の記録を残す

どのデータを、何のために、どう加工したかを記録しておくと、結果の数字の根拠を後から説明できます。依頼する側が同じ分析を繰り返したいときにも役立ちます。

経歴書やプロフィールでの見せ方

資格を取ったら、経歴書やプロフィールでの見せ方も考えておきます。資格の名前だけでは、何ができるのかが伝わりにくいからです。

資格と実績を並べて書く

たとえば、次のように書くと、読む人に具体的な力が伝わります。

• Google Cloud 認定 Associate Data Practitioner 取得
• BigQueryで広告と売上のデータを結合し、日ごとの成果のレポートを自動で作る仕組みを担当
• パーティションの見直しで、毎日の集計の処理量を減らした

成果物を見せられる形にする

公開してよいデータを使った分析の例を、手順と結果の説明つきでまとめておくと、面談で力を示しやすくなります。一般公開データセットを使えば、依頼された仕事の秘密に触れずに、自分の書き方や考え方を見せられます。

資格を仕事にどう生かすか

資格を取ったあと、それを仕事にどう結びつけるかを考えておくと、勉強の目的がはっきりします。

マーケティングの分析で生かす

Webのサービスや広告の成果を分析する仕事では、GA4のデータをBigQueryで分析する場面が増えています。画面のレポートと、BigQueryでの細かい分析の両方を扱えると、提案の幅が広がります。GA4の知識を示したい人には、Googleアナリティクス認定資格 が選択肢になります。GA4の画面の使い方と分析の基本を問う認定で、BigQueryでの分析と組み合わせると強みになります。

マーケティングやAIの活用の仕事の種類を知りたい人は、AI・マーケティング・セキュリティのお仕事 が参考になります。データの分析を生かせる仕事の種類と、求められる経験がまとめられています。

データサイエンスやAIの分野に広げる

BigQueryで集めて整えたデータは、機械学習のもとになります。データサイエンティストやAIエンジニアの役割の違いを知りたい人には、データサイエンティスト AI機械学習の違いと年収・資格・成功ロードマップ が参考になります。機械学習の知識を体系的に示したい場合は、日本ディープラーニング協会の E資格（JDLA ディープラーニング エンジニア） も選択肢になります。

教える仕事につなげる

SQLやBigQueryの使い方を教える仕事も、在宅で行われています。データの分析を始めたい人の学習の伴走や、資格の勉強の相談に乗る仕事です。家庭教師・受験・資格サポートのお仕事 では、資格の取得を支える仕事の種類と進め方が紹介されています。

データの仕事を長く見てきて分かること

在宅ワークとフリーランスの仲介を2004年から続けてきた運営者の立場から見ると、データの分析や基盤づくりの仕事で長く信頼されている人には共通点があります。集計の結果だけでなく、その数字が何を意味し、次に何をすればよいかまで説明できることです。きれいな表やグラフを作れる人は多くいますが、依頼する側が本当に求めているのは、数字をもとにした判断の材料です。

また、BigQueryの仕事では、費用への配慮が信頼につながります。読み込むデータの量を絞る、不要な処理を残さない、といった気配りができる人は、安心して任されます。仲介の手数料がかからない直接の取引なら、依頼する側は同じ予算でより多くの分析を頼め、受ける側の手取りも厚くなります。費用を気にかける姿勢は、その関係を長く続ける理由の1つになります。

研究の分野でデータを扱う仕事まで視野に入れたい人は、研究者の年収・単価相場 が参考になります。研究職の収入の幅と、専門性が評価される場面が整理されています。

BigQueryの知識を示す資格を目指すなら、まずサンドボックスで手を動かし、自分の経験に合わせて、Associate Data PractitionerかProfessional Data Engineerを選んでください。どちらの試験も更新が予定されているので、試験の名前、範囲、登録料は、申し込みの前にGoogle Cloudの公式のページで最新の案内を確かめてから進めてください。

よくある質問

Q. BigQueryだけを対象にした資格はありますか？

BigQueryという名前の付いた単独の公式の資格はありません。BigQueryの知識を示すには、Google Cloudのデータ系の認定を取るのが一般的です。中心になるのは、データの準備や分析を問うAssociate Data Practitionerと、データの基盤の設計や運用を問うProfessional Data Engineerです。基礎のCloud Digital Leaderは全体像を学ぶ入口になります。

Q. Professional Data Engineerの試験の時間と登録料を教えてください？

Google Cloudの公式のページでは、試験時間は2時間、登録料は200米ドル（税別）、形式は40から50問の多肢選択式で、英語と日本語で受けられると案内されています。有効期間は2年間で、必須条件はありません。推奨される経験は、Google Cloudでの設計と管理の1年以上を含む業界の経験3年以上です。

Q. BigQueryを使った経験が少なくても資格を取れますか？

Associate Data Practitionerは、Google Cloudでのデータ処理の経験6か月以上が推奨されていますが、必須条件はありません。経験が少ない人は、BigQueryのサンドボックスと一般公開データセットで、SQLの基本と費用を意識した書き方を練習してから受けると無理がありません。Google Cloudの全体像から学びたい人はCloud Digital Leaderも入口になります。

Q. Google Cloudの認定は更新が必要ですか？

認定には有効期間があり、Professional Data Engineerは2年間、Cloud Digital Leaderは3年間です。公式のページによると、更新は標準の試験、短い更新試験、Google Skillsでの指定のコースやスキルバッジの修了から選べる認定があります。更新の条件は認定ごとに違うので、公式の更新に関するよくある質問で確かめてください。