はじめに
Snowflakeの上位資格に挑戦したいけれど、 「ArchitectとData Engineerって何が違うの？」 「実務経験って本当に試験対策に役立つの？」 そんな疑問を抱えている方は多いのではないでしょうか。
こんにちは！ インテージテクノスフィアの平林です。
今回、SnowPro Advanced認定の1つである「SnowPro Advanced: Data Engineer」に合格したため、その合格体験記を執筆します。 これから受験を考えている方の参考になればうれしいです。
試験概要（SnowPro Advanced: Data Engineer）
まずは、今回受験した試験の情報を整理します。Snowflake公式が公開している試験情報は以下の通りです。
※2026年2月時点の情報です。
- 問題数：65問
- 試験時間：115分
- 合格ライン：750点（1,000点満点）
- 受験料：375 USD
- 形式：選択式（複数回答あり）
- 前提条件：SnowPro Core 認定を保持していること
- 言語：英語、日本語
- 出題範囲：試験は以下の5つのドメインから構成されています
データ移動：26%
パフォーマンスの最適化：21%
ストレージとデータ保護：14%
データガバナンス：14%
データ変換：25%
受験時点でのSnowflake経験と動機
実務経験： 1年強（主にデータ基盤の運用保守、クエリチューニング、ロール設計・セキュリティ設定など）
保有資格：
2024年8月 SnowPro Core 取得、
2025年6月 SnowPro Advanced: Architect 取得
受験の動機：Architectで得た「全体設計」の知識に加え、より実装・パイプライン構築に特化した「Data Engineer」の範囲を網羅することで、日々の運用保守業務の質をさらに高めたいと考えたため
2週間の学習戦略
すでにArchitectを取得していたこと、また日々の業務が試験範囲と重なっていたこともあり、2週間という短期間で集中して取り組みました。
1. Udemyの問題集を解きまくる
まずは現状把握のため、Udemyの問題集を解きました。私が利用した問題集はこちらの2つです。 （紹介する教材は私自身の学習で使ったもので、PR目的ではありません。）
今の知識で十分な分野と不十分な分野を把握して今後の学習戦略を立てつつ、試験の出題傾向や問われ方に慣れることができました。正解して終わりではなく、「なぜ他の選択肢が間違いなのか」をドキュメントで確認するように意識しました。
2. 「実務経験」と「試験範囲」の紐付け
幸い、以下の分野は普段の業務知識でカバーできました。
クエリチューニング： プロファイリングツールの見方、データクラスタリング。
セキュリティ： RBAC（ロール継承）、データマスキング、行アクセスポリシー。
逆に、実務であまり触れていない「データ取り込みのオプション詳細」などは、公式ドキュメントを読み込み、実際の環境で挙動を確認しながら理解を深めました。
【技術的気づき】Snowpipe以外の選択肢が見えた
今回の試験勉強を通じて、実業務に活かせる大きな発見がありました。それは、外部ストレージからの自動ファイル取り込み手法の多様性です。
これまでは「自動取り込み＝Snowpipe」という先入観がありましたが、試験範囲を学ぶ中で「ディレクトリテーブル ＋ Stream ＋ タスク」の組み合わせの有用性に気づきました。
リアルタイム性が求められる単純なロードにおいてはSnowpipeが適していますが、ロード時に複雑なELT処理を噛ませたい等、柔軟な制御が必要なケースにおいてはこの構成を採用する価値があると感じました。
「この要件ならSnowpipeではなく、あえてこちらの構成で行くのもアリだな」と、保守運用の提案の幅が広がる感覚がありました。
試験の感想とアドバイス
CoreやArchitectとの違い
Coreと比較すると圧倒的に「実務的」です。SQLの実行結果を推測させる問題や、最適なロール継承を問う問題など、実際に手を動かした経験が求められる問題が多いです。
Architectと比較すると、Architectが「どのサービスを組み合わせるか（設計）」を問うのに対し、Data Engineerは「その機能をどう実装・最適化するか（詳細）」を問われる印象でした。
これから受ける方へ
ありきたりなアドバイスかもしれませんが、「実際の環境で動かしてみる」ことに勝る勉強法はありません。
私の場合では、以下のポイントはドキュメントを読むだけでなく自らの手で挙動を確認することで理解が深まりました。
クエリプロファイラ： どの統計情報を見てボトルネックを判断するか。
マスキングポリシー： 条件式の書きかたやテーブルへの反映、実際にロールを切り替えてどう見え方が変わるか。
ロール評価：CURRENT_ROLE、IS_ROLE_IN_SESSION、INVOKER_ROLEの違い。
COPYコマンドのオプション： エラーハンドリング（ON_ERROR）の挙動など。
おわりに
Data Engineer試験の勉強を通じて、普段の業務経験で得た知識の再確認ができただけでなく、これまでぼんやり認識していた領域が明確な知識として定着し、より知見に磨きがかかったように感じています。資格取得はゴールではなく、あくまで顧客に価値を還元するための手段。今回得た知見を、今後の基盤構築やチューニング業務にフル活用していきたいと思います！
