GCP 資格のなかでも最も基礎的な資格です。推奨実務経験などの技術的な前提条件は設定されておらず、未経験の方でも問題なく受験が可能です。

Google Cloud のプロダクトやサービス、ツール、機能、メリットなどの知識や、具体的に Google Cloud が企業をどのように支えているか、などの理解が求められます。

IT やクラウドの経験がまったくない個人でクラウドのキャリアに切り替えるか、基礎的なクラウドリテラシーを求めている基幹業務の従業員にとって、良い出発点となる資格と言えます。

本試験では Google Cloud でアプリケーションをサーバー上に配置、かつ利用できる状態にし、オペレーションのモニタリングや管理する知識、Google Cloud Console を使用した Google Cloud の管理方法などの知識が求められます。

未経験でも受験可能な範囲ですが、半年以上の Google Cloud の実務経験が推奨とされています。

クラウドアーキテクチャと Google Cloud に関する専門的な知識を活かし、ビジネス目標を実現するためにスケーラブルで高可用性を備え、堅牢かつ安全な動的ソリューションを設計、開発、管理する知識が要求されます。

3 年以上の業務経験が推奨（Google Cloud の実務経験 1 年以上）とされており、クラウドアーキテクチャと Google Cloud に関する専門的な知識が求めれる、難易度の高い資格と言えます。

アプリケーションデータの保存や取得の際に使用される Google Cloud のデータベース設計、作成、管理、トラブルシューティングに関する知識に加え、ビジネス要件や技術要件をスケーラブルで費用効果の高いデータベースソリューションに変換できる高度な知識が求められます。

5 年以上のデータベースと IT に関する全般的な経験が推奨（Google Cloud の実務経験 2 年以上）とされています。

本試験では、Google が推奨するツールとベストプラクティスを使用してスケーラブルで可用性の高いアプリケーションを構築する知識に加え、クラウドネイティブアプリケーション、デベロッパーツール、マネージドサービス、次世代データベース、汎用プログラミング言語などの幅広い知識が求められます。

3 年以上の IT 業務経験が推奨（Google Cloud の経験 1 年以上）とされています。

Professional Data Engineer は、データを収集、変換、公開することで他のユーザーにとってデータを有効で価値のあるものにする事のできる、データエンジニアとしての実力を証明するのに有効な資格です。

データ処理システムの設計、構築、デプロイ、モニタリング、維持、保護する能力などの知識が求められます。

3 年以上の IT 業務経験が推奨（Google Cloud の経験 1 年以上）とされています。

Google Cloud を用いたソフトウェアの構築、モニタリング、管理などの専門的な知識が求められます。

ソフトウェアとインフラストラクチャのデリバリーパイプラインを構築してデプロイし、本番環境のシステムとサービスを最適化して保守し、サービスの信頼性と配信速度の調整を行える能力を有する事を、この資格で証明出来るでしょう。

3 年以上の IT 業務経験が推奨（Google Cloud の経験 1 年以上）とされています。

Google のセキュリティ技術を活用しながら、設計、開発、管理をおこなう知識、IDとアクセスの管理、組織構造とポリシーの定義、Google のデータ保護技術の使用、ネットワークセキュリティ防御の構成、Google Cloud のログの収集と分析、脅威の検出とインシデント対応のための環境のモニタリング、コードとしてのセキュリティポリシー、安全なソフトウェア開発ライフサイクル、規制管理の適用など、クラウドセキュリティ全般の広範な知識が要求されます。

セキュリティエンジニアとしての実力を証明するのに有効な高難易度資格と言えます。

3 年以上の IT 業務経験が推奨（Google Cloud の経験 1 年以上）とされています。

ネットワークサービス、アプリケーションとコンテナのネットワーキング、ハイブリッドおよびマルチクラウド接続、VPC の実装やクラウドの実装に関するネットワーク全般の知識が求められ、ネットワークエンジニアのキャリアを持つ方にお勧めの資格と言えます。

3 年以上の IT 業務経験が推奨（Google Cloud の経験 1 年以上）とされています。

Google Workspace の内容に特化した資格であり、ツール、プログラミング言語、API を使用して、ワークフローの自動化、エンドユーザーの教育、業務効率を向上させながら、Google Workspace を使いこなす知識が要求される資格となります。

3 年以上の IT 業務経験が推奨（Google Workspace の経験 1 年以上）とされています。

ML モデルのアーキテクチャ、データ パイプライン内のインタラクション、指標の解釈方法の全般に加え、アプリケーション開発、インフラストラクチャ管理、データ エンジニアリング、データ ガバナンスの基本コンセプトなどの知識が求められます。

機械学習エンジニアとしての実力を証明するのに有効な高難易度資格と言えます。

3 年以上の IT 業務経験が推奨（Google Cloud の経験 1 年以上）とされています。