Professional Machine Learning Engineer
Um Professional Machine Learning Engineer projeta, cria e coloca modelos de ML em produção para resolver desafios de negócios usando as tecnologias do Google Cloud e o conhecimento de técnicas e modelos comprovados de ML. O engenheiro de ML considera que a IA é responsável durante todo o processo de desenvolvimento de ML e colabora bem de perto com profissionais detentores de outros papéis de job para garantir o sucesso dos modelos a longo prazo. Esse profissional de ML tem amplo conhecimento de todos os aspectos da arquitetura do modelo, interação do pipeline de dados e interpretação de métricas. Ele precisa conhecer os conceitos básicos de desenvolvimento de aplicativos, gerenciamento de infraestruturas, além de engenharia e governança de dados. Ao compreender o treinamento, o retreinamento e os processos de implantação, programação, monitoramento e melhoria de modelos, o engenheiro de ML cria e desenvolve soluções escalonáveis que asseguram o melhor desempenho.
O exame Professional Machine Learning Engineer avalia sua capacidade para:
- Criar problemas de ML
- Desenvolver modelos de ML
- Arquitetar soluções de ML
- Automatizar e orquestrar pipelines de ML
- Criar sistemas de preparação e processamento de dados
- Monitorar, otimizar e fazer a manutenção de soluções de ML.
Sobre o exame de certificação
Duração: duas horas
Taxa de inscrição: US$ 200 (mais impostos, quando aplicável)
Idioma: inglês
Formato do exame: 50 a 60 perguntas de múltipla escolha e seleção múltipla
Método de realização do exame:
a. Realize o exame supervisionado on-line em um local remoto. Consulte requisitos do teste on-line.
b. Realize o exame supervisionado presencial em uma central de testes. Encontre uma central de testes perto de você.
Pré-requisitos: nenhum
Experiência recomendada: três anos ou mais de experiência no setor, incluindo um ou mais anos de projeto e gerenciamento de soluções usando o Google Cloud.
Renovação da Certificação / Recertificação: os candidatos precisam refazer o exame para manter o status da certificação. A menos que seja explicitamente indicado na descrição do exame, todas as certificações do Google Cloud são válidas por dois anos a partir da data de certificação. A recertificação é concedida depois que você refizer o exame durante o período de qualificação e alcançar a pontuação de aprovação. Será possível tentar renovar sua certificação quando faltarem 60 dias ou menos para o vencimento dela.
Visão geral do exame
Etapa 1: consiga experiência prática
Antes de realizar o exame de Machine Learning Engineer, recomendamos que você tenha três anos ou mais de experiência prática com os produtos e as soluções do Google Cloud. Tudo pronto para começar? Conheça o Nível gratuito do Google Cloud e use alguns dos nossos produtos (até alcançar os limites mensais).s
Etapa 2: entenda o conteúdo do exame
O guia do exame contém uma lista completa dos temas que podem ser incluídos no teste. Consulte esse documento para determinar se as suas habilidades estão alinhadas ao conteúdo da avaliação.
Etapa 3: veja os exemplos de perguntas
Conheça o formato das perguntas e o exemplo de conteúdo que pode ser abordado no exame Machine Learning Engineer.
Etapa 4: treine para aprimorar suas habilidades
Siga o programa de aprendizado do Machine Learning Engineer e prepare-se para o exame. Confira treinamentos on-line, aulas presenciais, laboratórios práticos e outros recursos do Google Cloud.
Prepare-se para o exame com os Googlers e especialistas certificados. Veja dicas e sugestões valiosas para o exame, além de insights de especialistas do setor.
Acesse a documentação do Google Cloud e participe de discussões detalhadas sobre conceitos e componentes essenciais do Google Cloud.
Aprenda a implementar um pipeline completo de dados usando ferramentas e métodos estatísticos e de machine learning no Google Cloud. Estude com este guia prático para desenvolvedores que estão entrando no campo da ciência de dados: Ciência de dados no Google Cloud Platform.
Etapa 5: agende um exame
Inscreva-se e selecione a opção de realizar o exame remotamente ou em uma central de testes perto de você.
Consulte os Termos e Condições e as políticas de compartilhamento de dados do exame.