Professional Machine Learning Engineer
Un Professional Machine Learning Engineer conçoit, compile et met en production des modèles de ML afin de résoudre des défis métier. Pour ce faire, il s'appuie sur les technologies Google Cloud et sur sa connaissance des modèles et techniques de ML éprouvés. Il tient compte d'une IA responsable tout au long du processus de développement du ML et travaille en étroite collaboration avec d'autres équipes pour assurer la réussite à long terme des modèles. Il maîtrise tous les aspects de l'architecture des modèles, de l'interaction avec les pipelines de données et de l'interprétation des métriques. En outre, il doit être familier des principes de base du développement d'applications, de la gestion d'infrastructure, et de l'ingénierie et la gouvernance des données. Grâce à sa compréhension des méthodes d'entraînement, de réentraînement, de déploiement, de planification, de surveillance et d'amélioration des modèles, il conçoit et crée des solutions évolutives aboutissant à des performances optimales.
L'examen Professional Cloud Security Engineer évalue les compétences suivantes :
- Identification de problématiques liées au ML
- Développement de modèles de ML
- Conception d'une architecture pour les solutions de ML
- Automatisez et orchestrez les pipelines de ML
- Conception de systèmes de préparation et de traitement des données
- Surveillance, optimisation et maintien des solutions de ML
À propos de cet examen de certification
Durée : 2 heures
Frais d'inscription : 200 $ (hors taxes applicables)
Langue : anglais
Format de l'examen : 50 à 60 questions à choix et sélections multiples
Mode de présentation de l'examen :
a. Passez l'examen surveillé en ligne : consultez les exigences liées aux tests en ligne.
b. Passez l'examen surveillé sur site, dans un centre d'évaluation : trouvez un centre d'évaluation près de chez vous.
Conditions requises : aucune
Expérience recommandée: au moins trois ans d'expérience dans le secteur, dont au moins un an dans la conception et la gestion de solutions à l'aide de Google Cloud.
Renouvellement de la certification : les candidats doivent renouveler leur certification pour la conserver. Sauf indication contraire dans les descriptions détaillées des examens, toutes nos certifications Google Cloud sont valables deux ans à compter de la date d'obtention. Vous devez repasser l'examen pendant la période d'éligibilité au renouvellement de votre certification, puis obtenir une note d'admission. Vous pouvez tenter de renouveler votre certification au plus tôt 60 jours avant sa date d'expiration.
Présentation de l'examen
Étape 1 : Utilisez les produits en conditions réelles
Avant de passer l'examen de Machine Learning Engineer, il est recommandé d'avoir acquis une expérience pratique d'au moins trois ans avec les produits et solutions Google Cloud. Prêt à développer vos compétences ? Essayez la version gratuite de certains produits Google Cloud (dans la limite des plafonds mensuels).
Étape 2 : Familiarisez-vous avec le contenu de l'examen
Le guide de l'examen contient la liste complète des sujets pouvant être inclus dans l'examen. Consultez-le afin de déterminer si vous disposez des compétences adéquates.
Étape 3 : Consultez les exemples de questions
Familiarisez-vous avec le format des questions et des exemples de contenu qui peuvent être couverts par l'examen Machine Learning Engineer.
Étape 4 : Suivez des formations pour approfondir vos connaissances
Préparez-vous pour l'examen en suivant le parcours de formation Machine Learning Engineer. Découvrez la formation en ligne, les cours présentiels, les ateliers pratiques et d'autres ressources Google Cloud.
Préparez-vous pour l'examen avec des Googleurs et des experts certifiés. Bénéficiez de conseils et d'astuces utiles pour les examens, ainsi que d'insights de la part d'experts du secteur.
Parcourez la documentation Google Cloud pour consulter des discussions approfondies sur les concepts et les composants critiques de Google Cloud.
Grâce à ce guide pratique destiné aux développeurs qui débutent en science des données, vous apprendrez à mettre en œuvre un pipeline de données de bout en bout en utilisant des méthodes et outils de statistiques et de machine learning sur Google Cloud : Data Science on Google Cloud Platform
Étape 5 : Planifiez un examen
Inscrivez-vous et sélectionnez l'option pour passer l'examen à distance ou dans un centre d'évaluation à proximité.
Consultez les conditions d'utilisation et les règles de partage de données de l'examen.