Professional Machine Learning Engineer

Un Professional Machine Learning Engineer conçoit, compile et met en production des modèles de ML afin de résoudre des défis commerciaux. Pour ce faire, il s'appuie sur les technologies Google Cloud et sur sa connaissance des modèles et techniques de ML éprouvés. Le ML Engineer maîtrise tous les aspects de l'architecture des modèles, de l'interaction avec les pipelines de données et de l'interprétation des statistiques. En outre, il doit bien connaître le développement d'applications, la gestion d'infrastructure, l'ingénierie des données et la sécurité.

L'examen Professional Machine Learning Engineer évalue les compétences suivantes :

  • Identification de problématiques liées au ML
  • Conception d'une architecture pour les solutions de ML
  • Préparation et traitement des données
  • Développement de modèles de ML
  • Automatisation et orchestration de pipelines de ML
  • Surveillance, optimisation et maintien des solutions de ML
    S'inscrire Questions fréquentes

    Cet examen est disponible en anglais.

    À propos de cet examen de certification

    • Durée : 2 heures
    • Frais d'inscription : 200 $ (hors taxes applicables)
    • Langue : anglais
    • Format de l'examen : questions à choix et sélections multiples
    • Mode de présentation de l'examen :
      1. Passez l'examen surveillé en ligne : consultez les exigences liées aux tests en ligne.
      2. 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 : minimum trois ans d'expérience dans le secteur, dont au moins un an en conception et gestion de solutions à l'aide de GCP.

    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).

      Voir la version gratuite de Google Cloud  

    Étape 2 : Familiarisez-vous avec le contenu de l'examen

      Le guide de l'examen contient la liste complète des sujets pouvant être abordés au cours de l'examen. Consultez-le afin de déterminer si vous disposez des compétences adéquates.

      Consulter le guide de l'examen 

    Webinaire de préparation à la certification Machine Learning Engineer

    Recevez des astuces et des insights de la part de Googleurs et d'experts ayant récemment obtenu leur certification. Ainsi, vous en saurez davantage sur les systèmes de traitement des données, les modèles de machine learning, la manière de garantir la qualité des solutions et bien d'autres sujets encore.

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    Étape 3 : Consultez les exemples de questions

    Étape 4 : Suivez des formations pour approfondir vos connaissances

    Étape 5 : Planifiez un examen