Professional Machine Learning Engineer

Professional Machine Learning Engineer は、Google Cloud テクノロジーに加え、実績のある ML モデルと技術の知識を活用して、ビジネス上の課題を解決する ML モデルを設計、ビルド、製品化します。ML エンジニアがこの認定資格を取得するには、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、セキュリティに精通している必要があります。

Professional Machine Learning Engineer 認定試験では、以下に関する能力が評価されます。

  • ML 問題の枠組み
  • ML ソリューションの設計
  • データの準備と処理
  • ML モデルの開発
  • ML パイプラインの自動化とオーケストレーション
  • ML ソリューションのモニタリング、最適化、メンテナンス

    この試験は英語でのみ受験できます。

    この認定試験について

    • 時間: 2 時間
    • 登録料: $200(税別)
    • 言語: 英語
    • 試験の形式: 試験は選択式
    • 試験の実施方法:
      1. 遠隔監視オンライン試験を受験する方は、オンライン テストの要件をご確認ください。
      2. テストセンターでオンサイト監視試験を受ける方は、お近くのテストセンターをこちらから検索してください
    • 前提条件: なし
    • 推奨される経験: 業界経験が 3 年以上(GCP を使用したソリューションの設計と管理の経験 1 年以上を含む)

    ステップ 1: 実務経験を積む

      Machine Learning Engineer 試験を受験するには、Google Cloud プロダクトおよびソリューションの実務経験が 3 年以上あることが推奨されます。構築開始の準備はできましたか。一部のプロダクトの Google Cloud の無料枠を最大で 1 か月間、無料でお試しいただけます。

      Google Cloud の無料枠を見る  

    ステップ 2: 試験内容を理解する

      試験ガイドには、試験に出題される可能性があるトピック一覧が掲載されています。ガイドをお読みになり、ご自身のスキルが試験課題と一致しているかどうかをご確認ください。

      試験ガイドを見る  

    Machine Learning Engineer 準備ウェブセミナー

    Google 社員や最近認定されたエキスパートが参加するこのセミナーでは、データ処理システム、機械学習モデル、ソリューション品質などに関するヒントや知見が得られます。

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    ステップ 3: 例題を確認する

    ステップ 4: トレーニングでスキルを完成させる

    ステップ 5: 受験日を選択する

      リモートまたはお近くのテストセンターで受験するオプションを選択して登録します。