Professional Machine Learning Engineer
プロフェッショナル機械学習（ML）エンジニアは、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使用して、ビジネス上の課題を解決する ML モデルを設計、作成、製品化します。ML エンジニアは、ML 開発プロセス全体において責任ある AI について検討し、他の職務と密接に連携してモデルの長期的な成功を確実にします。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、データ ガバナンスの基本コンセプトに精通している必要があります。ML エンジニアは、モデルのトレーニング、再トレーニング、デプロイ、スケジューリング、モニタリング、改良について理解し、スケーラブルなソリューションを設計、作成して最適なパフォーマンスを実現します。
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 モデルの開発
- ML ソリューションの設計
- ML パイプラインの自動化とオーケストレーション
- データ準備 / 処理システムの設計
- 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: 50 ～ 60 問の多肢選択（複数選択）式
試験の実施方法:
a. 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。
b. 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。
必須条件: なし
推奨される経験: Google Cloud を使用したソリューションの設計と管理の 1 年以上を含む、3 年以上の業界経験。
認定資格の更新と再認定: 認定資格を維持するには、再認定を受ける必要があります。試験の詳細で特に示されていない限り、Google Cloud のすべての認定資格は認定を受けた日から 2 年間有効になります。再認定を受けるには、再認定の対象期間中に試験を受け直し、合格点を達成する必要があります。再認定試験は、認定資格が有効期限切れになる 60 日前から受けることができます。
試験の概要
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。構築を開始するには、一部のプロダクトの Google Cloud の無料枠を毎月の上限枠まで無料でお試しいただけます。
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のトピックと一致しているかどうかをご確認ください。
ステップ 4: トレーニングでスキルを完成させる
Machine Learning Engineer の学習プログラムに従って試験に備えましょう。Google Cloud でオンライン トレーニング、対面クラス、ハンズオンラボ、その他さまざまなリソースをご覧ください。
Google Cloud のコンセプトや重要なコンポーネントに関する詳細な説明については、Google Cloud のドキュメントをご覧ください。
データ サイエンスの分野を学習するデベロッパーのための実践ガイドを用い、統計や機械学習の手法とツールを Google Cloud 上で利用してエンドツーエンド データ パイプラインを実装する方法を学習します。Google Cloud Platform でのデータ サイエンス