Google認定の機械学習資格「Professional Machine Learning Engineer」とは？ 合格するには：AWS、Microsoft、Googleの機械学習認定資格【後編】

機械学習開発の最先端を走るGoogle。同社認定の機械学習認定資格「Professional Machine Learning Engineer」を取得すれば、キャリアアップにつながる可能性がある。取得するには、どうすればいいのか。

[Dan Sullivan，TechTarget]

　大手クラウドベンダーの機械学習認定資格を紹介する本連載。前編「“機械学習のプロ”を認める『AWS Certified Machine Learning - Specialty』とは？　合格するには」はAmazon Web Services（AWS）の「AWS Certified Machine Learning - Specialty」、中編「初心者歓迎の機械学習資格『Azure Data Scientist Associate』とは？　合格するには」はMicrosoftの「Azure Data Scientist Associate」を取り上げた。後編となる本稿は、Googleの「Professional Machine Learning Engineer」を紹介する。

知っておきたい「Professional Machine Learning Engineer」の気になる中身

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機械学習の活用が広がっている

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　Professional Machine Learning Engineerは、次の6つの分野を対象とする。

• 機械学習課題のフレーミング
• 機械学習サービスの開発
• データの準備／データベースの設計
• 機械学習モデルの構築
• 機械学習パイプライン（処理の組み合わせ）の自動化と調整
• 機械学習サービスのモニタリング、最適化、保守

　GoogleはProfessional Machine Learning Engineerの試験を受験する人に、同社のクラウドサービス群「Google Cloud Platform」の実務経験が3年以上あることを推奨している。受験準備のために同社は、ビッグデータと機械学習の基礎知識の他、同社が開発した機械学習用のソフトウェア群「TensorFlow」、機械学習モデルのための管理体制「MLOps」などをカバーする学習プログラムを用意している。

　Professional Machine Learning Engineerの試験時間は2時間、受験料は200ドル。専用テストセンター、オンラインのいずれかで受講できる。対象言語は英語のみ。

　試験準備ができるオンライン講座として、Udemyの「Google Cloud Professional Data Engineer: Get Certified 2022」やCourseraの「Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer Professional Certificate」がある。いずれも機械学習パイプラインを中心に学び、Professional Machine Learning Engineerに必要な知識が得られる。

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