AWS、Microsoft、Googleの機械学習認定資格【後編】
Google認定の機械学習資格「Professional Machine Learning Engineer」とは? 合格するには
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。
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
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。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社フィックスターズ] 組み込みデバイスへのAI実装で開発速度と品質を両立する方法 -
製品レビュー
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 実画面を見れば納得 営業・設計・開発を「AI×CRM」でつなぐとこうなる -
比較資料
[アイティメディア広告企画] ERP導入ガイド:「OBIC7」「SMILE V 2nd Edition」「Oracle NetSuite」を比較 -
市場調査・トレンド
[アイティメディア株式会社] AI Overviews時代のB2Bマーケ! 成長企業が選ぶ戦略とは? -
市場調査・トレンド
[アイティメディア株式会社] なぜあの施策は失敗したのか? B2Bマーケ施策を成功させる3つの鉄則
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
半数がブルーカラー転向を視野に? ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
2
NVIDIA「一強体制」の終わりか データセンターを襲う“電力の壁”
-
3
岐阜県庁が7000人規模でも重くならないテレワークを「Prisma Access」で実現
-
4
Microsoft 365侵害企業の9割はMFA導入済み 1002人調査で見えた盲点
-
5
「アップグレードできないJava」をどう守る IBMとRed HatがAIで400件超修正
-
6
PHPはそもそも必要か? 脆弱性で問われる自社サイト安全性と保守負担のバランス
-
7
Amazon配送車の車載カメラが引き起こす4つのプライバシー議論
-
8
「サステナブルPC」とは? “ごみ製PC”から“CO2相殺ゲーミングPC”まで
-
9
レノボの法人専用タブレット「Lenovo ThinkTab X11 Gen 1」がもたらす現場革新
-
10
クライアントサイドの脆弱性をテストする
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
3
10G回線の真価をフルに享受するには? 導入前にチェックしたいポイント
-
4
SCS評価制度時代の「SASE選定」ガイド
-
5
顧客対応自動化の要点:RAGとデータ連携で“業務で使える生成AI”にする方法
-
6
マンガで解説:情シスの負担を減らす「MDRサービスのインシデント対応」の中身
-
7
「EDR」選定ガイド:比較・検討フェーズで整理すべきポイントを解説
-
8
なぜAIは組織で定着しないのか? 全社展開を阻む「3つの壁」と突破のヒント
-
9
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
10
ランサムウェア攻撃“究極の対策”はこれだ
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー