Google Cloud Professional Machine Learning Engineerを受験しました
仕事で必要になり、先日、Google Cloud Professional Machine Learning Engineer試験を受験しました。
ご存じのとおり英語の試験で、英語が苦手な私への無茶ぶりもいいとこですが、私なりの1か月間の試験対策をここに記録しておきます。
なお、試験問題の改変時期だったらしくベータ版の試験を受験したため、問題数は通常の倍の115問、試験時間も倍の4時間という苦行で、さらに合否はすぐに確認できず6～8週間後に通知されるというモヤモヤ期間つきでした。
■私の前提知識
Web系プログラマ歴3年、データエンジニア歴半年
業務でBigQueryMLとかAutoMLとかを少し触る。Vertex AIはかすかに
統計とか機械学習はちょっとわかる。チョットデキルではない
■学習内容
1. Coursera
今回の試験に対応した書籍を見つけられなかったためCourseraを使って勉強することにし、7日間無料特典をフルに利用して予備知識をインプットすることにしました。
7日以内にコースを解除してクレジットカード情報も削除すれば課金は発生しないはずで、ただ、一部に無料範囲外の即課金コンテンツもあるので注意が必要。そうとは知らず購入したコースがあったため、すぐに返金申請をしてことなきを得ました。
機械学習を勉強したことがある方であれば、各コースで知っている内容も多いと思います。Googleならではの部分については、最初のほうはハンズオンもちゃんとやりましたが、後半は面倒になり飛ばしました。
以下が詰め込んだコース。
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
How Google does Machine Learning 日本語版
Launching into Machine Learning 日本語版
Intro to TensorFlow 日本語版
Feature Engineering 日本語版
ML Pipelines on Google Cloud - 日本語版
Production Machine Learning Systems
MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals 日本語版
Art and Science of Machine Learning 日本語版
2. Udemy
上記の51問×3回分の模擬問題を購入しました。私はベータ版試験だったため、従来の問題に対応しているであろうこの模擬問題にはあまり期待できない気がしましたが、とは言えこのような模擬問題しか選択肢がないのでこれを過学習することにしました。
進め方としては、1周目はただひたすらわからない英単語をリストアップする作業、2周目、3週目で問題を解いて理解するという流れで、最終的に86%、84%、90％の正答率でした。
リストアップした英単語は定期的に復習しました。サボった日もあったけど。文法まで学習する時間はなかったため、そこは学生時代のわずかな記憶と雰囲気でどうにか。
3. 公式の模擬試験
これは最初に一度実施しましたが、それっきり放置でした。わからない英単語はここからもリストアップしました。
最終的に今回の試験対策としてリストアップした英単語は800個で、最後まで1割程度は覚えられませんでした。
■いざ試験会場へ
リモートではなく試験会場での受験を選択し、身分証として免許証とクレジットカードを持参しました。4時間の試験で首や肩がダルかったですが、集中はそれほど途切れなかったと思います。
合格ラインが不明なのでなんともですが、気持ち的には合否は50％くらいの感覚で試験会場をあとにしました。
■最後に
Google Cloudはサービスの変更が多いので、模擬問題をやっていても古さを感じる場面が多々あり、「この設問と答えが現行のサービスでも通用するのか」といった疑問を抱えながらの勉強期間でした。
ただ、試験問題の形式に慣れるという点においては模擬問題を実施してよかったと思います。
反省点としては、いまGoogle CloudではVertex AI推しなので、Kubeflow、Tensorflow、Vertex AI Pipelineの関係性、Vertex AI テスト、Metadata、Monitoringあたりをもっと押さえておくべきだったと思っています。
あとは結果をそれとなく待ってみます。
以上、ここまでお読みいただきありがとうございました。
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