Google Cloud Certified - Professional Machine Learning Engineer受験

2023年5月14日、GCP試験Professional Machine Learning Engineerを受験し、無事に合格しました。

先月にWS Certified Machine Learning - Specialtyに合格したのですが、あの試験内容では機械学習のスキルの証明にはならないと思ったことが受験のきっかけでした。

実際に、試験を受けてみて、こちらの試験の方が機械学習の知識を幅広く証明できると思いました。あと、特徴としては機械学習のDeployやPipelineに重きを置いていると感じました。

試験の概要

Google CloudのHPによると、試験の概要は以下の通りです。

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。

https://cloud.google.com/certification/machine-learning-engineer?hl=ja

なお、2023年5月14日現在、試験は英語のみです。

教材

事前学習では以下の教材を利用しました。
1. Coursera
Google Cloudが準備しているCourseraのコースは全体を網羅的に学習することができ役に立ちます。また、実際にGoogle Cloudを触ることもできるのも良いところです。試験に合格するだけであれば、Google Cloudに触る必要はないかもしれませんが、実業務で将来的に使うことを考えているならば、できる限り使うべきです。
ただし、2023年5月現在一部のコースのLabでエラーが出て前に進めませんでした。こちらはGoogle Cloudに修正してもらいたいです。
2. Whizlabsの試験問題
こちらの良い点は解説が分かりやすいことです。Udemyの試験問題も利用しましたが、こちらは間違いが多いので要注意です。
3.  Googleの公式問題
試験1週間前に公式問題を解いたら、何と正答率20％。これはやばいと思って、復習を一生懸命やりました。

試験当日
試験は田町のテストセンターで受けました。こちらは他の試験でも使ったことがあり、スタッフの対応が良いことからおすすめです。
試験問題は全部で60問。試験時間は2時間です。最初は1問当たり2分使ってしまい焦りましたが、結局見直しも含めて20分ほど余裕を持って終わらせることができました。もっとも、気がついたら私しか会場に残っていなかったです。
事前に、試験が終了すると結果が表示されるという情報を見ていたので、結果が表示されることを期待していたのですが、結果には気が付かず。家に帰ってから、Webassessorを見たら"PASS"と表示されていて、ホッとしました。合格ラインや実際の点数は公表されませんが、おそらく75％くらいの正答率だった感触です。

正式な合格通知

試験当日の結果は暫定的なもので、正式な合格通知は翌日届きました。無事に合格できて、嬉しかったです。試験1週間前の段階で模擬試験を受けた結果が散々だったので不安でしたが、何とか間に合わせることができました。

試験を受けての感想

GoogleはProductionやパイプラインを作るところに重きを置いていると感じました。また、BigQueryも特徴的なので、その辺もしっかりと押さえて欲しいという思いが伝わってきました。AWSより機械学習の基礎知識を幅広く取り扱っているという印象で、AWSの試験勉強よりも役に立ったと思っています。もちろんAWSの試験内容もAWSのサービスを理解するという意味では良いものでした。ただ、私の中では機械学習の知識を証明するものが欲しかったので、そういう意味ではGoogleの試験の方が私の目的に合っていたと思います。