[機械学習]Dataiku ML Opsに合格した話

今回は、Dataikuにおける最上位資格のML Ops Practitionerに挑戦したので、体験談をまとめたいと思います。

以前に取得したDataikuの資格はこちら👇

Dataiku ML Ops とは

Dataikuの資格は5種類あり、Dataiku ML Ops の資格は最上位に位置しています。受験に際してはCore Designer + ML Practitioner + Advanced Designに合格していることが条件になります。

ML Opsの内容としては、Dataiku プロジェクトとモデルをバッチ モードおよびリアルタイム モードで運用環境にデプロイする能力がテストされます。

受験までの準備

Dataikuでは、各資格に対応する形でラーニングパスが用意されています。（すべて無料）

ここからML Ops を選択し、必須コースにそれぞれ取り組みます。今までの3つのコースではハンズオンがありましたが、ML Opsではハンズオンは必須ではありません。

というのも、ML Opsで最も重要なコンセプトは本番環境へのデプロイ、なのですが、Dataikuの料金体系を見てみると…

本番環境のデプロイを制限なしで利用できるのは、エンタープライズプランのみとなっています。

ということで、ハンズオンは用意されてはいるものの、無料トライアル版ではそもそも使えない機能のハンズオンになるので、私は座学だけにとどめました。動画を見たり、ドキュメントを読む…など。

それでも説明は分かりやすかったので、試験に出る以下の範囲についてはしっかりと学べました！

• ML Ops / 本番環境の概念

• 実稼働環境へのデプロイの仕方

• プロジェクトバンドルのバッチデプロイとバージョン管理

• リアルタイムAPIサービスの設計とデプロイ

認定試験の受験にあたっても、ハンズオンはありませんでした。ラーニングパスで学んだコンセプトをきちんと理解しているかが問われる設問が20問ありました。

注：ディスカバープラン、ビジネスプランでも一部のオートメーション及びデプロイ機能は利用可能ですので、資格の学習目的ではなく実際に導入される場合は、御社の要件と共にDataiku社にお問い合わせください！

あると便利な事前知識

ML Ops Practitionerでは機械学習モデルを本番環境にデプロイする知識が問われます。以下のような経験があるとスムーズに学習を進められると思いました。

• ソフトウェアのバージョン管理

• デプロイ前の最適化・最終レビューの経験

• 本番環境へのデプロイ経験

• デプロイ手法の理解（バッチ・API等）

• リアルタイムAPI/スコアリングの経験

これらの経験が無くても、動画で分かりやすく説明があったので今までの3種類の資格を習得されている方であれば、十分取り組める内容になっていると思います💡

学んだこと

やはりDataikuは、機械学習のモデル作成から運用までを一気通貫してできる製品だということを改めて実感しました。社のモットーである「日々のAIで、皆が一歩先へ」というのを実現するのにぴったりな製品だと思います。

機械学習は使用するツールが多岐にわたることが多く、それらをオーケストレーションするのが難しく、特にデプロイ・運用（ML Ops）にあたってはバージョン管理、ドキュメント管理などに課題が出てくるように感じます。

それを、Dataikuの場合は他システムとの統合も簡単にできつつ、分かりやすいUI/UXでこれらのプロセス（データ準備、モデル作成、ML Ops）を一元管理できるのが素晴らしいと思いました。

あとは実際にDataikuを活用されているお客様事例が気になるので、自分のネクストステップとして調べてみようと思います！

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以上でDeveloperを除く全てのDataikuの資格を取り終えました😃！長きにわたって、Dataikuの合格体験記にお付き合いいただきありがとうございます。

せっかく時間をとって勉強しても、アウトプットしないと一瞬で忘れてしまう性格ので、このようにまとめが出来て良かったです。これから資格習得を考えられている方、応援しています！！🎉

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最後までお読みいただきありがとうございました！
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