全額返済保証
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Google Professional-Machine-Learning-Engineer 認定試験の出題範囲：
| トピック | 出題範囲 |
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| トピック 1 | - Collaborating within and across teams to manage data and models: It explores and processes organization-wide data including Apache Spark, Cloud Storage, Apache Hadoop, Cloud SQL, and Cloud Spanner. The topic also discusses using Jupyter Notebooks to model prototypes. Lastly, it discusses tracking and running ML experiments.
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| トピック 2 | - Automating and orchestrating ML pipelines: This topic focuses on developing end-to-end ML pipelines, automation of model retraining, and lastly tracking and auditing metadata.
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| トピック 3 | - Architecting low-code AI solutions: This section of the exam measures the skills of Google Machine Learning Engineers and covers developing machine learning models using BigQuery ML. It includes selecting appropriate models for business problems, such as linear and binary classification, regression, time series, matrix factorization, boosted trees, and autoencoders. Additionally, it involves feature engineering or selection and generating predictions using BigQuery ML.
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| トピック 4 | - Scaling prototypes into ML models: This topic covers building and training models. It also focuses on opting for suitable hardware for training.
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| トピック 5 | - Monitoring ML solutions: It identifies risks to ML solutions. Moreover, the topic discusses monitoring, testing, and troubleshooting ML solutions.
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参照：https://cloud.google.com/certification/guides/machine-learning-engineer
三つのバージョン
我々会社のGoogle Professional Machine Learning Engineer試験勉強資料は3種類のバージョンがあります。第一種はPDF版で、お客様は印刷してから、紙質の形式で勉強し、メモをできます。第二種はGoogle Professional Machine Learning Engineer ソフト版で、真実の試験環境を模擬し作成されて、試験の雰囲気と流れを体験させることができます。第三種はオンライン版で、お客様はスマートとIPADなどの電子設備の上に使用されます。便利持ちなので、どこでもいつでも学習できます。
弊社は製品に自信を持っており、面倒な製品を提供していません。
山内**
