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So erhalten Sie Ihre neue Zertifizierung als Machine Learning Engineer von Google Cloud

Google hat kürzlich ein neues Zertifikat eingeführt , das bestätigt, dass sein Eigentümer in der Lage ist, Modelle für maschinelles Lernen mithilfe von Cloud-Technologien zu entwerfen, zu erstellen und freizugeben. Google Cloud - Google Cloud Professional Engineer für maschinelles Lernen. Es wird auch davon ausgegangen, dass der zertifizierte Ingenieur mit allen bewährten Modellen und Methoden des maschinellen Lernens vertraut ist.







Hier erfahren Sie, wie Sie eine neue professionelle Zertifizierung von Google erhalten und wie sich dies auf Ihre IT-Karriere auswirkt.



Die Nachfrage nach dem Beruf wächst



Der Mangel an qualifizierten Technikern während der Pandemie ist für viele Unternehmen, die sich im Prozess der digitalen Transformation befinden, zu einem Problem geworden. Laut Google war es für CIOs in diesem Jahr eine der größten Herausforderungen, Datenwissenschaftler mit Erfahrung im maschinellen Lernen zu finden.



Laut einem Bericht des Beratungsunternehmens Robert Half International vom September, in dem Trends in der IT-Branche hervorgehoben werden, holen viele Unternehmen derzeit technologisch versierte Wettbewerber auf .



"Unternehmen suchen jetzt hauptsächlich nach Technikern mit Fachkenntnissen in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), Cloud Computing und Prozessautomatisierung ", heißt es in dem Bericht.



Auch laut BerichtIm Durchschnitt werden AI / ML-Profis im nächsten Jahr eines der höchsten Einstiegsgehälter haben (nicht in Führungspositionen).



Was ein neues Zertifikat gibt



Neben der Verbesserung der beruflichen Fähigkeiten ist die Google Cloud-Zertifizierung ein wichtiges Kriterium für IT-Personalvermittler. Laut einem Global Knowledge-Bericht priorisiert mehr als die Hälfte der befragten Tech-Recruiter ihre formalen Qualifikationen.



Weitere wichtige Punkte aus dem Bericht:



  • Der Erwerb einer neuen Fähigkeit oder Zertifizierung kann dazu beitragen, Ihr Einkommen auf bis zu 12.000 USD pro Jahr zu steigern.
  • Cloud-Computing-Experten haben einige der höchsten Gehälter in der IT.


Eine weitere aktuelle Umfrage von Gallup aus dem ersten Quartal 2020 zeigt, dass Associate- und Professional-Google Cloud-Zertifizierungen die Fähigkeiten verbessern, die für eine Vielzahl von Rollen in der Cloud-Branche erforderlich sind.



Zusätzliche Vorteile:



  • Wenn Sie eine Zertifizierung erhalten, erhalten Sie Zugriff auf die Google Cloud-Community, in der verschiedene Fachleute kommunizieren und Ideen austauschen. Dies ermöglicht stärkere IT-Bindungen.
  • Darüber hinaus können Sie Einladungen zu globalen Veranstaltungen erhalten, die von Google Cloud gehostet werden.
  • Das Vertrauen des Unternehmens in zertifizierte Mitarbeiter wächst, neue Entwicklungsmöglichkeiten ergeben sich und die Gehälter steigen.


So erhalten Sie ein Zertifikat



Dies erfordert eine zweistündige Prüfung. Google weist darauf hin, dass mindestens drei Jahre Erfahrung mit ML und mindestens ein Jahr Erfahrung in der Entwicklung und Verwaltung von Lösungen auf der Basis der Google Cloud Platform (GCP) wünschenswert sind .



Einzelheiten:



  • Prüfungsdauer: 2 Stunden.
  • Anmeldegebühr: 200 $.
  • Englische Sprache.
  • Format: Test.


Die Prüfung kann aus der Ferne abgelegt werden. Sie müssen sich zuerst bei Ihrem Google Cloud Webassessor-Konto registrieren. Zur Vorbereitung auf die Prüfung empfiehlt Google, dass Sie einen speziellen Leitfaden lesen . Sie können auch die Beispielfragen und die Google Cloud- Dokumentation anzeigen .



Erforderliche Kenntnisse und Fähigkeiten



Laut Experten, die das Zertifikat bereits erhalten haben, widmet die Prüfung zum Google Cloud Professional Machine Learning Engineer den ML-Engineering-Lösungen große Aufmerksamkeit. Der datenwissenschaftliche Teil der Prüfung konzentriert sich mehr auf technische als auf theoretische Aspekte: Algorithmen, Implementierung, Einschränkungen. Bewerber profitieren von Kenntnissen in Python, SQL, TensorFlow 2.x und seinem Ökosystem sowie von der Implementierung von TensorFlow 2 auf Basis von GCP.



Die Kandidaten sollten auch mit der ML-Modellarchitektur, der Datenpipeline und der Interpretation von Metriken vertraut sein. Erfahrung in Anwendungsentwicklung, Infrastrukturmanagement, Datenentwurf und Informationssicherheit sind erforderlich.





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