はじめに
この度Google Cloud認定のGoogle Cloud Certified - Professional Machine Learning Engineerを受験してきましたので、勉強した内容と受験した感想を書いておきます。
前提
- Google CloudはSkill Boostなどで少し触った程度
- データ基盤系の業務経験あり
- AWSは実務経験あり(一部Azureも)
- AWS認定は全て取っています(13資格)
- MS Azure認定は10個取っています
- Google Cloud認定は13個目になります
学習内容
実はPLME試験は過去に英語試験で2回落ちていて、今回3回目を落ちると1年ぐらい受験ができなくなるので、過去のGoogle Cloud試験の中で一番勉強しました。
アソシエイト認定資格とプロフェッショナル認定資格の試験: 2 年間で最大 4 回受験できます。試験に不合格となった場合は、14 日が経過すると再度受験できるようになります。2 度目に不合格となった場合は、3 度目の受験まで 60 日間お待ちいただく必要があります。3 度目に不合格となった場合は、4 度目の受験まで 365 日間お待ちいただく必要があります。
https://support.google.com/cloud-certification/answer/9749448?hl=ja
他のGoogle Cloud試験とは問題の出題のされ方や問われる知識が異なる部分も多かったので、知識習得に加えて慣れるために問題を解きながら学習を行っていきました。
- Udemyの模擬問題を解いて、解説を深掘り
- 公式模擬問題を解いて、間違えたところを深掘り
Udemyの模擬問題を解く
まずは以下のUdemy講座の模擬問題を演習モードで解きながら解説を読んで理解していきました。
解説の中で自分が説明できない用語が出てきたら都度調べてメモして、振り返られるようにしました。
過去にAWSやAzureのAI認定試験を受けていたのである程度は分かるかと思ったのですが、想定よりも機械学習についての知識を詳しく問われる問題が多く、ユースケースに応じた手法の選択や最適なモデル改善方法などについて知っておく必要があったのでかなり苦労しました。
公式模擬問題
Udemy講座を何周かして多少はわかるようになってきましたが、それでも不安だったので本番試験想定で公式の模擬試験を解きました。
受験した感想
問題の難易度的には模擬問題のほうが難しかった印象ですが、そもそも内容が機械学習を知ってないと解けない問題だったので、普段機械学習を使ってない自分だと自信を持って回答できた内容は少なかったです。
恐らくGoogle Cloudの勉強に加えてG検定の勉強もできているとまだ自信を持って回答できた問題も多かったのではないかと思いました。
受験結果
無事合格でした。
おわりに
前の合格記事で以下のコメントをしていましたが、日本語でも普通に難しかったですし、問題文が読めることと解けることはイコールではないのだなと理解しました。（当たり前）
幸いなことに日本語に対応したので、前よりはまだ解ける...はず。
でも、これでGoogle Cloud資格の取得は一段落しました。
次は別の資格を狙いたいと思います。
この記事がどなたかの参考になれば幸いです。