Como obter sua nova certificação de Machine Learning Engineer do Google Cloud

O Google recentemente apresentou um novo certificado que confirma que seu proprietário é capaz de projetar, criar e lançar modelos de aprendizado de máquina usando tecnologias de nuvem Google Cloud - Google Cloud Professional Machine Learning Engineer. Também pressupõe que o engenheiro certificado esteja familiarizado com todos os modelos e métodos comprovados de aprendizado de máquina.







Veja como você pode obter uma nova certificação profissional do Google e como isso pode beneficiar sua carreira em TI.



A demanda pela profissão está crescendo



A falta de técnicos qualificados durante a pandemia se tornou um problema para muitas organizações que estão em processo de transformação digital. Encontrar cientistas de dados com experiência em aprendizado de máquina tem sido um dos principais desafios para os CIOs neste ano, de acordo com o Google. Muitas empresas estão agora tentando alcançar concorrentes mais experientes em tecnologia, de



acordo com um relatório de setembro da consultoria Robert Half International, que destaca as tendências no setor de TI.



“As organizações agora procuram principalmente técnicos com experiência em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), computação em nuvem e automação de processos ”, disse o relatório.



Além disso, de acordo com o relatório, em média, os Profissionais de AI / ML terão um dos maiores salários iniciais no próximo ano (não em posições de liderança).



O que um novo certificado oferece



Além de ajudar a melhorar as habilidades profissionais, a certificação do Google Cloud é um critério importante para recrutadores de TI. De acordo com um relatório da Global Knowledge, mais da metade dos recrutadores de tecnologia que pesquisamos procuram primeiro as qualificações comprovadas.



Outros pontos-chave do relatório:



  • Obter uma nova habilidade ou certificação pode ajudá-lo a aumentar sua renda em até US $ 12.000 por ano.
  • Profissionais de computação em nuvem têm alguns dos salários mais altos em TI.


Outra pesquisa recente do primeiro trimestre de 2020 da Gallup mostra que as certificações Associate and Professional Google Cloud melhoram as habilidades necessárias para uma variedade de funções no setor de nuvem.



Benefícios adicionais:



  • A obtenção de uma certificação dá a você acesso à comunidade do Google Cloud, onde diferentes profissionais se comunicam e trocam ideias. Isso permite laços de TI mais fortes.
  • Além disso, você pode receber convites para eventos globais hospedados pelo Google Cloud.
  • A confiança da empresa nos funcionários certificados está crescendo, novas oportunidades de desenvolvimento aparecem e os salários estão aumentando.


Como obter um certificado



Isso requer um exame de duas horas. O Google observa que é desejável ter pelo menos três anos de experiência com ML e pelo menos um ano no desenvolvimento e gerenciamento de soluções baseadas no Google Cloud Platform (GCP).



Detalhes:



  • Duração do exame: 2 horas.
  • Taxa de inscrição: 200 $.
  • Língua Inglesa.
  • Formato: teste.


O exame pode ser feito remotamente. Você deve primeiro se registrar com sua conta do Google Cloud Webassessor. Para se preparar para o exame, o Google recomenda que você leia um guia especial . Você também pode ver as perguntas do teste e a documentação do Google Cloud.



Conhecimento e habilidades necessárias



De acordo com especialistas que já receberam o certificado, o exame Google Cloud Professional Machine Learning Engineer dá grande atenção às soluções de engenharia de ML. A parte de ciência de dados do exame se concentra mais em aspectos técnicos do que teóricos: algoritmos, implementação, restrições. Os candidatos se beneficiarão do conhecimento de Python, SQL, TensorFlow 2.x e seu ecossistema, bem como de como implementar o TensorFlow 2 com base no GCP.



Os candidatos também devem ser bem versados ​​na arquitetura do modelo de ML, pipeline de dados e interpretação de métricas. É necessária experiência em desenvolvimento de aplicativos, gerenciamento de infraestrutura, design de dados e conhecimento de segurança da informação.






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