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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/gcp-professional-machine-learning-engineer-practice-tests/
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**课程名称：** GCP Professional Machine Learning Engineer Practice Tests **课程概述：** 本课程提供与最新的 GCP 机器学习工程师专业认证考试格式高度一致的模拟试题，是您考前准备的理想选择。课程内容紧跟 2022 年考试模式的最新变化，涵盖了所有 GCP 机器学习工程师专业认证考试所需的主题。 **谁应该参加：** * 致力于成为一名合格的 GCP 机器学习工程师的专业人士。 * 需要构建、部署和优化机器学习模型以解决业务挑战的开发者、数据科学家和工程师。 * 需要了解 Google Cloud 技术以及机器学习模型和技术的开发者。 * 对应用开发、基础设施管理、数据工程和数据治理有基本了解的专业人士。 **学习目标：** 学完本课程后，您将能够： * **构建机器学习模型：** 掌握设计、构建和部署可扩展的机器学习解决方案的技能。 * **优化模型性能：** 理解训练、再训练、部署、调度、监控和改进模型整个生命周期的关键。 * **解决业务挑战：** 利用 Google Cloud 技术和成熟的机器学习模型及技术，应用机器学习解决实际业务问题。 * **提升考试准备：** 熟练掌握考试的各个考察领域，为通过 GCP 机器学习工程师专业认证考试做好充分准备。 **考试考察能力：** * **制定机器学习问题：** 理解如何将业务问题转化为机器学习解决方案。 * **开发机器学习模型：** 掌握模型的设计和实现。 * **设计数据准备和处理系统：** 了解如何高效地处理和准备用于机器学习的数据。 * **架构机器学习解决方案：** 设计端到端的机器学习架构。 * **监控、优化和维护机器学习解决方案：** 确保模型在生产环境中的表现。 * **自动化和编排机器学习流水线：** 构建高效的机器学习工作流。 **考试形式：** * **题目数量：** 60 道 * **考试时间：** 120 分钟 * **题目类型：** 大部分为单项选择题，少于 5 道为多项选择题。 * **考试特点：** 无需进行实际计算，且不允许使用草稿纸。部分题目包含 Python 代码片段。 **重要提示：** 强烈建议在完成充分的准备后再参加实际考试。本课程旨在帮助您进行模拟练习，熟悉考试环境和题型。
GCP Professional Machine Learning Engineer practice tests are patterned after the latest exam format and this the CLOSEST to the actual exam.This is an updated sample practice questions as per latest changes in exam pattern for 2022.This course covers question from all topics required for the Google Professional Machine Learning examA Professional Machine Learning Engineer designs, builds, and productionizes ML models to solve business challenges using Google Cloud technologies and knowledge of proven ML models and techniques.The ML Engineer needs familiarity with foundational concepts of application development, infrastructure management, data engineering, and data governance. Through an understanding of training, retraining, deploying, scheduling, monitoring, and improving models, the ML Engineer designs and creates scalable solutions for optimal performanceThe Professional Machine Learning Engineer exam assesses your ability to:Frame ML problemsDevelop ML modelsDesign data preparation and processing systemsArchitect ML solutionsMonitor, optimize, and maintain ML solutionsAutomate and orchestrate ML pipelines.I will recommend to give attempt to this exam after doing enough preparation.Exam format: 60 questions, 120 minutes. Most of them are single-choice questions, but there were fewer than 5 multiple-choice questions. You are not required to do any calculations, and you don't get a paper for notes. There are questions with code snippets in Python.
