Google Professional-Machine-Learning-Engineer Prüfungsplan:

Thema	Einzelheiten
Thema 1	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.
Thema 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.
Thema 3	Scaling prototypes into ML models: This topic covers building and training models. It also focuses on opting for suitable hardware for training.
Thema 4	Monitoring ML solutions: It identifies risks to ML solutions. Moreover, the topic discusses monitoring, testing, and troubleshooting ML solutions.
Thema 5	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.

Referenz: https://cloud.google.com/certification/guides/machine-learning-engineer

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