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Zuletzt aktualisiert am 25.July 2026

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Google Professional-Machine-Learning-Engineer Prüfungsplan:

ThemaEinzelheiten
Thema 1
  • 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 2
  • Scaling prototypes into ML models: This topic covers building and training models. It also focuses on opting for suitable hardware for training.
Thema 3
  • Monitoring ML solutions: It identifies risks to ML solutions. Moreover, the topic discusses monitoring, testing, and troubleshooting ML solutions.
Thema 4
  • Serving and scaling models: This section deals with Batch and online inference, using frameworks such as XGBoost, and managing features using VertexAI.
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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