米グーグル（Google）は、公式ブログにおいて、機械学習（ML）エンジニア向けの「Google Cloud Professional Machine Learning Engineer認定資格」を正式に提供すると明らかにした。なお、対応言語は現在英語のみ。
グーグルは、本認定によってクラウド・プロフェッショナルは業界で高い評価を得られ、ビジネス上の課題を解決する機械学習モデルの設計、構築、製品化に関する専門知識を雇用主に証明できるようになるとしている。
第三者機関が実施した調査によると、Google Cloud認定資格取得者の87％が、クラウドのスキルに以前より自信が持てるようになったと回答。Google Cloud 認定資格取得者の71％は認定を受けることで、雇用主にとってより多くのビジネスの獲得、既存の顧客との仕事の増加、ビジネス拡大につながると考えているとのこと。
所要時間が2時間、事前に模擬試験の確認が推奨
本認定は所要時間が2時間。機械学習に関する問題の説明、機械学習モデルの開発、機械学習ソリューションの構築に関する受験者の能力を評価する。また、機械学習パイプラインの自動化、機械学習パイプラインのオーケストレーション、データの準備、データ処理のほか、機械学習ソリューションのモニタリング、最適化、保守をする能力も対象になる。
ただし、認定試験は非常に綿密で、試験範囲の一部は本資格取得を目指す受験者には、初めて目にするものになる可能性もあるという。このような認識を踏まえ、グーグルはGoogle Cloudドキュメントの学習、認定試験の模擬試験の確認、受験勉強と同時に多くの実践経験を積むことをオススメしている。
試験を受けるには業界の経験が3年以上あること、うち1年はGoogle Cloudを使用したソリューションの設計と管理に携わった経験があることを推奨する。
数年前のDevOpsのようにMLOpsがトレンドになるか
Pandera Systemsのデータサイエンス担当ディレクターを務めるブライアン・オコナー（Brian O’Connor）氏は、認定試験のベータフェーズの一環として2020年前半に、同認定資格を取得した。
ブライアン・オコナー氏は「MLOpsのための適切なツールとスキルには非常に高い需要があります。MLOps向けに必要なツールとトレーニングを提供している Google Cloudは、その一歩先を進んでいると言えます。大部分の企業のデータサイエンスチームは、問題解決のためのMLアルゴリズムを適切に構築できます。しかし、現在のところ、データサイエンスチームの多くは、MLアルゴリズムを自社の既存のプロセスやインフラストラクチャに統合させることに苦労しています」と述べている。
ブライアン・オコナー氏は、数年前に開発チームの間でDevOpsが大きなトレンドとなったのと同じように、今後はMLOpsがデータサイエンスにおける大きなトレンドになるだろうと予測しているという。
模擬試験（無料）は以下～
https://cloud.google.com/certification/sample-questions/machine-learning-engineer
