Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
**Google Cloud 認定の Professional レベル** で、ML パイプラインの設計 ・ 構築 ・ デプロイ ・ 運用ができるエンジニアを認定。**AWS MLA-C01 / Azure AI-102** と並ぶ三大クラウド ML 認定の 1 つで、**Vertex AI ・ Gemini ・ BigQuery ML ・ TensorFlow / PyTorch on GCP ・ Kubeflow** を扱います。
どんな試験?
試験は **オンライン監督受験 or テストセンター / 50 〜 60 問 / 120 分 / 選択式 + ケーススタディ / 受験料 200 USD / 有効期限 2 年**。**実機での Vertex AI 操作経験 ・ ML / Python / SQL / Cloud Architecture の実務 3 年以上** が推奨される高度試験です。
**AI / ML エンジニアの上位職** で評価が高く、**機械学習基盤の設計者 ・ MLOps エンジニア ・ AI ソリューションアーキテクト** へのキャリアパスとして強力。
主な出題範囲
AutoML / BQML / 学習済 API。
Vertex AI Pipelines / 共同作業 / Lineage。
TF / PyTorch / Custom Training / 分散学習。
Online / Batch / Triton / TensorRT。
Kubeflow / Cloud Composer / Cloud Build。
Training-Serving Skew / Prediction Drift / Explanations。
対策の方針
- GCP 基礎 + ML 基礎: 本サイトの[Generative AI Leader 教科書](/certs/gcp-gen-ai-leader/textbook)で土台を作る。
- Google Cloud Skills Boost + 300 USD クレジット: 公式無料学習 + 実機ハンズオン。
- 本サイトの[GCP ML Engineer 教科書](/certs/gcp-ml-engineer/textbook) で Vertex AI 全体像 ・ BQML ・ Kubeflow を体系学習。
- Vertex AI Pipelines を実装: Kubeflow ベースのワークフローを実機で試す。
- Coursera のスペシャライゼーション も補強教材として有効。
- 過去問 ・ 模擬試験: Google Cloud の練習問題 + 本サイトの[演習問題](/certs/gcp-ml-engineer/quiz)。
GCP ML Engineer の学習を始める
本サイトでは GCP Professional ML Engineer 対策の **教科書本編(全 10 章)** と **演習問題** を公開しています。Vertex AI ・ BQML ・ データエンジニアリング ・ TF / PyTorch / JAX ・ Kubeflow ・ デプロイ ・ Monitoring ・ 生成 AI まで、合格に必要な範囲を体系的に学べます。
三大クラウド ML 認定の比較
| GCP ML Engineer(本資格) | AWS MLA-C01 | Azure AI-102 | |
|---|---|---|---|
| レベル | Professional | Associate | Associate |
| 中核サービス | Vertex AI / Gemini / BQML | SageMaker / Bedrock | Azure OpenAI / AI Foundry |
| 受験料 | 200 USD | 150 USD | 約 21,000 円(165 USD) |
| 学習時間目安 | 200 〜 300 時間 | 150 〜 250 時間 | 120 〜 200 時間 |
よくある質問
- Q. Google Cloud Professional Machine Learning Engineer とは?
- A. **GCP 認定の Professional レベル** で、ML パイプラインの設計 ・ 構築 ・ デプロイ ・ 運用を行うエンジニアを認定。**AWS MLA-C01 / Azure AI-102** と並ぶ三大クラウド ML 認定の 1 つ。
- Q. 試験形式と合格基準は?
- A. **オンライン監督受験 or テストセンター / 50 〜 60 問 / 120 分 / 受験料 200 USD / 有効期限 2 年**。実機 Vertex AI 経験 + ML / Python / SQL / Cloud Architecture の実務 3 年以上推奨。
- Q. 学習時間の目安は?
- A. Generative AI Leader 合格者で **150 〜 200 時間**、未経験者で **200 〜 300 時間**。**Google Cloud Skills Boost(無料)+ 300 USD クレジット付き無料アカウント** で実機ハンズオンが必須。
- Q. AWS MLA-C01 ・ Azure AI-102 との違いは?
- A. **GCP は Professional レベル**(Associate より 1 段上)で、より高度。**Vertex AI / Gemini / BigQuery ML / TPU** が中核。AWS MLA は SageMaker、Azure AI-102 は Azure OpenAI / AI Foundry が中核。
- Q. 次のステップは?
- A. ML Engineer → **Professional Data Engineer**(データ基盤側)または **Professional Cloud Architect**(全体)が王道。
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