Недавно Google представила новый сертификат, который подтверждает, что его обладатель умеет проектировать, создавать и выпускать модели машинного обучения с использованием облачных технологий Google Cloud — Google Cloud Professional Machine Learning Engineer. Также подразумевается, что сертифицированный инженер знает все проверенные модели и методы машинного обучения.
Рассказываем, как можно получить новый профессиональный сертификат от Google, и в чем его польза для карьеры в ИТ.
Дефицит квалифицированных технических специалистов во время пандемии стал проблемой для многих организаций, которые находятся в процессе цифровой трансформации. По данным Google, поиск сотрудников типа data scientist с опытом в машинном обучении был одной из главных задач для ИТ-руководителей в этом году.
Согласно сентябрьскому отчету консалтинговой компании Robert Half International, в котором освещаются тенденции ИТ-индустрии, многие компании теперь играют в догонялки с более технически развитыми конкурентами.
«Сейчас организации в основном ищут технических специалистов с опытом в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML), облачных вычислений и автоматизации процессов», — говорится в отчете.
Также, согласно отчету, в среднем у специалистов по ИИ / ML в следующем году будет один из самых высоких стартовых окладов (подразумеваются не руководящие должности).
Кроме того, что сертификация Google Cloud помогает улучшить профессиональные навыки, это важный критерий для ИТ-рекрутеров. Согласно отчету Global Knowledge, более половины опрошенных рекрутеров технологических компаний в первую очередь обращают внимание на официально подтвержденную квалификацию.
Другие ключевые моменты из отчета:
Еще один недавний опрос, проведенный в первом квартале 2020 года компанией Gallup, показывает, что сертификаты Associate и Professional Google Cloud позволяют улучшить необходимые навыки для различных должностей в облачной отрасли.
Дополнительные преимущества:
Для этого требуется пройти двухчасовой экзамен. Google отмечает, что желательно иметь не менее трех лет опыта работы с ML и не менее года — в разработке и управлении решениями на базе Google Cloud Platform (GCP).
Детали:
Экзамен можно сдать удаленно. Необходимо предварительно зарегистрироваться с помощью аккаунта в Google Cloud Webassessor. Чтобы подготовиться к экзамену, Google рекомендует ознакомиться со специальным гайдом. Также можно посмотреть пробные вопросы и документацию Google Cloud.
По словам специалистов, которые уже получили сертификат, на экзамене Google Cloud Professional Machine Learning Engineer большое внимание уделяется инженерным решениям ML. Часть экзамена, которая посвящена data science, в большей степени сосредоточена на технических аспектах, чем на теоретических: алгоритмах, реализации, ограничениях. Претендентам не помешает знание Python, SQL, TensorFlow 2.x и его экосистемы, а также способов внедрения TensorFlow 2 на базе GCP.
Также кандидаты должны хорошо разбираться в архитектуре моделей ML, работе с конвейером данных и интерпретации показателей. Требуется опыт в разработке приложений, управлении инфраструктурой, проектированием данных и знание в сфере информационной безопасности.
Блог ITGLOBAL.COM — Managed IT, частные облака, IaaS, услуги ИБ для бизнеса:
Рассказываем, как можно получить новый профессиональный сертификат от Google, и в чем его польза для карьеры в ИТ.
Востребованность профессии растет
Дефицит квалифицированных технических специалистов во время пандемии стал проблемой для многих организаций, которые находятся в процессе цифровой трансформации. По данным Google, поиск сотрудников типа data scientist с опытом в машинном обучении был одной из главных задач для ИТ-руководителей в этом году.
Согласно сентябрьскому отчету консалтинговой компании Robert Half International, в котором освещаются тенденции ИТ-индустрии, многие компании теперь играют в догонялки с более технически развитыми конкурентами.
«Сейчас организации в основном ищут технических специалистов с опытом в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML), облачных вычислений и автоматизации процессов», — говорится в отчете.
Также, согласно отчету, в среднем у специалистов по ИИ / ML в следующем году будет один из самых высоких стартовых окладов (подразумеваются не руководящие должности).
Что даёт новый сертификат
Кроме того, что сертификация Google Cloud помогает улучшить профессиональные навыки, это важный критерий для ИТ-рекрутеров. Согласно отчету Global Knowledge, более половины опрошенных рекрутеров технологических компаний в первую очередь обращают внимание на официально подтвержденную квалификацию.
Другие ключевые моменты из отчета:
- Получение новых навыков или сертификата помогает увеличить доход до 12 тыс. долл. в год.
- У специалистов, которые строят карьеру в сфере облачных вычислений, одни из самых высоких зарплат в ИТ.
Еще один недавний опрос, проведенный в первом квартале 2020 года компанией Gallup, показывает, что сертификаты Associate и Professional Google Cloud позволяют улучшить необходимые навыки для различных должностей в облачной отрасли.
Дополнительные преимущества:
- Получение сертификата открывает доступ к сообществу Google Cloud, где общаются и обмениваются идеями разные специалисты. Это позволяет укрепить связи в сфере ИТ.
- Кроме этого, можно получить приглашение на глобальные мероприятия, проводимые Google Cloud.
- Доверие компании к сертифицированным сотрудникам растет, появляются новые возможности развития, повышается заработная плата.
Как получить сертификат
Для этого требуется пройти двухчасовой экзамен. Google отмечает, что желательно иметь не менее трех лет опыта работы с ML и не менее года — в разработке и управлении решениями на базе Google Cloud Platform (GCP).
Детали:
- Продолжительность экзамена: 2 часа.
- Регистрационный сбор: 200$.
- Язык: английский.
- Формат: тест.
Экзамен можно сдать удаленно. Необходимо предварительно зарегистрироваться с помощью аккаунта в Google Cloud Webassessor. Чтобы подготовиться к экзамену, Google рекомендует ознакомиться со специальным гайдом. Также можно посмотреть пробные вопросы и документацию Google Cloud.
Необходимые знания и навыки
По словам специалистов, которые уже получили сертификат, на экзамене Google Cloud Professional Machine Learning Engineer большое внимание уделяется инженерным решениям ML. Часть экзамена, которая посвящена data science, в большей степени сосредоточена на технических аспектах, чем на теоретических: алгоритмах, реализации, ограничениях. Претендентам не помешает знание Python, SQL, TensorFlow 2.x и его экосистемы, а также способов внедрения TensorFlow 2 на базе GCP.
Также кандидаты должны хорошо разбираться в архитектуре моделей ML, работе с конвейером данных и интерпретации показателей. Требуется опыт в разработке приложений, управлении инфраструктурой, проектированием данных и знание в сфере информационной безопасности.
Блог ITGLOBAL.COM — Managed IT, частные облака, IaaS, услуги ИБ для бизнеса:
- Какой вид облаков выбирают компании сегодня. Российская и зарубежная практика
- Эволюция ИТ: от локальных серверов до managed services
- Метаморфоза NetApp: как ведущий поставщик систем хранения превратился в поставщика облачных технологий
- Доходы крупнейших облачных провайдеров благодаря коронавирусу выросли на 33%
- Боли стартапов: как правильно развивать ИТ-инфраструктуру
