Google Professional Machine Learning Engineer Exam Practice Test

140 preguntas disponibles

Gana confianza para Google Professional Machine Learning Engineer Exam. Practica los conceptos, comprende las respuestas y refuerza tus conocimientos pregunta a pregunta.

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Temario verificadoVerificado con Google Cloud official objectivesMetadatos verificados 2026-09-02Cómo verificamos

Descripción y detalles del examen

The Google Professional Machine Learning Engineer certification validates advanced expertise in designing, building, and deploying production-ready ML models using Google Cloud technologies. This credential demonstrates a practitioner's ability to frame business problems as ML tasks, architect scalable and reliable ML solutions, and operationalize models with MLOps best practices. Certified individuals are proficient across the entire ML lifecycle-from data preparation and model development using Vertex AI, BigQuery ML, and TensorFlow, to performance monitoring, governance, and continuous improvement. In today's data-driven landscape, this certification signals a high level of competency in leveraging Google Cloud's AI/ML ecosystem to deliver tangible business value, making it a sought-after qualification for roles requiring both technical depth and strategic implementation skills.

Preguntas de Muestra

Elige una respuesta y consulta la explicación para ver cómo funciona la práctica.

Section 6: Monitoring AI solutions

A fraud model has a hard business SLO: false negatives must not exceed 2% for confirmed fraud cases. Labels arrive from investigations after 14 days. What monitoring plan is best?

Section 2: Collaborating within and across teams to manage data and models

Two teams maintain separate copies of a customer lifetime value feature. One copy excludes refunds and the other includes them. What should the ML platform team do?

Section 3: Scaling prototypes into ML models

A custom training job occasionally fails after six hours because preemptible workers are reclaimed. The team wants to keep cost savings but avoid restarting from scratch. What should be implemented?

Section 1: Architecting low-code AI solutions

A warehouse team has labeled images of damaged packages and wants to know whether damage exists, not where it is. They need the quickest managed prototype. Which choice fits best?

Section 4: Serving and scaling models

A batch scoring pipeline must score 500 million rows overnight and downstream consumers query results by customer segment. Which output design is most useful?

Oportunidades profesionales y salario

Salario medio: $120,230mercado de EE. UU.– Data Scientists

Fuente: BLS Occupational Employment and Wage Statistics, May 2025 -- Data Scientists (SOC 15-2051), US national. Occupation median, not a certification salary. (2025)

Data Scientists

Los rangos son cifras del mercado de EE. UU. salvo que se muestre un rango local.

Qué temas cubre este examen

Usa las ponderaciones publicadas de los dominios para planificar tu estudio. Los resultados de práctica no predicen tu puntuación en el examen de certificación.

01Section 3: Scaling prototypes into ML models

21%

02Section 4: Serving and scaling models

20%

03Section 5: Automating and orchestrating ML pipelines

18%

04Section 2: Collaborating within and across teams to manage data and models

16%

05Section 1: Architecting low-code AI solutions

13%

06Section 6: Monitoring AI solutions

13%

Detalles del Examen 2 horas

Proveedor Google Cloud
Límite de Tiempo 2 horas

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es el rol laboral típico para alguien que posee esta certificación?

¿En qué se diferencia esta certificación de las certificaciones de Google Cloud Data Engineer o Cloud Architect?

¿Cuál es el camino de preparación recomendado para el examen?

¿El examen se centra más en la teoría o en la aplicación práctica?

¿Cuánto tiempo es válida la certificación y qué se requiere para mantenerla?