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Examen PMLE — PMLE — Google Professional Machine Learning Engineer

60 questions 120 min Seuil 70% 100% gratuit

À propos de l'examen PMLE

L'examen PMLEPMLE — Google Professional Machine Learning Engineer — est proposé par Google et fait partie des certifications IT les plus reconnues au niveau international. Cette épreuve évalue vos compétences pratiques et théoriques dans le domaine de google professional machine learning engineer. L'entraînement Certifexpress comprend 60 questions au format officiel pour une durée de 120 minutes. Le score minimum requis pour réussir est de 70%. Sur cette page, découvrez 5 exemples de questions représentatives pour évaluer votre niveau avant de commencer l'entraînement complet.

Comment se préparer à l'examen PMLE ?

Révisez les concepts clés couverts dans le guide officiel de l'examen PMLE.
Entraînez-vous régulièrement avec des questions au format réel pour vous familiariser avec la structure de l'épreuve.
Identifiez vos points faibles grâce aux explications détaillées fournies après chaque réponse.
Gérez votre temps : simulez les conditions réelles de l'examen en vous chronométrant.
Rejoignez la communauté Certifexpress pour partager vos retours d'expérience avec d'autres candidats.

5 exemples de questions — PMLE

Ces questions sont extraites aléatoirement de la banque de questions officielle. Les réponses correctes ne sont pas indiquées ici — elles sont révélées lors de l'examen complet.

1

Votre équipe data science souhaite entraîner un modèle de classification binaire directement dans BigQuery sur un dataset de 500 millions de lignes stocké dans un data warehouse. Les données contiennent des features numériques et catégorielles. L'objectif est de prédire le churn client avec un bon équilibre entre précision et rappel. Quelle approche BigQuery ML est la plus adaptée pour ce scénario ?

2

Vous concevez un pipeline ML de bout en bout pour un système de recommandation e-commerce. Les features proviennent de trois sources : les logs de navigation en temps réel (Pub/Sub), le catalogue produits (Cloud SQL) et l'historique d'achats (BigQuery). Le modèle doit être réentraîné quotidiennement et les features doivent être cohérentes entre l'entraînement et le serving. Quelle architecture minimise le training-serving skew ?

3

Votre organisation utilise Vertex AI Model Registry pour gérer les modèles ML. L'équipe de conformité exige que chaque modèle déployé en production soit accompagné de métadonnées traçables : qui l'a entraîné, quel dataset a été utilisé, quelles métriques d'évaluation ont été obtenues, et quel pipeline d'entraînement l'a produit. Comment satisfaire ces exigences de manière automatisée et auditable ?

4

Une équipe data science travaille sur un projet de classification d'images médicales. Les données d'entraînement (500 000 images DICOM, 2 To) sont stockées dans Cloud Storage. L'équipe souhaite expérimenter rapidement avec différentes architectures de réseaux de neurones (ResNet, EfficientNet, Vision Transformer) tout en gardant une traçabilité complète des expérimentations. Quelle approche recommandez-vous ?

5

Une entreprise pharmaceutique utilise Vertex AI pour entraîner un modèle de classification d'images médicales. Les données sont soumises à des réglementations strictes de confidentialité et ne doivent jamais transiter par l'internet public. L'entraînement doit se faire sur des GPU dédiés et les artefacts du modèle doivent être chiffrés avec une clé gérée par l'entreprise. Quelle combinaison de configurations Vertex AI satisfait ces exigences ?

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