إذا اجتزت هذا الامتحان، فهذا يعني أنك قادر على تصميم وبناء أنظمة بيانات كبيرة على Google Cloud، وتشغيل حلول Batch وStreaming بكفاءة، مع تحسين الأداء وتقليل التكلفة، وتطبيق الأمان والحوكمة على مستوى احترافي. تُعد هذه الشهادة خطوة قوية لأي مهندس بيانات يسعى للاحتراف في Cloud Data Engineering على Google Cloud والاستعداد لقيادة حلول البيانات داخل المؤسسات.
عراب ال IT 
امتحانات دوليه
Professional Machine Learning Engineer
عن الشهادة
هي شهادة احترافية متقدّمة من Google Cloud ضمن مسار البيانات والتحليلات.
تركّز على تصميم، بناء، تشغيل، وتأمين منظومات البيانات على Google Cloud Platform، باستخدام خدمات زي: BigQuery، Dataflow، Dataproc، Pub/Sub، Cloud Storage، Composer، Vertex AI، Looker Studio وغيرها و تثبت الشهادة قدرتك على التعامل مع البيانات الضخمة، بناء Data Pipelines، معالجة Streaming & Batch، تطبيق التحسينات، وضمان الحوكمة والأمان على مستوى الأنظمة المعقدة في بيئات الإنتاج و دي شهادة المتخصصين في هندسة البيانات على Google Cloud، والهدف منها إثبات إنك قادر تبني منصات وتحليلات بيانات عالية الأداء، موثوقة، قابلة للتوسّع وآمنة لخدمة المؤسسات اللي بتعتمد على البيانات.
لمن تُناسب هذه الشهادة ؟
- تعمل كـ Data Engineer أو Data Architect أو Data Platform Developer
- بتبني أو بتدير أنظمة ETL/ELT على السحابة
- بتشتغل في Streaming Data Processing أو Big Data.
- بتصمّم Data Lakes / Data Warehouses على Google Cloud
- عايز تثبت خبرتك لو بتستهدف وظائف: Data Engineer – BI/Data Platform Engineer – Cloud Data Architect – Analytics Engineer – ML Data Engineer
باختصار:
مناسبة لأي شخص يريد يوصل لأعلى مستوى احتراف في هندسة البيانات على GCP، ويقدر يحوّل متطلبات العمل لحلول بيانات قوية ومُحسّنة ومتكاملة.
هل لازم أكون حاصل على شهادات قبلها؟
لا إطلاقًا.
لكن علمياً
يُفضَّل أن تكون لديك خبرة عملية قوية في بناء Data Pipelines على منصة GCP، مع إتقان SQL خاصةً داخل BigQuery، وفهم جيد لمفاهيم Distributed Data Processing ومعالجة البيانات المتدفقة (Streaming). كما يُعد امتلاك شهادة Associate Cloud Engineer (ACE) أو خبرة عملية مكافئة على Google Cloud ميزة إضافية، لكنها غير إلزامية.
تفاصيل الاختبار :
- مدة الاختبار: 120 دقيقة
- عدد الأسئلة: بين 50 إلى 60 سؤال
- نوع الأسئلة: اختيار من متعدد + اختيارات متعددة
- اللغة: الإنجليزي
- درجة النجاح: Pass/Fail (≈70% تقديري)
- سعر الاختبار: (200$) و يضيف في بعض الدول ضريبه.
- صلاحية الشهادة: 2 سنوات
المنهج الرئيسي
المحتوى يدور حول لسته نقاط أساسية:
- Data System Design
-
- تصميم حلول البيانات السحابية
- اختيار الأدوات المناسبة لكل حالة استخدام
- تصميم معماريات Data Lake وData Warehouse.
- تصميم حلول البيانات السحابية
- Building & Operationalizing Data Pipelines
-
- بناء Data Pipelines عبر Dataflow, Dataproc, Composer.
- معالجة البيانات بنماذج Streaming & Batch.
- استخدام Pub/Sub في جمع ونقل البيانات
- Data Processing & Transformation
-
- تحويل البيانات عبر Dataflow (Apache Beam).
- تشغيل Spark وHadoop بيئات عبر Dataproc
- تنفيذ ELT وتحسينه داخل BigQuery
- Data Storage & Databases
-
- إدارة الهوية والصلاحيات عبر IAM
- تشفير البيانات At Rest & In Transit
- حوكمة البيانات وضبط الوصول وفق الامتثال للمؤسسة.
- مراقبة التطبيقات وتحسين الأداء
-
- Cloud Logging و Cloud Monitoring
- تعقب الأداء باستخدام Trace وProfiler
- تحسين سرعة وجودة التطبيق
- Monitoring & Optimization
-
- المراقبة عبر
Cloud Monitoring & Logging - تحسين الأداء وتقليل التكلفة
- ضبط الاستعلامات وتحسين التخزين والمعالجة
- المراقبة عبر
ما الشهادات التي يُنصح بها بعد هذة الشهادة ؟
مش إلزامي، لكن لو تبغى مسار قوي في بناء وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة باستخدام Google Cloud، فهذه أفضل الخيارات:
- Advanced ML / Deep Learning للتعمق في النماذج المتقدمة (NLP، Computer Vision، Reinforcement Learning).
- Generative AI (LLMs / Fine-Tuning / RAG) للتخصص في بناء وتخصيص حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي على مستوى مؤسسي.
- MLOps / LLMOps لتشغيل النماذج، الأتمتة، المراقبة، وإدارة دورة حياة ML في الإنتاج.
- AI / ML Architecture لتصميم أنظمة ذكاء اصطناعي متكاملة وقابلة للتوسع.
- Data Engineering (Pipelines / Feature Stores) لتقوية الأساس البياني الذي تعتمد عليه نماذج ML.
- AI Security, Ethics & Governance للتركيز على أمان النماذج، الخصوصية، والامتثال.