ロードマップ_シニア

学習ロードマップ — 🎯 シニア（実務5年以上 / ML設計経験豊富）— 4〜6週

想定：ML 本番システムの設計・運用経験あり、もしくは他クラウドの ML 資格保持。Pytorch / TensorFlow / Kubeflow / Airflow いずれかの実務経験あり。 1日 2時間 集中、週末 5〜6時間 の合計 週15〜20時間 を想定した4〜6週プラン。

📅 週次プラン（4週コア・延長で6週）

🌱 Phase 0：診断（Week 0、半日）

シラバス詳細.md だけを精読
自己診断：模擬試験1 を 30問だけ やってみる
- 70%以上 → 4週コースで OK
- 50〜70% → 6週コース推奨
- 50%未満 → 中堅ロードマップ（8週）にスイッチ

📘 Phase 1：差分の特定（Week 1）

知らない/曖昧な用語・サービスを抽出
- 🆕 2026/6/1 改訂で追加された論点（シラバス詳細.md の "🆕" 印を全部読む）
- Agent Platform 改称後の名称で問題文・回答とも書かれる
用語集を斜め読みして埋まらない用語をマーク

🧩 Phase 2：差分のみ集中学習（Week 2〜3）

重点トピック	学習資料	想定時間
Gemini ファインチューニング（BigQuery 経由）	§1, §3	2h
Model Garden の選定基準（Gemini/Imagen/Veo/OSS）	§1	2h
LLM-as-a-judge と Gen AI 評価	§2, §6	2h
Ray on Agent Platform（分散ML/RL）	§5	2h
Managed Service for Apache Airflow（旧 Composer）	§5	1h
Model Armor（LLM セキュリティ）	§6	1h
Feature Attribution Drift	§6	1h
3D 並列訓練（data/tensor/pipeline）と TPU マルチスライス	§3	3h
Feature Store のオンライン特徴量取得とサービング	§4	2h
Agent Platform Inference のロールアウト戦略	§4	2h

各トピックの進め方：

学習資料の 02_応用.md または 03_要点と暗記.md から該当箇所を読む
公式ドキュメントの該当ページを1本ブックマーク
問題集の関連問題を3問解いて即答できるか確認

🎯 Phase 3：演習と模試（Week 3〜4）

全6セクションの問題集を 1周（自信あれば斜め読みで OK、迷ったら精読）
模擬試験1 → 弱点補強
模擬試験2 → 弱点補強
公式サンプル問題

🏁 Phase 4：仕上げ（Week 4 末 or Week 5〜6）

用語集の 🆕 印部分を最終チェック
要点と暗記.md の意思決定ツリーを口頭で説明できるか
シラバス詳細.md を通読、抜けがあれば即補強
試験前日：要点と暗記.md と新ガイド PDF を流し読み

🎁 シニア向けのコツ

1. 自分の経験で誤答するリスクに注意

他クラウド（AWS SageMaker / Azure ML）の知識で、GCP のベストプラクティスと違う選択肢を選びがち
例：SageMaker Pipelines 感覚で答えると、Agent Platform Pipelines（KFP）の特性を外す
例：自前構築できる前提で、AutoML / Model Garden を選ばない

2. 試験は「自社流」より「Google 流」

マルチクラウド分散の正解は BigQuery Omni / BigLake
大規模 LLM 訓練の正解は TPU マルチスライス + Pathways
認証ベストプラクティスは Workload Identity Federation
推論 SLO 厳格 + 高スループット = Agent Platform Inference 専用エンドポイント + GPU 自動スケール

3. 新ガイドの "🆕" を全部追う

旧版ガイドの教材（書籍含む）には新ガイドの追加論点が載っていない
公式ドキュメントから一次情報を取りに行く癖を保つ

4. 時間圧縮のコツ

基礎.md は読まなくて良い（タイトル一覧だけ）
応用.md と要点と暗記.md にフォーカス
1日2時間でも、要点ファイルだけなら全6セクション 1週でカバー可能

✅ 4週後のチェックポイント

模試 1・2 で 80%+
新ガイド追加論点（"🆕" マーク全部）を即答できる
Vertex AI ↔ Agent Platform 用語対応表を見ずに即変換できる
サービス選定の意思決定ツリー（要点と暗記.md）を全セクション分、口頭で語れる
試験予約済み