Los datos son el presente y nos permiten diseñar el futuro. Las empresas lo saben y ya son muchas las que están haciendo grandes esfuerzos en analizarlos e interpretarlos para poder tomar decisiones que marcarán la diferencia entre seguir el ritmo del mercado y sus exigencias, o quedarse atrás.
El Machine Learning, una de las disciplinas de la Inteligencia Artificial, es ya una realidad entre nosotros. Está presente en un sinfín de aplicaciones y operaciones de nuestro día a día y se diferencia de otras técnicas por su capacidad de adaptación a los cambios en los datos a medida que van entrando en el sistema.
La presencia de esta tecnología es cada vez mayor y, también, fundamental en cómo se gestionan las organizaciones; siendo esencial, para cualquier científico o ingeniero de datos que se precie, disponer de un expertise actualizado sobre el tema.
El mundo de los datos necesita especialistas
Como decíamos al principio, las empresas conocen la importancia de esta disciplina, y un alto porcentaje de ellas ya utiliza Machine Learning (ML) en sus procesos y toma de decisiones.
Sin embargo, encontrar perfiles laborales con las habilidades de ML adecuadas es una de las principales preocupaciones de los líderes de las TI. De hecho, la demanda de profesionales digitales en Europa ha experimentado un crecimiento del 41,3% en comparación con el 3,4% del resto de la demanda de profesionales, según el informe ‘Digital Talent Overview 2020’
No hablamos de futuro, si no de presente, y en este artículo te vamos a explicar cómo, gracias a la la certificación Professional Machine Learning Engineer de Google Cloud, podrás prepararte para los desafíos de la era de los datos.
Certifícate con Google Cloud y potencia tus aptitudes
Un Professional Machine Learning Engineer se encarga de diseñar, construir y producir modelos de aprendizaje automático para resolver desafíos comerciales usando tecnologías de Google Cloud y el conocimiento de modelos y técnicas de eficacia comprobada. El ingeniero de ML es un profesional competente en todos los aspectos de arquitectura del modelo, interacción de la canalización de datos e interpretación de métricas, y necesita familiaridad con el desarrollo de aplicaciones, la administración de infraestructura, la ingeniería de datos y la seguridad.
Esta certificación demuestra que el candidato dispone de los conocimientos necesarios para realizar las siguientes tareas:
- Enmarcar problemas de ML
- Diseñar soluciones de ML
- Preparar y procesar datos
- Desarrollar modelos de ML
- Automatizar y organizar las canalizaciones de ML
- Supervisar, optimizar y mantener las soluciones de ML
Experimenta con Machine Learning de principio a fin
Google Cloud dispone de cursos, itinerarios y planes de aprendizaje orientados a la preparación de sus distintas certificaciones. En PUE, Service & Training Partner de Google Cloud y centro oficial de certificación Kryterion, nos ponemos a tu disposición para abordar cualquier proyecto, curso o certificación de Google Cloud en la que tengas interés.
Los cursos que preparan para la certificación Professional Machine Learning Engineer son los siguientes:
- Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning: introducción a las posibilidades del Big Data que ofrece la plataforma de Google Cloud, así como en procesamiento de datos y machine learning.
- Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud: experimentación con ML de principio a fin, comenzando por construir una estrategia centrada en ML y progresando hacia la capacitación, optimización y producción de modelos con laboratorios prácticos usando Google Cloud.
Esta certificación incluye un itinerario formativo que PUE pone a tu disposición con condiciones ventajosas para los profesionales y empresas con interés en esta formación. Actualmente todos nuestros cursos oficiales Google Cloud cuentan con un 20% de dto. hasta el 31 de marzo.
¿Cómo debo prepararme para el examen?
Duración del examen: 2 horas
Idioma: Inglés
Formato: Preguntas de opción múltiple con una o varias respuestas
Requisitos previos: Aconsejable realizar las formaciones anteriormente mencionadas en este post
Experiencia recomendada: Más de 3 años de experiencia en la industria y más de 1 año de experiencia en el diseño y la administración de soluciones con GCP
Recursos adicionales:
Puedes consultar la guía oficial del examen aquí.
Puedes realizar un cuestionario de muestra aquí.
Realiza el examen online a través de la opción Kryterion’s online-proctoring (OLP) solution.
Links de interés
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