Para Lindsay Horn, el Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML) se está convirtiendo en una parte integral de cómo se gestionan las organizaciones, con más de dos tercios de las empresas en todo el mundo que ya lo utilizan.
Sin embargo, la representante de Certificaciones en Google Cloud ha puntualizado que una de las principales preocupaciones de los líderes de TI (Tecnologías de la Información), en 2020, ha sido encontrar empleados con las habilidades adecuadas de ML.
La compañía, para ayudar a abordar esta escasez de habilidades, está ofreciendo la certificación de Ingeniero de Aprendizaje Automático profesional de Google Cloud.
“Ahora, los profesionales de la nube pueden convertirse en reconocidos en la industria y demostrar a los empleadores su experiencia en el diseño, la construcción y la producción de modelos de Aprendizaje Automático para resolver los desafíos comerciales”.
Según Horn, los comentarios sobre el lanzamiento del examen han sido positivos y, de hecho, Brian O’Connor, director de Ciencia de Datos de Pandera Systems, ha sido uno de los que obtuvo la certificación Google Cloud Professional Machine Learning Engineer a principios de este año.
Como parte de la fase beta del examen, específicamente la integración del examen de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps), O’Connor ha manifestado que la certificación de Google Cloud tiene el dedo en el pulso y que sigue el camino del futuro del ML.
“Existe una demanda muy alta de las herramientas y habilidades adecuadas para MLOps y Google Cloud está por delante de esa curva al ofrecer las herramientas y la capacitación necesarias para MLOps”.
Dijo además que la mayoría de las corporaciones tienen equipos de ciencia de datos que tienen éxito en la construcción de algoritmos ML para resolver un problema, sin embargo, actualmente tienen dificultades para integrar esos algoritmos ML en sus procesos e infraestructura existentes.
O’Connor espera que MLOps sea una gran tendencia en el futuro de la ciencia de datos, justo cuando DevOps (Desarrollo y Operaciones) se ha convertido en una tendencia masiva para los equipos de desarrollo desde hace años.
Certificaciones en Aprendizaje Automático
Lindsay Horn ha informado que las certificaciones de Google Cloud tienen un impacto medible en las carreras y los negocios. Dijo que el 87 % de las personas certificadas en Google Cloud, según una organización de investigación independiente, tiene más confianza en sus habilidades en la nube.
El 71 % de las personas certificadas en Google Cloud, además, ha informado a esa misma firma de terceros que obtener la certificación habilita o permitirá a su empleador obtener más negocios, aumentar el trabajo con los clientes existentes o ayudar a ampliar su negocio.
“El examen de certificación Machine Learning Engineer es un examen de dos horas que evalúa la capacidad de las personas para enmarcar problemas de Aprendizaje Automático, desarrollar modelos de Aprendizaje Automático y diseñar soluciones de Aprendizaje Automático”.
También, de acuerdo a lo planteado en una entrada de blog, evalúa las capacidades para automatizar las canalizaciones de ML, orquestar las canalizaciones de ML, preparar y procesar datos, así como supervisar, optimizar y mantener las soluciones de ML.
La representante de Certificaciones en Google Cloud ha recomendado a los interesados que, antes de realizar el examen, tengan al menos tres años de experiencia en la industria, incluido un año de experiencia en el diseño y la administración de soluciones con Google Cloud.
Prepararse para el examen de certificación de Ingeniero de Aprendizaje Automático profesional de Google Cloud es importante, ya que se trata de un examen de certificación exhaustivo y parte del material cubierto puede ser nuevo para aquellos interesados en obtener la certificación.
“Recomendamos estudiar la documentación de Google Cloud, revisar las preguntas del examen de muestra y obtener mucha experiencia práctica mientras se prepara para el examen”.
Indicó que se pueden explorar los labs en Qwiklabs y otras ofertas de cursos en la ruta de Aprendizaje Automático para obtener más experiencia práctica de ML en Google Cloud.
