Alternativas a la certificación AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate para profesionales de MLOps

Credenciales comparables de ingeniería de aprendizaje automático de otros proveedores y una opción práctica

Si despliegas y supervisas cargas de trabajo de aprendizaje automático en AWS, otros proveedores tienen credenciales orientadas a un trabajo similar. Las opciones revisadas a continuación agrupan credenciales comparables de ingeniería de aprendizaje automático de Google Cloud y Databricks, seguidas de una credencial de Red Hat para quienes prefieren una evaluación práctica.

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Por qué comparar

Credenciales de aprendizaje automático para valorar junto a AWS Machine Learning Engineer

Para la credencial Machine Learning Engineer - Associate, las opciones se agrupan por motivo. Google Cloud y Databricks aportan credenciales comparables de ingeniería de aprendizaje automático en sus propias plataformas, y Red Hat añade una credencial basada en una evaluación práctica. Todas están revisadas y ninguna está clasificada.

Punto de partida

Datos de referencia

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate

Amazon Web Services

Nivel: Asociado
Tipo de credencial: Certificación profesional
Tipo de examen: Escrito
Tiempo de estudio: 60-120 h
Precio conocido: 150 US$

Detalles completos de la certificación

Comparables

Opciones comparables a AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate

Credenciales con un objetivo y nivel similares, desde otro enfoque o proveedor. Un propósito similar no las hace intercambiables.

Google Cloud

Professional Machine Learning Engineer

La ruta de Google Cloud para ingenieros de aprendizaje automático

Una credencial profesional para ingenieros que crean, ponen en producción y supervisan soluciones de aprendizaje automático en Google Cloud en lugar de AWS.

Para quién encaja

Adecuada para ingenieros de aprendizaje automático que trabajan en Google Cloud o se están pasando a ella y buscan una credencial basada en el rol para esa plataforma.

Diferencias clave

Cubre el ciclo de vida del aprendizaje automático con servicios de Google Cloud, por lo que la elección entre ambas depende sobre todo de la nube que use el empleador.
Se sitúa en el nivel profesional y exige más criterio de diseño que un examen de nivel asociado.
Ninguna presupone la plataforma de la otra, por lo que las habilidades evaluadas no se trasladan directamente entre nubes.

Nivel: Profesional
Evaluación: Escrito
Tiempo de estudio: 90-150 h
Desde: 200 US$

Databricks

Databricks Certified Machine Learning Associate

Desarrollo de modelos en una plataforma lakehouse

Una credencial de nivel asociado para profesionales del aprendizaje automático que entrenan, registran y evalúan modelos en Databricks en lugar de con servicios de AWS.

Para quién encaja

Adecuada para profesionales del aprendizaje automático cuyo flujo de trabajo diario se basa en Databricks y a quienes les importa más el desarrollo de modelos que las operaciones.

Diferencias clave

Se concentra en AutoML, la ingeniería de características, MLflow y la evaluación, por lo que trata menos el despliegue, la supervisión y la seguridad que la credencial de AWS.
Funciona en distintas nubes porque Databricks se ejecuta en varias, mientras que la credencial de AWS se limita a AWS.
Está orientada al desarrollo básico de modelos, lo que la convierte en una credencial más acotada dentro del ciclo de vida.

Nivel: Asociado
Evaluación: Escrito
Tiempo de estudio: 50-90 h
Desde: 200 US$

Práctica

Alternativas prácticas a AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate

Credenciales evaluadas con exámenes prácticos, de laboratorio o de varias partes, para quien quiere demostrar capacidad aplicada.

Red Hat

Red Hat Certified Developer in AI

Cargas de trabajo de IA basadas en el desempeño en OpenShift AI

Un examen basado en tareas sobre la creación y operación de cargas de trabajo de IA en Red Hat OpenShift AI, desde los entornos de trabajo hasta el servicio y la supervisión de modelos.

Para quién encaja

Adecuada para desarrolladores e ingenieros de aprendizaje automático que prefieren demostrar su capacidad en un examen basado en tareas y ejecutan sus cargas de trabajo en OpenShift.

Diferencias clave

La página oficial la describe como una evaluación basada en el desempeño, por lo que los candidatos realizan tareas en lugar de responder preguntas escritas.
Se centra en temas de OpenShift AI como el servicio de modelos, los registros, los flujos de trabajo y la supervisión de la deriva.
Conviene a equipos que ejecutan IA en plataformas Kubernetes y renuncia a la cobertura de los servicios gestionados de AWS.

Nivel: Asociado
Evaluación: Práctico
Tiempo de estudio: 50-95 h
Desde: No indicado

Lado a lado

Cómo se comparan las opciones según sus datos

Datos estructurados de cada certificación, con AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate como fila de referencia. Los precios y detalles del examen cambian, así que consulta al proveedor antes de decidir.

Certificación	Comparada por	Nivel	Evaluación	Tiempo de estudio	Desde
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate Amazon Web Services	Referencia	Asociado	Escrito	60-120 h	150 US$
Professional Machine Learning Engineer Google Cloud	Comparables	Profesional	Escrito	90-150 h	200 US$
Databricks Certified Machine Learning Associate Databricks	Comparables	Asociado	Escrito	50-90 h	200 US$
Red Hat Certified Developer in AI Red Hat	Práctica	Asociado	Práctico	50-95 h	No indicado

Próximos pasos

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Empieza por la plataforma en la que pones en marcha los modelos y el tipo de evaluación que prefieres. Compara el nivel y el encaje con el proveedor en cada página de detalle, y usa la búsqueda de certificaciones si quieres ampliar hacia certificaciones de datos o de IA generativa.

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