Alternativas a Databricks Certified Machine Learning Professional: credenciales de ML en producción y MLOps

Diferencias clave

• Cubre todo el ciclo de vida de las soluciones de ML en Google Cloud, por lo que el entrenamiento, los pipelines y el servicio gestionados en la nube sustituyen al seguimiento de experimentos y la gestión de modelos nativos de Databricks.
• El conjunto de habilidades corresponde más a un rol de ingeniero de plataforma en la nube que a uno centrado en el lakehouse, algo importante si tu empresa apuesta por Google Cloud.
• Ambos exámenes son escritos y se dirigen a profesionales con experiencia, pero la opción de Google espera una familiaridad más amplia con la infraestructura en la nube que rodea al modelo.

Diferencias clave

• Se sitúa en el nivel asociado, por lo que espera menos profundidad en la práctica avanzada del ciclo de vida de los modelos que el examen profesional de Databricks.
• El contenido se centra en los servicios de AWS para la preparación de datos, el despliegue de modelos y las operaciones, a diferencia de las herramientas de Databricks para experimentos y registros.
• Encaja muy bien cuando tu infraestructura ya funciona en AWS, pero no ejercita los flujos de trabajo específicos de Databricks.