Cómo orientarte en el mundo de las certificaciones de MLOps

MLOps (Machine Learning Operations) se ha consolidado como una disciplina clave que cierra la brecha entre el desarrollo de modelos de ML y su despliegue operativo. En este artículo exploramos la proyección profesional de MLOps, la diferencia entre certificaciones y certificados en este ámbito, y te ayudamos a elegir la ruta formativa adecuada para impulsar tus habilidades en MLOps.

Por qué MLOps es una gran salida profesional

El campo de MLOps no solo está creciendo; está despegando. Se prevé que el sector crezca a una tasa anual compuesta del 39,3% entre 2023 y 2030. A medida que las empresas confían cada vez más en modelos de machine learning para impulsar la toma de decisiones y la innovación, la demanda de perfiles de MLOps Engineer se ha disparado. Estos son algunos motivos por los que una carrera en MLOps es más relevante que nunca:

Alta demanda: Los profesionales de MLOps son esenciales para conectar a los equipos de data science con operaciones, por lo que resultan imprescindibles en el panorama tecnológico actual.
Salarios competitivos: Los sueldos en MLOps están entre los más altos del sector tecnológico, en línea con la demanda y la especialización que requieren.
Oportunidades diversas: Desde startups hasta grandes tecnológicas, empresas de todo tipo buscan talento en MLOps.
Innovación en primera línea: Trabajar en MLOps te sitúa en la vanguardia de la aplicación de la IA y el machine learning en situaciones reales.

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Certificaciones y certificados en MLOps

Aunque el campo de MLOps es relativamente reciente, la importancia de la formación y las credenciales oficiales es incuestionable. Entender el panorama de certificaciones y certificados es clave para cualquiera que quiera avanzar en su carrera en MLOps.

Certificaciones vs. certificados

Al moverte por el mundo de las acreditaciones, verás a menudo que se usan indistintamente “certificaciones” y “certificados”. Sin embargo, existen diferencias claras:

Las certificaciones suelen estar otorgadas por organismos profesionales reconocidos y suelen requerir superar exámenes exigentes. Están pensadas para validar la experiencia en un área concreta.
Los certificados, en cambio, suelen acreditar la finalización de un curso o serie de cursos centrados en habilidades o tecnologías específicas.

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Principales certificaciones de MLOps

Aunque las certificaciones específicas de MLOps aún están emergiendo, existen varias certificaciones en machine learning y data science que abarcan habilidades clave de MLOps. Estas certificaciones garantizan una comprensión integral de la gestión del ciclo de vida del machine learning, desde el desarrollo del modelo hasta su despliegue y monitorización. Puedes saber más en nuestra guía de las principales certificaciones de machine learning para 2024. A modo de resumen, las principales son:

Certificación	Público objetivo	Requisitos previos	Duración	Coste
AWS Certified Machine Learning - Specialty	Perfiles de desarrollo o data science con experiencia en ML/deep learning en AWS	Dos años de experiencia práctica en ML/deep learning en AWS y conocimiento de algoritmos básicos de ML	Examen de 180 minutos	$300
Google Cloud Certified - Machine Learning Engineer	Perfiles que mantienen modelos de ML en Google Cloud	Se recomiendan 3 años de experiencia en el sector y más de 1 año con Google Cloud	Examen de dos horas, 50-60 preguntas	$200
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate	Profesionales que aplican data science y ML en Azure	Experiencia en Azure Machine Learning y MLflow	Incluye un examen (duración no especificada)	$165
Databricks Certified Machine Learning Professional	Perfiles que realizan tareas avanzadas de ML con Databricks Machine Learning	Se recomiendan formación relacionada y experiencia práctica en tareas relevantes de ML	Examen de 120 minutos	$200 USD
eCornell Machine Learning Certificate	Programadores, desarrolladores, analistas de datos, estadísticos, data scientists, ingenieros de software	Se recomiendan conocimientos de matemáticas, Python, teoría de la probabilidad, estadística, cálculo multivariable y álgebra lineal	Aproximadamente 3,5 meses, 6-9 horas semanales	$3,750 USD

Principales certificados de MLOps

Si quieres adquirir habilidades prácticas en MLOps, hay numerosos cursos online que ofrecen certificados especializados. En DataCamp, encontrarás una amplia oferta de cursos relacionados con MLOps para distintos niveles.

Itinerario de aprendizaje MLOps Fundamentals

¿Qué es?: Una serie de cursos que cubren el ciclo de vida de las aplicaciones de machine learning, desde el diseño hasta el despliegue y el mantenimiento, con foco en los principios de MLOps.
Duración: Aproximadamente 14 horas.
Habilidades clave: CI/CD, CM/CT, seguimiento de experimentos, registros de modelos, feature stores, estrategias de despliegue, gestión de data drift y model drift.
Profesorado: Folkert Stijnman, Sinan Ozdemir, Nemanja Radojković, Arturo Opsetmoen Amador.
Coste: Incluido en DataCamp Premium, desde $12.42/mes
Certificado: Statement of Accomplishment al completar.

Curso MLOps Deployment and LifeCycling

¿Qué es?: Curso que profundiza en el marco moderno de MLOps, centrado en el ciclo de vida y el despliegue de modelos de ML, destacando la minimización de la deuda técnica y las herramientas de despliegue y monitorización.
Duración: 4 horas.
Habilidades clave: Escribir código de ML con mínima deuda técnica, usar herramientas de despliegue y monitorización, entender distintos entornos y analíticas.
Profesor: Nemanja Radojković, Senior Data Scientist en Euroclear.
Coste: Incluido en DataCamp Premium, desde $12.42/mes
Certificado: Statement of Accomplishment al completar.

Curso MLOps for Business

¿Qué es?: Curso enfocado en automatizar y escalar aplicaciones de ML en el entorno empresarial.
Duración: 3 horas.
Habilidades clave: Fundamentos de MLOps, ciclo de vida de diseño a operaciones y retos al desplegar modelos de ML.
Profesor: Arne Warnke, Head of Emerging Curriculum en DataCamp.
Coste: Incluido en DataCamp Premium, desde $12.42/mes
Certificado: Statement of Accomplishment al completar.

Curso MLOps Concepts

¿Qué es?: Curso de nivel intermedio para introducir MLOps, con foco en escalar y automatizar proyectos de machine learning.
Duración: Aproximadamente 2 horas.
Habilidades clave: Bases de MLOps, ciclo de vida de ML, roles en MLOps, fases de diseño y desarrollo, despliegue y mantenimiento de ML en producción.
Profesor: Folkert Stijnman, data scientist freelance especializado en machine learning y data science.
Coste: Incluido en DataCamp Premium, desde $12.42/mes
Certificado: Statement of Accomplishment al completar.

Curso Introduction to MLFlow

¿Qué es?: Curso sobre el uso de MLflow para gestionar el ciclo de vida del machine learning, incluido el tracking, la reproducibilidad y el despliegue de modelos.
Duración: 4 horas.
Habilidades clave: MLflow Tracking, Projects, Models, Model Registry, versionado, evaluación, personalización y automatización de modelos.
Profesor: Weston Bassler, Senior MLOps Engineer.
Coste: Incluido en DataCamp Premium, desde $12.42/mes
Certificado: Statement of Accomplishment al completar.

Cómo elegir la certificación adecuada

Elegir la certificación adecuada puede imponer. Aun así, la elección debe alinearse con tu nivel actual, tus objetivos profesionales y las áreas en las que quieras profundizar. Ten en cuenta lo siguiente:

Nivel de habilidad y objetivos profesionales

Valora en qué punto estás y hacia dónde quieres ir. Si estás empezando, céntrate en cursos de fundamentos; si ya tienes experiencia, busca certificaciones avanzadas.

Conocimientos previos

Algunas certificaciones exigen una base en machine learning, programación o data science. Asegúrate de cumplir los requisitos antes de inscribirte.

Enfoque de la certificación

Elige la certificación que mejor se ajuste a tus metas: ya sea más operativa, centrada en el desarrollo de modelos, en herramientas cloud o en un dominio full-stack de MLOps.

Certifícate en MLOps con DataCamp

DataCamp ofrece cursos y recursos que pueden ser determinantes en tu camino hacia la certificación en MLOps. Así es como DataCamp te ayuda a prepararte:

Contenido variado en MLOps

DataCamp selecciona una oferta completa de cursos de MLOps para distintos niveles de experiencia. Cursos como MLOps Fundamentals sientan las bases, mientras que propuestas como MLOps Deployment and LifeCycling profundizan en la práctica y las técnicas avanzadas.

Aprendizaje interactivo

La plataforma apuesta por un aprendizaje práctico e interactivo. Esta estrategia es especialmente eficaz para asimilar conceptos complejos de MLOps y aplicarlos en situaciones reales. Cursos como MLOps for Business permiten a los estudiantes mejorar sus habilidades con ejercicios y proyectos.

Recursos complementarios

Además de los cursos, DataCamp ofrece una amplia biblioteca de tutoriales, webinars y artículos. Estos recursos profundizan en temas de MLOps y en las últimas tendencias del sector, ampliando tu comprensión más allá del material estructurado. Por ejemplo, guías como Machine Learning Piplelines, Deployment and MLOps, A Practical Guide to MLOps y Getting Started with MLOps amplían tu base de conocimiento.

Aprendizaje basado en proyectos

Aplicar la teoría a proyectos reales es esencial para dominar la vertiente aplicada de MLOps. DataCamp fomenta este enfoque con oportunidades de aprendizaje por proyectos, para que trabajes con datos reales y resuelvas retos auténticos de MLOps. Esta experiencia práctica es clave para convertir el aprendizaje en resultados.

Aprovechar el amplio repositorio de cursos, los modos de aprendizaje interactivos y los recursos de DataCamp te equipa con las habilidades y la confianza para presentarte a diversas certificaciones de MLOps y destacar en este ámbito.

Certificación por rol con DataCamp

DataCamp ofrece certificaciones especializadas adaptadas a roles específicos dentro de la profesión de datos, para que puedas validar tu experiencia y reforzar tu posición en la trayectoria que elijas. Estas certificaciones están disponibles para suscriptores Premium sin coste adicional.

Data Analyst Certification

Público objetivo: Ideal para profesionales que quieran dominar el análisis de datos con Python, R, SQL y Tableau.
Áreas clave: Manipulación de datos, visualización y análisis estadístico, para extraer insights de valor.
Composición del programa: Combina cursos, ejercicios prácticos y proyectos para garantizar un dominio sólido de los principios del análisis de datos.

Data Scientist Certification

Público objetivo: Dirigida a futuros data scientists, con foco en análisis estadístico, machine learning y data wrangling.
Áreas clave: Desde análisis exploratorio y machine learning, hasta deep learning y campos especializados como el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Composición del programa: Profundiza en prácticas y herramientas de data science, con proyectos prácticos para consolidar el aprendizaje.

Data Engineer Certification

Público objetivo: Pensada para quienes sienten pasión por la ingeniería de datos, centrada en diseñar infraestructuras y pipelines escalables.
Áreas clave: Procesamiento de big data, herramientas de ingeniería de datos (como Spark) y gestión de bases de datos.
Composición del programa: Combina teoría y práctica para que puedas construir sistemas eficaces de almacenamiento y procesamiento de datos.

Con estas certificaciones, DataCamp no solo verifica tus competencias: también refuerza tu credibilidad profesional y te ofrece una ruta estructurada para dominar las capacidades específicas de tu rol en el ámbito de los datos.

Conclusiones

Empezar una carrera en MLOps es una apuesta con futuro que combina la emoción de la tecnología más puntera con la estabilidad y la demanda de un rol operativo clave. Con la mezcla adecuada de certificaciones y experiencia práctica, podrás posicionarte como un perfil muy demandado en este campo dinámico. Tanto si estás dando tus primeros pasos como si buscas profundizar, el camino para convertirte en un profesional de MLOps certificado está lleno de oportunidades de crecimiento y progreso.

Empieza hoy tu camino en MLOps con nuestro itinerario de aprendizaje MLOps Fundamentals, que cubre el ciclo de vida completo de una aplicación de machine learning.

Preguntas frecuentes

¿Qué requisitos previos debo tener antes de buscar una certificación en MLOps?

Depende de la certificación de MLOps que quieras obtener. Para cualquier certificación, deberías tener una comprensión básica de los conceptos de machine learning, familiaridad con los flujos de trabajo de data science y algo de experiencia en programación, preferentemente en Python. Para certificaciones específicas de plataformas cloud, como Google Cloud Platform, se requieren conocimientos y experiencia en esa plataforma.

¿Cómo pueden las certificaciones en MLOps impulsar mi carrera en machine learning?

Las certificaciones en MLOps validan tu capacidad para gestionar y desplegar modelos de machine learning de forma eficiente, lo que te convierte en un activo valioso para los equipos de operaciones y desarrollo. Demuestran que sabes manejar aplicaciones de ML en entornos reales, mejorando tu empleabilidad y tu proyección de carrera en organizaciones impulsadas por IA.

¿Cuál es la diferencia entre una certificación en MLOps y una certificación en machine learning?

Una certificación en MLOps se centra en los aspectos operativos del despliegue, la monitorización y el mantenimiento eficiente de modelos en entornos de producción, mientras que una certificación en machine learning suele enfocarse en el desarrollo, entrenamiento y evaluación de modelos.

¿Puedo obtener certificaciones en MLOps si vengo de ingeniería de software y no de machine learning?

Sí, un perfil de ingeniería de software puede cursar certificaciones en MLOps para trasladar sus habilidades técnicas al ámbito del machine learning, centrándose en el despliegue, la escalabilidad y el mantenimiento de modelos.

¿Qué habilidades se requieren para destacar en MLOps?

Para destacar en MLOps necesitas una combinación de habilidades de machine learning, ingeniería de software e ingeniería de datos. Es esencial dominar la programación (especialmente Python), entender los algoritmos de ML, conocer herramientas de despliegue (como Docker y Kubernetes) y manejar plataformas cloud.

¿Cómo puede una empresa empezar a integrar MLOps en sus operaciones?

Una empresa puede empezar a integrar MLOps evaluando primero sus capacidades e infraestructura actuales de machine learning y, después, implantando gradualmente prácticas de MLOps, como la validación automática de datos, la monitorización de modelos y pipelines de CI/CD para modelos de ML, empezando por proyectos pequeños y manejables.

¿Qué otras certificaciones debería considerar?

Hay muchas certificaciones relevantes que cubren diferentes tecnologías y trayectorias profesionales. Consulta estas otras guías para una visión general:

Temas

Aprendizaje automático Certificación