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:

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.