Guía para la certificación de programadores de TensorFlow: Cómo aprobar en 2026

Preparación para el certificado TensorFlow

La preparación para la certificación de TensorFlow implicó dominar los conceptos básicos del machine learning y las habilidades de TensorFlow 2.x. Las áreas clave incluían:

• Principios fundamentales del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo: Esencial para comprender y aplicar las técnicas de TensorFlow. Echa un vistazo a nuestros Fundamentos del machine learning con Python para empezar. 
• Creación de modelos TensorFlow: Competencia en el uso de TensorFlow para visión artificial, redes neuronales convolucionales y procesamiento del lenguaje natural.
• Habilidades prácticas de aplicación: Creación de algoritmos de reconocimiento de imágenes, detección de objetos y reconocimiento de texto.
• Análisis de imágenes del mundo real: Uso de datos de imágenes diversos para comprender el procesamiento y la evaluación de modelos.
• Estrategias para prevenir el sobreajuste: Técnicas como el aumento y las omisiones para mejorar la precisión y la fiabilidad del modelo.
• Resolución de problemas con PNL: Aplicación de TensorFlow a los retos del procesamiento del lenguaje natural.

Materiales y recursos de estudio recomendados

Si deseas mejorar tus habilidades en TensorFlow y quieres estar preparado para la nueva versión de la certificación TensorFlow, hay muchos recursos que puedes utilizar para empezar. Para empezar, necesitarás:

• Conocimientos básicos de programación en Python
• Es útil tener conocimientos previos sobre machine learning o aprendizaje profundo, pero no es imprescindible.
• Es útil tener conocimientos matemáticos de álgebra lineal, probabilidad, estadística y cálculo, pero no es imprescindible.

DataCamp cuenta con un arreglo de recursos para ayudarte a obtener la certificación de TensorFlow, entre los que se incluyen:

• Curso de introducción a TensorFlow en Python
• Tutorial de TensorFlow para principiantes
• Tutorial sobre redes neuronales convolucionales con TensorFlow
• Tutorial sobre la implementación de la transferencia de estilo neuronal con TensorFlow 2.0

También puedes consultar el libro Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2.ª edición.

El proceso de certificación de TensorFlow

Para obtener la certificación, había que seguir varios pasos:

Paso 1

Revisa los criterios del examen y ponte al día con las diversas habilidades que necesitas para aprobarlo.

Paso 2

A continuación, inscríbete en el examen. Se necesitaba una cuenta de Gmail para iniciar sesión, y había que subir una foto de tu documento de identidad y proporcionar información de pago.

Paso 3

Antes de realizar la certificación TensforFlow, deberás preparar tu entorno de examen. Esto significa instalar el complemento TensorFlow Exam utilizando el IDE PyCharm.

Paso 4

Ahora es el momento de realizar y entregar el examen. Después de comprar el examen, tienes seis meses para realizarlo. Hay un límite de tiempo; tendrás un máximo de cinco horas para completar el examen. Aquellos que se inscribieron para el examen antes del 30 de abril de 2024, tenían hasta el 31 de mayo de 2024 para realizar el examen. La certificación ya está cerrada.

Paso 5

Una vez que hayas enviado tu examen, se calificará y podrás consultar el estado de tu envío en tu Portal del candidato en un plazo de 24 horas.

Paso 6

Después de aprobar el examen, podrás añadir el certificado y la insignia a tu currículum y perfiles públicos, incluidos GitHub, LinkedIn y Twitter, y unirte a la red TensorFlow Certificate Network para mantenerte en contacto con posibles reclutadores.

Certificaciones basadas en roles en DataCamp

A medida que avanza el mundo tecnológico, el enfoque ha cambiado ligeramente, pasando de las certificaciones generales basadas en la tecnología a las cualificaciones más centradas en las funciones. Conscientes de este cambio, DataCamp ha introducido certificaciones basadas en funciones que se adaptan a puestos de trabajo específicos, alineando los itinerarios de aprendizaje con las habilidades reales que se necesitan en el lugar de trabajo.

Los programas de certificación de DataCamp están cuidadosamente diseñados, abarcan Python, SQL y R, y están adaptados a diferentes puestos profesionales. Estas certificaciones no solo son exhaustivas, sino también rigurosas, lo que garantiza que las habilidades evaluadas sean indispensables para las respectivas funciones.

• Científico de datos (asociado y profesional): Esta certificación profundiza en áreas fundamentales para los científicos de datos, como la gestión de datos, la programación, la experimentación estadística, el análisis exploratorio, el desarrollo de modelos y la comunicación eficaz.
• Analista de datos (asociado y profesional): Diseñada para analistas de datos, esta certificación se centra en habilidades como la gestión de datos, el análisis exploratorio, la visualización, los fundamentos del análisis y la comunicación.
• Ingeniero de datos (asociado): Esta certificación, dirigida a los profesionales que se encargan de las operaciones de datos, evalúa la competencia en gestión de datos, programación específica para ingeniería de datos y análisis exploratorio.

Las certificaciones basadas en roles de DataCamp no solo proporcionan una trayectoria de aprendizaje, sino también un punto de referencia, lo que permite a los alumnos evaluar sus habilidades en función de las demandas cambiantes del sector.

Conclusión

La certificación TensorFlow ofrece una oportunidad única para que las personas apasionadas por el machine learning validen sus habilidades en un formato práctico y reconocido a nivel mundial. Aunque el examen está cerrado por el momento mientras el equipo de TensorFlow evalúa los próximos pasos, preparar las habilidades necesarias sigue siendo increíblemente útil. Además, con las certificaciones basadas en roles de DataCamp, puedes estar seguro de que vas por el buen camino en tu carrera profesional.

Tanto si eres estudiante, programador o científico de datos, las certificaciones pueden suponer un hito importante en tu carrera profesional. Pueden evaluar tus conocimientos básicos y habilidades prácticas en machine learning, creación de modelos TensorFlow, visión artificial y procesamiento del lenguaje natural.

Para emprender este viaje, comienza con cursos básicos como nuestro curso Introducción a TensorFlow en Python. Este curso te proporcionará las habilidades y los conocimientos necesarios sobre TensorFlow. Comienza hoy mismo tu viaje de aprendizaje y da un paso adelante para mostrar al mundo tus conocimientos sobre TensorFlow.