La comunidad Google Developer Group Cloud Santiago de Chile ofrece contenido gratuito semanal para ayudar a prepararse para las certificaciones de GCP. El documento incluye consejos sobre la ruta de aprendizaje para la certificación de Professional Machine Learning Engineer de Google, con temas como la identificación de problemas, arquitectura de soluciones, preparación de datos, desarrollo de modelos, automatización de flujos y supervisión de soluciones de ML. También incluye enlaces a recursos de Google Cloud.

1. Certificaciones GCP
Tips para la certificación
Professional Machine Learning Engineer
Comunidad Google Developer Group Cloud Santiago de Chile

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Comunidad GDG Cloud Santiago de Chile

3. Comunidad GDG Cloud Santiago de Chile

4. Mónica Pineda Vargas
Head of Data Science & AI
GRUPODOT
https://www.grupodot.com/

5. Temario
1. Generalidades del examen
2. Ruta de aprendizaje MLE
3. Guía para el exámen de certificación
4. Tips finales
5. Sesión de preguntas

7. Ruta de aprendizaje de Data
Scientist/Machine Learning Engineer

8. Guía para el
examen de
certificación

9. 1. Identificación de problemas con ML
1.1 Traducir el desafío empresarial en un
caso de uso de ML
1.2 Definir el problema de ML
1.3 Definir criterios del éxito empresarial
1.4 Identificar los riesgos para la viabilidad
y la implementación de la solución de ML
Material
Google ML Problem
Framing

10. 2. Arquitectura de la solución
2.1 Diseñar soluciones de AA confiables,
escalables y con alta disponibilidad.
2.2 Elegir los componentes de software de
Google Cloud adecuados
2.3 Elegir los componentes adecuados de
hardware de Google Cloud
Material
Cloud Architecture
with Google Cloud
Professional
Certificate

11. 3. Preparación y procesamiento de datos
3.1 Transferencia de datos
3.2 Exploración de datos (EDA
3.3 Diseñar flujos de datos
3.4 Crear flujos de datos
3.5 Ingeniería de atributos
Tips:
Dataflow
Bigquery
Datafusion
Dataproc
TF Datasets
TF Records
Desbalanceo de datos

12. 4. Desarrollo del modelo de ML
4.1 Construir un modelo
4.2 Entrenamiento de un modelo
4.3 Probar un modelo
4.4 Escalar la entrega y el entrenamiento
de modelos
Tips:
Regularización
Sobreajuste
Métricas de evaluación
GPU/TPU
Explainable AI
APIS
AUTOML
Bigquery ML
ML Crash Course

13. 5. Automatización y organización de flujos
de ML
5.1 Diseñar el flujo
5.2 Implementar el flujo de entrenamiento
5.3 Implementar el flujo de inferencia
5.4 Realizar seguimiento y auditoría de
metadatos
5.5 Utilizar CI/CD para implementar y
probar modelos
Tips:
MLOPS
Fundamentals

14. 6. Supervisión, optimización y
mantenimiento de las soluciones de ML
6.1 Supervisar las soluciones de ML
6.2 Solucionar problemas de ML
6.3 Ajustar el rendimiento de las
soluciones de ML para el entrenamiento y
puesta en producción
Tips:
MLOPS
Fundamentals

15. Tips Generales
Prepare your
certification as Google
Professional Machine
Learning Engineer

16. ¿Preguntas?

17. Certificaciones GCP
Tips para la certificación
Professional Machine Learning Engineer
Comunidad Google Developer Group Cloud Santiago de Chile