Databricks Certified Machine Learning Professional Exam Practice Test

Sí, se requiere una fuerte competencia en Python y PySpark. El examen implica realizar tareas en un entorno de cuaderno de Databricks en vivo, lo que requiere que escribas, depures y ejecutes código para resolver problemas relacionados con el procesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y el seguimiento de MLflow.

Databricks recomienda al menos 6 meses de experiencia práctica utilizando la plataforma para tareas de aprendizaje automático. Debes sentirte completamente cómodo con el espacio de trabajo, los clústeres, los cuadernos y los servicios centrales de ML como MLflow y el Feature Store en un entorno práctico.

Está fuertemente enfocado en la aplicación práctica de los principios de ML utilizando herramientas específicas de Databricks. Si bien necesitas entender los conceptos centrales de ML, el examen evalúa tu capacidad para implementar esos conceptos de manera correcta y eficiente dentro del ecosistema de Databricks.

MLflow es crítico. Debes tener un entendimiento exhaustivo y práctico de sus componentes: Tracking, Projects, Models y Registry, y saber exactamente cuándo y cómo usar cada uno para gestionar el ciclo de vida del experimento, empaquetar código y transitar modelos de staging a producción.

Simula el entorno del examen trabajando en problemas complejos y de múltiples pasos en un entorno cronometrado. Utiliza la guía oficial del examen para crear tus propios escenarios de práctica que requieran carga de datos, transformación, experimentación con diferentes modelos, registro en MLflow y registro del mejor modelo.