Google Cloud Vertex AI Professional Practice Test

El público principal incluye Ingenieros de Aprendizaje Automático, Científicos de Datos que están haciendo la transición a roles de ingeniería/MLOps, Arquitectos de Soluciones en la Nube especializados en AI/ML, y profesionales de DevOps enfocados en pipelines de ML. Es ideal para individuos responsables de llevar modelos de ML desde la experimentación hasta un despliegue en producción escalable y monitoreado en Google Cloud.

Google recomienda más de 3 años de experiencia en la industria, incluyendo al menos 1 año de experiencia práctica diseñando y gestionando soluciones de ML en Google Cloud. La experiencia práctica con los servicios centrales de Vertex AI (Pipelines, Feature Store, Model Registry, Endpoints) y una sólida comprensión de los fundamentos de ML y los principios de MLOps son esenciales para el éxito.

La certificación Vertex AI Professional es la evolución y sucesora de la antigua certificación Machine Learning Engineer. Se centra específicamente en la plataforma Vertex AI, reflejando el enfoque unificado de Google hacia la AI. El contenido del examen se actualiza para enfatizar los servicios integrados de Vertex AI, MLOps y las últimas características como Feature Store y componentes de Pipeline, lo que la convierte en la credencial actual y relevante para profesionales de GCP AI/ML.

Los conceptos clave de MLOps incluyen la automatización y orquestación de flujos de trabajo de ML con Vertex AI Pipelines (Kubeflow & TFX), la implementación de la reproducibilidad de modelos y el seguimiento de linaje, la gestión de metadatos de ML, el establecimiento de CI/CD para ML, el uso del Vertex AI Model Registry para versionado y puesta en escena, y la configuración de monitoreo continuo para el rendimiento del modelo, el desvío de datos y el desvío de concepto en producción.

Si bien necesitas entender los conceptos de entrenamiento personalizado, el examen se centra en las capacidades de la plataforma Vertex AI para el entrenamiento (usando contenedores personalizados, contenedores preconstruidos y AutoML). Debes saber cómo estructurar un trabajo de entrenamiento, usar Vertex AI Training y aprovechar los marcos dentro de la plataforma, pero la sintaxis específica de los marcos en profundidad es menos crítica que entender los patrones de integración y las opciones de configuración dentro de Vertex AI.