Certificación Google Cloud Professional Machine Learning Engineer: Guía Completa 2026

¿Estás pensando en obtener la certificación de Professional Machine Learning Engineer de Google Cloud pero no sabes por dónde empezar? ¿Te preguntas qué necesitas saber para presentarte al examen o cómo prepararlo?

He escrito este artículo con todo lo que necesitas saber antes de presentarte al examen de Machine Learning Engineer en Google Cloud.

¿En qué consiste el examen de Google Cloud Professional Machine Learning Engineer?

El objetivo del examen de certificación de Machine Learning Engineer de Google Cloud es comprobar que sabes elegir las herramientas adecuadas de Google Cloud para cada situación relacionada con proyectos de aprendizaje automático.

La nube de Google ofrece más de 150 productos, y esta certificación te reta a saber cuál es la más adecuada para cada etapa de un proyecto de Machine Learning.

Es importante entender algo importante: esta certificación no mide cuánto sabes de Machine Learning en general, sino si conoces qué herramienta de Google Cloud es la apropiada para cada escenario.

No hace falta escribir código Python, ni demostrar conocimientos de TensorFlow o PyTorch, ni SQL.

Es un examen tipo test donde generalmente te plantean un caso de uso y te preguntan cuál sería la mejor opción para implementarlo de entre varias alternativas.

Así que preparar la certificación es una forma excelente de familiarizarse con un entorno tan enorme y mantenerse al día con tendencias como la IA generativa y responsable, que han sido recientemente incluidas en el temario.

¿Qué cubre la certificación?

El examen de certificación de Google Cloud Professional Machine Learning Engineer tiene como objetivo principal comprobar tu habilidad para diseñar, desarrollar e implementar soluciones de Machine Learning utilizando los productos y herramientas de Google Cloud.

Esta certificación está especialmente orientada a demostrar tu capacidad para gestionar proyectos de Machine Learning extremo a extremo dentro del ecosistema de Google Cloud.

Para ello, deberás responder preguntas que abarquen seis áreas clave del ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning:

1. Soluciones de Machine Learning con poco código.
2. Preprocesamiento de datos.
3. Prototipado y experimentación.
4. Entrenamiento de modelos.
5. Despliegue e inferencia.
6. MLOps y monitorización.

Como ves, este examen evalúa no solo tus conocimientos teóricos, sino también tu capacidad práctica para utilizar las herramientas adecuadas en cada fase de un proyecto de Machine Learning.

Las preguntas del examen están organizadas en seis grandes bloques que abarcan todo el ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning.

Te las resumo:

Las 6 áreas principales del examen

Las preguntas del examen están estructuradas según seis grandes secciones que se corresponden con las etapas de un proyecto de Machine Learning:

Soluciones de ML Low-Code

Este bloque se centra en herramientas de Google Cloud que permiten trabajar con Machine Learning sin necesidad de ser un experto en programación. Algunas de las tecnologías clave son:

• BigQuery ML: entrenar modelos directamente con SQL sobre los datos del data warehouse
• APIs pre-entrenadas: modelos de Google para detección de objetos, clasificación de imágenes, procesado de lenguaje natural y análisis de sentimiento
• AutoML: ajustar modelos pre-entrenados a tus casos particulares

Como ves, estas herramientas permiten a analistas o ingenieros de datos entrenar modelos sin necesidad de programar.

Preprocesamiento de datos

Aquí se evalúa tu capacidad para preparar datos antes de entrenar un modelo. Incluye temas como:

• Opciones de almacenamiento según el patrón de acceso a los datos
• Preprocesado con Cloud Dataflow, BigQuery o TensorFlow Extended
• Técnicas de privacidad y anonimización de datos

Prototipado y experimentación

Este bloque cubre la fase inicial del desarrollo de modelos, incluyendo:

• Uso de notebooks en Vertex AI, Enterprise Colab, o Cloud Dataproc.
• Integración con repositorios Git para control de versiones.
• Prototipado y experimentación en entornos interactivos.

Entrenamiento de modelos

Se evalúa tu conocimiento sobre cómo entrenar modelos de forma eficiente, incluyendo:

• Gestión eficiente de datos (tablas, texto, imágenes, audio, vídeo)
• Vertex AI Custom Training y Kubeflow en Kubernetes
• Configuración de entrenamiento distribuido
• Selección de hardware apropiado (GPUs, TPUs)

Inferencia y despliegue

En esta sección se cubre cómo desplegar modelos en producción utilizando las herramientas más adecuadas, como:

• Vertex AI endpoints
• Dataflow y BigQuery ML
• Selección del servicio adecuado según el tipo de modelo

MLOps y monitorización

Por último, el examen evalúa tu capacidad para orquestar pipelines y monitorizar modelos en producción, asegurando que no se caduquen.

Esto incluye:

• Orquestación de pipelines de entrenamiento con Vertex AI Pipelines.
• Monitorización del modelo para evitar que se "caduque"
• Buenas prácticas de MLOps

Novedades: IA Generativa y Gemini

El temario se actualizó en 2024 para incluir:

• Las bases de la IA generativa
• Integración de Gemini
• IA responsable

Cómo preparar la certificación de Google Cloud ML Engineer

Tiempo estimado de preparación

La respuesta te va a sorprender 😉:

Depende de tu experiencia previa y el tiempo que le dediques.

Sin experiencia en Google Cloud pero con los conceptos básicos de ingeniería de datos y Machine Learning claros, podrías prepararlo en unos 4-5 meses dedicando tiempo constante.

Con los cursos oficiales de Coursera, Google estima unos 2-3 meses dedicando 10 horas semanales, aunque probablemente esté más cerca de los 3 meses.

Recursos recomendados para preparar el examen (los que yo usé)

El mejor recurso que puedes encontrar para preparar cualquier certificación de Google Cloud es la propia documentación escrita por Google.

Ahí está todo.

Pero a veces no es fácil saber diferenciar lo que te va a ser útil para esta certificación en concreto.

Para evitar tener que estudiarte toda la documentación y dependiendo de tu nivel de conocimiento y experiencia con Google Cloud puedes utilizar los siguientes recursos.

1. Especialización en Coursera de Google Cloud

Son 8 cursos diseñados específicamente para esta certificación. Incluyen vídeos cortos y ejercicios prácticos en entornos reales de Google Cloud.

Coste: 44€/mes

👍 Ventaja: contenido oficial directamente de Google.

👎 Desventaja: las preguntas de práctica son más fáciles que las del examen real.

2. Crash Course de Machine Learning de Google

Recurso gratuito y recientemente actualizado para incluir IA generativa e IA responsable. Perfecto para reforzar los conceptos básicos de ML antes de sumergirte en los productos de Google Cloud.

3. Guía de estudio oficial

Este libro está dirigido a quienes quieren aprender a diseñar, construir y operar soluciones de Machine Learning en la nube de Google.

Y, por supuesto, a quiénes quieren prepararse la certificación de Google Cloud 🤓

Incluye preguntas de examen al final de cada capítulo, aunque, sinceramente y en mi opinión, no está al nivel de la guía de estudio del examen de Professional Data Engineer.

Si quieres echar un vistazo a los puntos más importantes que cubre esta guía para hacerte una idea de si es un recurso que pueda ser útil para ti, tienes un resumen aquí.

4. Exámenes de práctica

Fundamentales.

Haz todos los que puedas encontrar.

Las preguntas del examen real serán algo más complicadas que las de práctica, así que márcate como objetivo responder alrededor del 90% correctamente antes de presentarte.

Información práctica sobre el examen DE Google Cloud

¿Dónde hacer el examen?

Tienes dos opciones:

Online desde casa: A través de Webassessor. Tendrás que realizar el examen en una habitación tranquila y bien iluminada, sin personas alrededor, con la mesa limpia y sin dispositivos externos.

En un centro autorizado: En España hay centros en Madrid, Barcelona, Alicante, Pamplona y Almendralejo. También hay centros en Buenos Aires, Santiago de Chile, Ciudad de México y Guadalajara.

¿Cuánto cuesta hacer el examen de certificación?

Pues para poder realizar el examen tendrás que pagar $200 más impuestos cada vez que realices el examen. Personalmente, yo pagué unos 225€.

Ten en cuenta que si suspendes y quieres volver a intentarlo, tendrás que volver a pagar la inscripción y esperar dos semanas.

Si vuelves a suspender en el segundo intento, tendrás que volver a pagar y esperar 60 días antes de poder volver a hacer el examen.

Y si a la tercera no va la vencida, esta vez te tocará esperar un año entero antes de poder intentarlo una vez más.

Y recuerda que el certificado de Professional Machine Learning Engineer de Google cloud caduca a los dos años así que si lo quieres renovar tendrás que volver a hacer el examen.

Requisitos previos: ¿Necesito experiencia?

Google recomienda tener 3 años de experiencia, incluyendo al menos uno trabajando con productos de Google Cloud.

Pero no te asustes: es solo una recomendación.

La realidad es que con todos los productos de Google Cloud que hay (más de 150) y lo rápido que evolucionan, podrías pasarte un año trabajando con la plataforma y no haber tocado la mitad de productos sobre los que preguntan en la certificación.

Lo que sí necesitarás son conocimientos básicos de Machine Learning: qué es el aprendizaje supervisado, el no supervisado y conceptos generales del campo. El examen utiliza terminología de ML, por lo que es importante tener esta base.

Consejos para el día del examen

Preparación técnica (si lo haces online)

• Asegúrate de tener una buena conexión a Internet
• Descarga el navegador seguro con antelación
• Realiza el proceso de verificación de identidad sin dejarlo para última hora

Durante el examen

• No hay penalización por fallar, así que no dejes preguntas sin responder
• Si no estás seguro de alguna respuesta, marca las preguntas para revisión y vuelve a ellas después
• Trata de anticipar la respuesta antes de mirar las opciones
• Recuerda: más de una de las opciones puede ser posible, pero solo una cumplirá con todas las especificaciones de la pregunta. Lee bien las preguntas.

Logística

• Ten preparado tu documento de identificación
• No podrás levantarte durante el examen
• No puedes tener bebida ni comida cerca
• Aliméntate e hidrátate bien antes de empezar

¿Merece la pena la certificación?

Cada vez más empresas utilizan la nube para sus ecosistemas de datos y Machine Learning. Saber manejarse en plataformas cloud está empezando a ser un requisito diferencial para científicos de datos, ingenieros de datos y especialistas en ML.

La certificación demuestra que conoces las herramientas disponibles en Google Cloud para implementar soluciones de Machine Learning. Aunque por sí misma no es condición necesaria ni suficiente para ser un buen profesional, sí puede ayudarte a diferenciarte de otros candidatos en procesos de selección.

Además, preparar la certificación te obliga a ver todo lo que se puede hacer en Google Cloud para proyectos de ML, que es mucho más de lo que probablemente usarías en tu día a día.

Comparativa con otras certificaciones de Google Cloud

Si ya has obtenido la certificación de Professional Data Engineer, encontrarás que el examen de Machine Learning Engineer tiene más foco en:

• Productos específicos de ML (especialmente Vertex AI)
• El ciclo de vida completo de proyectos de Machine Learning
• MLOps y automatización
• IA generativa y Gemini (recientemente añadidos)

Y menos foco en:

• Sistemas de ingesta y almacenamiento de datos
• Data warehousing

Mi experiencia y consejos

La certificación de Professional Machine Learning Engineer de Google Cloud es una excelente manera de validar tus conocimientos sobre el ecosistema de herramientas de Google para proyectos de ML.

No es un examen especialmente difícil si te preparas bien, pero requiere conocer muchos productos y saber cuándo usar cada uno.

La preparación puede hacerse un poco cuesta arriba, sobre todo por la cantidad de herramientas y conceptos que abarca. Mi estrategia ha sido ir poco a poco, usando recursos como los cursos de Coursera, la guía oficial y especialmente haciendo muchos exámenes.

Así que si estás pensando en certificarte, te recomiendo:

• Practicar mucho: Los simulacros son esenciales.
• Estudiar las herramientas clave: En especial BigQuery, Vertex AI y las APIs de Google.
• No agobiarse: Tómate el tiempo que necesites para prepararte bien.

¿Te animas a preparar la certificación? Con constancia y los recursos adecuados, es perfectamente alcanzable incluso sin la experiencia previa que Google recomienda.