Existe una amplia variedad de certificaciones para las tres nubes más importantes. El camino que cada persona debe seguir para certificarse en una u otra nube depende de muchos factores, como el interés, la necesidad, la viabilidad económica y el campo profesional.
Hemos desarrollado listas con todas las certificaciones posibles hasta la fecha en cada nube (a excepción de Azure, que al tener muchas más disponibles, solo nos limitamos a las relacionadas con el mundo de los Datos). Hay que tener en cuenta que las certificaciones se modifican constantemente, por lo que siempre es recomendable verificar en el momento cuáles están disponibles y buscar fuentes actualizadas para la preparación de las mismas.
Certificaciones para Amazon Web Service
https://aws.amazon.com/es/certification/
Hay que tener en cuenta que algunas certificaciones son nuevas y por eso no están en el gráfico.
🎓 AWS Certified Cloud Practitioner –
Esta certificación valida el conocimiento básico de la nube de AWS.
- Experiencia previa – No se requiere experiencia previa en AWS.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified Solutions Architect – Associate –
Esta certificación demuestra tu conocimiento y habilidades en AWS y construye tu credibilidad como profesional de la nube de AWS.
- Experiencia previa – Se recomienda tener experiencia previa sólida en TI local o en la nube.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified Solutions Architect – Professional –
Esta certificación valida habilidades y conocimientos avanzados necesarios para diseñar aplicaciones seguras, optimizadas y modernas, y automatizar procesos en AWS.
- Experiencia previa – Se recomienda tener 2 años de experiencia previa en la nube de AWS.
- Certificaciones previas necesarias – AWS Certified Solutions Architect – Associate.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified SysOps Administrator – Associate –
Esta certificación valida tus habilidades técnicas en la implementación, administración y operaciones en la plataforma AWS.
- Experiencia previa – Se recomienda tener experiencia previa sólida en TI local o en la nube.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified DevOps Engineer – Professional –
Esta certificación valida tus habilidades técnicas en la provisión, operación y administración de aplicaciones distribuidas en la plataforma AWS.
- Experiencia previa – Se recomienda tener 2 años de experiencia previa en la nube de AWS.
- Certificaciones previas necesarias – AWS Certified Developer – Associate o AWS Certified SysOps Administrator – Associate.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified Advanced Networking – Specialty –
Esta certificación valida tus habilidades técnicas avanzadas en el diseño e implementación de servicios de red AWS.
- Experiencia previa – Se recomienda tener 2 años de experiencia previa en la nube de AWS.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified Developer – Associate –
Esta certificación valida tus habilidades técnicas en el desarrollo y mantenimiento de aplicaciones en la plataforma AWS.
- Experiencia previa – Se recomienda tener experiencia previa sólida en TI local o en la nube.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified Data Analytics – Specialty –
Esta certificación valida tus habilidades técnicas en el diseño y la implementación de servicios de análisis de datos AWS.
- Experiencia previa – Se recomienda tener 2 años de experiencia previa en la nube de AWS.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified Database – Specialty –
Esta certificación valida tus habilidades técnicas en el diseño y la implementación de servicios de base de datos AWS.
- Experiencia previa – Se recomienda tener 2 años de experiencia previa en la nube de AWS.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified Machine Learning – Specialty –
Esta certificación valida tus habilidades técnicas en el diseño y la implementación de servicios de aprendizaje automático AWS.
- Experiencia previa – Se recomienda tener 2 años de experiencia previa en la nube de AWS.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified Security – Specialty –
Esta certificación valida tus habilidades técnicas en el diseño y la implementación de servicios de seguridad AWS.
- Experiencia previa – Se recomienda tener 2 años de experiencia previa en la nube de AWS.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified SAP on AWS – Specialty –
Esta certificación valida tus habilidades técnicas en el diseño y la implementación del sistema SAP en AWS.
- Experiencia previa – Se recomienda tener 2 años de experiencia previa en la nube de AWS.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified Alexa Skill Builder – Specialty –
Esta certificación valida tu capacidad para construir, probar y publicar aplicaciones de Amazon Alexa.
- Experiencia previa – Se recomienda tener 6 meses de experiencia práctica en el diseño y construcción de aplicaciones de Alexa.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified IoT – Specialty –
Esta certificación valida tu capacidad para diseñar e implementar soluciones de AWS para Internet of Things (IoT).
- Experiencia previa – Se recomienda tener 2 años de experiencia en la nube de AWS.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified Big Data – Specialty –
Esta certificación valida tu capacidad para diseñar e implementar soluciones de big data utilizando herramientas y servicios en la plataforma AWS.
- Experiencia previa – Se recomienda tener 2 años de experiencia en la nube de AWS.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 AWS Certified Data Engineer – Associate –
Associate valida las habilidades y los conocimientos en los principales servicios de AWS relacionados con los datos, la capacidad de implementar canalizaciones de datos, supervisar y solucionar problemas y optimizar los costos y el rendimiento de acuerdo con las prácticas recomendadas. Disponible a partir del 31 de Octubre.
- Experiencia previa – Se recomienda tener experiencia previa sólida en TI local o en la nube.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
Certificaciones para Microsoft Azure vinculadas a Datos
https://learn.microsoft.com/es-es/credentials/
Hay que tener en cuenta que algunas certificaciones son nuevas y por eso no están en el gráfico.
🎓 Certificación AZ-900 – Azure Fundamentals –
La certificación AZ-900 es una certificación fundamental que proporciona una visión general de los conceptos básicos de Microsoft Azure. Cubre temas como la infraestructura en la nube, los servicios principales de Azure, la seguridad y la conformidad, y la facturación y el soporte de Azure.
- Experiencia previa – No se requiere experiencia previa en Azure.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals – DP-900 –
Esta certificación está orientada a personas interesadas en la gestión y el análisis de datos en la nube de Azure. Es relevante para roles como analistas de datos, desarrolladores de bases de datos y otros profesionales que trabajan con datos y desean comprender cómo Azure puede ser utilizado para almacenar y analizar datos.
- Experiencia previa – No se requiere experiencia previa.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 Certificación AI-900 – Azure AI Fundamentals –
La certificación AI-900 está diseñada para proporcionar una comprensión fundamental de los conceptos y servicios de inteligencia artificial en Azure. Cubre temas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora en Azure.
- Experiencia previa – No se requiere experiencia previa en AI o Azure.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
🎓 Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate – DP-203 –
Esta certificación se enfoca en la implementación y gestión de soluciones de ingeniería de datos en Azure. Está dirigida a profesionales que desean trabajar en el diseño, implementación y administración de soluciones de procesamiento de datos y almacenamiento en la nube de Azure. Los roles típicos incluyen ingenieros de datos, desarrolladores de ETL (Extract, Transform, Load), arquitectos de datos y otros profesionales relacionados con la ingeniería de datos en la nube.
- Experiencia previa – Se recomienda experiencia previa en la implementación de soluciones de análisis de datos en Azure.
- Certificaciones previas necesarias – No se requieren certificaciones previas, pero la certificación Azure Fundamentals es útil como preparación.
- Horas de inversión – Puede requerir alrededor de 40-60 horas de estudio y experiencia práctica.
🎓 Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate – AI-102 –
El certificado Azure AI Engineer Associate se centra en la implementación de soluciones de Inteligencia Artificial (AI) y Machine Learning (ML) en Azure. Es relevante para ingenieros de AI y ML, desarrolladores de AI y profesionales que trabajan en proyectos de AI en Azure.
- Experiencia previa – Se recomienda experiencia previa en la implementación de soluciones de Inteligencia Artificial (AI) y Machine Learning (ML) en Azure.
- Certificaciones previas necesarias – No se requieren certificaciones previas, pero la certificación Azure Fundamentals es útil como preparación.
- Horas de inversión – Puede requerir alrededor de 40-60 horas de estudio y experiencia práctica.
🎓 Microsoft Certified: Azure Database Administrator Associate – DP-300 –
Esta certificación está dirigida a administradores de bases de datos que trabajan con soluciones de bases de datos en Azure. Se enfoca en la implementación, administración y optimización de bases de datos en la nube de Azure.
- Experiencia previa – Se recomienda experiencia previa en la administración de bases de datos en general.
- Certificaciones previas necesarias – No se requieren certificaciones previas, pero la certificación Azure Fundamentals es útil como preparación.
- Horas de inversión – Puede requerir alrededor de 40-60 horas de estudio y experiencia práctica.
🎓 Microsoft Certified: Azure AI Data Scientist Associate – DP-100 –
Esta certificación valida las habilidades para crear soluciones de aprendizaje automático en Azure. Está dirigida a profesionales que desean trabajar como científicos de datos y desarrolladores de modelos de Machine Learning en la plataforma de nube de Microsoft, Azure.
- Experiencia previa – Se recomienda experiencia previa en la creación de soluciones de aprendizaje automático.
- Certificaciones previas necesarias – No se requieren certificaciones previas, pero la certificación Azure Fundamentals es útil como preparación.
- Horas de inversión – Puede requerir alrededor de 40-60 horas de estudio y experiencia práctica.
Fuera de Azure
🎓 Microsoft Certified: Power BI Fundamentals – PL-900 –
La certificación Power BI Fundamentals se centra en la herramienta de visualización de datos Power BI. Está orientada a personas que desean comprender cómo usar Power BI para crear informes y paneles de control interactivos. Es relevante para roles como analistas de datos, profesionales de BI y desarrolladores de informes.
- Experiencia previa – No se requiere experiencia previa.
- Certificaciones previas necesarias – Ninguna.
- Horas de inversión – Varía según la experiencia, pero generalmente se necesita alrededor de 16-32 horas de estudio.
Certificaciones para Google Cloud Platform
https://cloud.google.com/learn/certification
Hay que tener en cuenta que algunas certificaciones son nuevas y por eso no están en el gráfico.
🎓 Foundational Certification –
Valida su amplio conocimiento de los conceptos de la nube y los productos, servicios, herramientas, características, beneficios y casos de uso de Google Cloud.
- Experiencia recomendada – Rol colaborativo con profesionales técnicos. Sin requisitos técnicos previos.
- Cuota de inscripción: USD$99
Cloud Digital Leader:
Un Cloud Digital Leader en la nube puede controlar con fluidez las capacidades de los productos y servicios principales de Google Cloud y cómo benefician a las organizaciones.
Esta certificación es para cualquier persona que desee ampliar sus conocimientos sobre los conceptos básicos de la computación en la nube y cómo se pueden utilizar los productos y servicios de Google Cloud para lograr los objetivos de una organización.
🎓 Associate Certification –
Obtenga las habilidades fundamentales para implementar proyectos en la nube con un camino hacia la certificación profesional.
- Experiencia recomendada – Más de 6 meses construyendo en Google Cloud.
- Cuota de inscripción: USD$125 (más impuestos cuando corresponda)
Associate Cloud Engineer:
Los Associate Cloud Engineer implementan aplicaciones, administran soluciones empresariales y monitorean operaciones. Hacen uso de Google Cloud Console y la interfaz de línea de comandos para realizar tareas comunes basadas en plataforma para mantener soluciones implementadas que aprovechan los servicios autoadministrados o administrados por Google en Google Cloud.
🎓 Professional Certification –
Evaluar funciones laborales técnicas clave, habilidades avanzadas y fluidas en implementación, diseño y gestión de productos de Google Cloud.
Los Associate Cloud Engineer implementan aplicaciones, administran soluciones empresariales y monitorean operaciones. Hacen uso de Google Cloud Console y la interfaz de línea de comandos para realizar tareas comunes basadas en plataforma para mantener soluciones implementadas que aprovechan los servicios autoadministrados o administrados por Google en Google Cloud.
- Experiencia recomendada – Más de 3 años de experiencia en la industria de la nube, y al menos 1 año trabajando con Google Cloud.
- Cuota de inscripción: USD$200 (más impuestos cuando corresponda)
Professional Cloud Architect:
Los Professional Cloud Architects permiten a las organizaciones aprovechar las tecnologías de Google Cloud. Con un conocimiento completo de la arquitectura de la nube y de Google Cloud, desarrollan, diseñan y administran soluciones sólidas, escalables, seguras, de alta disponibilidad y dinámicas para impulsar los objetivos comerciales.
Professional Cloud Database Engineer BETA:
Un Professional Cloud Database Engineer BETA es un profesional de bases de datos que tiene dos años de experiencia en Google Cloud y cinco años de experiencia general en bases de datos y TI. El ingeniero profesional de bases de datos en la nube crea, diseña, administra y soluciona problemas de las bases de datos de Google Cloud utilizadas por las aplicaciones para almacenar y recuperar datos. El ingeniero profesional de bases de datos en la nube debería poder lidiar cómodamente con la traducción de los requisitos técnicos y comerciales en soluciones de bases de datos escalables y rentables.
Professional Cloud Developer:
Los Professional Cloud Developers crean aplicaciones escalables y de alta disponibilidad utilizando prácticas y herramientas recomendadas por Google. Tienen experiencia con aplicaciones nativas de la nube, servicios administrados, herramientas para desarrolladores y bases de datos de próxima generación. Los desarrolladores de la nube también dominan al menos un lenguaje de programación de propósito general y están capacitados para producir métricas significativas, así como registros para depurar y rastrear código.
Professional Data Engineer:
Un Professional Data Engineer permite la toma de decisiones basada en datos al recopilarlos, transformarlos y publicarlos. Un ingeniero de datos debe poder construir, diseñar, poner en funcionamiento, proteger y monitorear los sistemas de procesamiento de datos con un enfoque particular en la seguridad y el cumplimiento; confiabilidad y fidelidad; escalabilidad y eficiencia; y flexibilidad y portabilidad. Un ingeniero de datos también debería poder utilizar, implementar y entrenar continuamente los modelos de aprendizaje automático preexistentes.
Professional Cloud DevOps Engineer:
Un Professional Cloud DevOps Engineer lleva a cabo operaciones de desarrollo eficientes que pueden equilibrar la velocidad de entrega y la confiabilidad del servicio. Tienen experiencia en el uso de Google Cloud para crear canales de entrega de software, implementar y monitorear servicios, y administrar y aprender de los incidentes.
Professional Cloud Security Engineer:
Un Professional Cloud Security Engineer permite a las organizaciones diseñar e implementar infraestructura y cargas de trabajo seguras en Google Cloud. Al comprender bien los requisitos de seguridad de la industria, diseñan, desarrollan y administran una infraestructura segura utilizando las tecnologías de seguridad de Google. El ingeniero de seguridad en la nube debe tener competencia en todos los aspectos de la seguridad en la nube, incluida la gestión de identidades y accesos, el uso de tecnologías de Google para proporcionar protección de datos, la definición de políticas y estructuras organizativas, la configuración de defensas de seguridad de la red, la gestión de respuestas a incidentes, la recopilación y el análisis de registros de Google Cloud.
Professional Cloud Network Engineer:
Un Professional Cloud Network Engineer administra arquitecturas de red en Google Cloud. Trabaja en equipos de redes o de nube con arquitectos que diseñan la infraestructura de la nube. Utilizan Google Cloud Console y/o la interfaz de línea de comandos, y utilizan la experiencia con servicios de red, conectividad híbrida y de múltiples nubes, redes de aplicaciones y contenedores, implementación de VPC y seguridad para arquitecturas de red para garantizar implementaciones exitosas en la nube.
Professional Collaboration Engineer:
Un Professional Collaboration Engineer transforma los objetivos comerciales en configuraciones, prácticas y políticas de seguridad tangibles en relación con los usuarios, el contenido y las integraciones. A través de la comprensión de la infraestructura de su organización, los ingenieros de colaboración hacen que las personas trabajen juntas, accedan a datos y se comuniquen de manera segura y eficiente. Utilizan herramientas, lenguajes de programación y API para automatizar los flujos de trabajo. Buscan oportunidades para educar a los usuarios finales y aumentar la eficiencia operativa mientras abogan por Google Workspace.
Professional Machine Learning Engineer:
Professional Machine Learning Engineer crea y produce modelos de aprendizaje automático para resolver desafíos comerciales utilizando las tecnologías de Google Cloud y el conocimiento de los modelos y técnicas de aprendizaje automático. El ingeniero de ML considera la IA responsable durante todo el proceso de desarrollo de ML y colabora con otros roles laborales para garantizar el éxito a largo plazo de los modelos. El ingeniero de ML debe tener competencia en todos los aspectos de la arquitectura del modelo, la interpretación de métricas y la interacción de la canalización de datos. El ingeniero de ML necesita estar familiarizado con conceptos de desarrollo de aplicaciones, gestión de infraestructura, gobierno de datos e ingeniería de datos. Al comprender la capacitación, la implementación, el reentrenamiento, la mejora de los modelos y la programación, el monitoreo del ingeniero de ML crea soluciones escalables para un rendimiento óptimo.
Tabla Comparativa entre Microsoft Azure, Amazon Web Service y Google Cloud Platform
Conclusión
Existen muchas opciones para obtener certificaciones en las tres nubes más populares. Es importante mantenerse siempre actualizado con las nuevas certificaciones disponibles, ya que estas cambian constantemente de acuerdo con las necesidades personales y profesionales. Para prepararse adecuadamente para cada examen, es recomendable tener acceso a la nube seleccionada y acumular experiencia en ella en la medida de lo posible.
Asimismo, existe una gran cantidad de recursos disponibles en plataformas como Udemy, YouTube y, especialmente, en los sitios web oficiales. Siempre es aconsejable verificar que los materiales seleccionados estén actualizados.
👨💻 Material de estudio en sitios Oficiales
En estos sitios hay mucha información valiosa, como paths de estudio dirigidos especialmente a cada certificación, exámenes de prueba, así como accesos para programar las fechas de examen o consultar cualquier duda referida a las certificaciones y modalidad de examen:
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Fuentes de las imágenes: