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Databricks Machine Learning Associate — Preguntas de práctica y simulacro de examen

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Prepara DB-MLA con preguntas de práctica originales y respuestas explicadas con claridad. Pide más detalles a Alex, tu tutor de IA, usa tus resultados para identificar los temas que necesitas repasar y practica cómo distribuir tu tiempo con simulacros de examen cronometrados.

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48Preguntas del simulacro

90minTiempo límite

Contrastado con Databricks · agosto de 2026 · Versión actual del examen

Descripción general

Acerca del examen

El examen Databricks Certified Machine Learning Associate valida tu capacidad de construir, entrenar y desplegar modelos de machine learning en la plataforma Databricks. Cubre las herramientas de ML propias de Databricks, entre ellas MLflow para el seguimiento de experimentos y el model registry, Feature Store para la gestión de features y AutoML para prototipado rápido, junto con procesamiento de datos, desarrollo de modelos y despliegue. Tienes que demostrar que sabes poner modelos de ML en operación dentro del workspace de Databricks Machine Learning.

Esta certificación está pensada para científicos de datos e ingenieros de ML con seis meses o más de experiencia usando Databricks en tareas de machine learning. Acredita un dominio básico del ciclo de vida de ML en Databricks, desde el procesamiento de datos hasta el despliegue.

Prueba las preguntas de práctica

Prueba cinco preguntas de DB-MLA

Practica con cinco preguntas del banco actual de Databricks Certified Machine Learning Associate de la app, con sus respuestas y explicaciones.

Databricks Machine Learning1 / 5

¿Cómo resuelve AutoML en Databricks el problema de elegir el algoritmo de ML adecuado?

AlexExplicación completa de Alex

Flujo de trabajo de AutoML: 1) Especificas: conjunto de datos, columna objetivo, tipo de problema (clasificación/regresión/forecasting) y métrica de evaluación. 2) AutoML explora: preprocesamiento de datos (encoding, imputación), selección de features, selección de algoritmos, búsqueda de hiperparámetros. 3) Resultados: una lista de modelos ordenada por métricas y notebooks generados que muestran el código exacto de cada enfoque. 4) Buena práctica: usa AutoML como punto de partida y luego personaliza el notebook con mejor desempeño. Los notebooks generados usan bibliotecas estándar (scikit-learn, XGBoost, LightGBM), así que son totalmente portables y editables.

Fuentedocs.databricks.com

Despliegue de modelos3 / 5

Un machine learning engineer quiere hacer rollback de un despliegue de modelo en Databricks después de descubrir problemas en producción. ¿Cuál es el enfoque más rápido?

AlexExplicación completa de Alex

Los model aliases son útiles en workflows de despliegue porque desacoplan la etiqueta humana de despliegue de una versión de modelo inmutable. La inferencia batch puede cargar modelos por alias directamente, pero Databricks documenta los workflows de Model Serving endpoint como la resolución del alias a una versión de modelo y la actualización de la configuración del endpoint para servir esa versión. Por lo tanto, un rollback actualiza la entidad servida del endpoint a la versión anterior del modelo mientras conserva la URL del endpoint.

Fuentedocs.databricks.com

Desarrollo de modelos5 / 5

¿Qué es la maldición de la dimensionalidad y cómo afecta a los modelos de machine learning?

AlexExplicación completa de Alex

Implicaciones prácticas: en dimensiones altas, el vecino más cercano de cualquier punto está casi tan lejos como el punto más lejano, lo que vuelve inefectivo a KNN. El clustering basado en distancias se degrada. Los modelos lineales pueden necesitar exponencialmente más datos. Entre las mitigaciones están: selección de features (eliminar features irrelevantes), reducción de dimensionalidad (PCA, autoencoders), regularización (penalizaciones L1/L2) y usar algoritmos menos sensibles a la dimensionalidad (los modelos basados en árboles manejan las dimensiones altas relativamente bien porque seleccionan features informativas en cada split).

Fuentescikit-learn.org

Crear una cuenta gratis

Las preguntas de la app están actualmente en inglés. Las traducciones de esta vista previa solo se aplican a la vista previa. Consulta con el proveedor de la certificación los idiomas disponibles para el examen oficial.

Banco de preguntas

362 preguntas de práctica

Utiliza el banco de preguntas de Pass-IT para practicar para DB-MLA. Los simulacros están configurados con 48 preguntas en 90 minutos.

Datos del banco de preguntas: DB-MLA

Objetivos de la guía48 objetivos enumerados en la guía oficial

distribuidos entre 4 dominios en la guía oficial del examen

Tamaño del banco362 preguntas

= El tamaño del banco equivale a 7 conjuntos de 48 preguntas. Esto no significa que cada simulacro utilice un conjunto distinto.

Registradas como contrastadas con fuentes362 de 362

preguntas cuya respuesta, opciones y explicación constan como contrastadas con la documentación oficial de Databricks

Cómo se crean las preguntas →

Dominios del examen

Contenido del examen

Databricks Machine Learning es el dominio más pesado con 38%: cubre el seguimiento de experimentos en MLflow, el model registry de Unity Catalog, las tablas del Feature Store y AutoML. Es herramienta propia de Databricks, no teoría general de ML. Le sigue el desarrollo de modelos con 31%, donde se evalúa la selección de algoritmos, el ajuste de hiperparámetros con Hyperopt o validación cruzada, y las métricas de clasificación y regresión que aplican en cualquier plataforma.

El procesamiento de datos (19%) y el despliegue de modelos (12%) completan el examen: feature engineering sobre DataFrames de Spark, con imputación, encoding y manejo de outliers, más la comparación entre serving por lotes, en streaming y en tiempo real según el endpoint del caso. Entre Databricks Machine Learning y desarrollo de modelos suman 69% del examen, así que dominar la plataforma pesa tanto como saber de ML en general.

Temario del examen: DB-MLA

Databricks Machine Learning38%

Seguimiento de MLflow y registro de modelos, Feature Store, AutoML, Unity Catalog para activos de ML y Databricks Runtime for ML.

≈ 30 h

Data Processing14%

Estadísticas descriptivas sobre DataFrames de Spark, eliminación de valores atípicos, visualización de variables categóricas y continuas, imputación de valores faltantes, codificación one-hot y transformaciones logarítmicas.

≈ 11 h

Model Development35%

Algoritmos de ML, métricas de evaluación, feature engineering, entrenamiento de modelos, ajuste de hiperparámetros y validación cruzada en Databricks.

≈ 28 h

Model Deployment13%

Endpoints de model serving, inferencia por lotes, serving en tiempo real, registro de modelos y estrategias de implementación.

≈ 10 h

Las proporciones siguientes describen cómo se distribuyen las preguntas del banco de práctica de Pass-IT entre los dominios. Consulta a Databricks para ver el temario oficial del examen.

Formato

Formato del examen y tipos de preguntas

El examen trae 48 preguntas puntuadas, entre opción múltiple y selección múltiple, dentro de una ventana de 90 minutos; también pueden aparecer preguntas piloto que no cuentan. Espera escenarios muy de Databricks: dejar registrado un run con la MLflow Client API, publicar un modelo en el registry de Unity Catalog o distinguir una feature table online de una offline según el caso de uso.

Tipos de preguntas: DB-MLA

Opción múltiple100%

Selecciona la única respuesta que mejor cumpla los requisitos de la pregunta.

Consulta a Databricks para conocer la información oficial sobre los formatos de preguntas. Las proporciones mostradas describen el banco de práctica de Pass-IT y no determinan las del examen oficial.

Planificación

Preparación para DB-MLA

El examen se rinde en línea con supervisión remota o en un centro de pruebas, y está disponible en inglés, japonés, portugués (BR) y coreano. La credencial vale dos años, y para recertificarte tienes que aprobar la versión vigente del examen.

Preparación y aspectos prácticos: DB-MLA

Preparación

Ejemplo de tiempo de estudio50–120 h

rango orientativo para planificar: de 50 h con experiencia relevante a 120 h si empiezas desde cero; tus necesidades pueden quedar fuera de este rango

NivelAsociado

Conocimientos recomendadosNo hay requisitos previos. Se recomienda tener 6 meses o más de experiencia práctica con ML en Databricks.

Obtención y mantenimiento de la certificación

ModalidadSupervisado en línea o centro de examen

Política de repeticiónSin período de espera obligatorio. Se aplica una tarifa de reintento.

Validez de la certificación2 años

Debes recertificarte cada 2 años presentando la versión vigente del examen.

Guía oficialVer en el sitio del proveedor

Orientaciones de estudio

Errores frecuentes

Temas para repasar: DB-MLA

01Code vs Model Promotion
Asumir por defecto que hay que promover un modelo ya entrenado entre entornos cuando el escenario en realidad pide promover el código y reentrenar (o al revés) te lleva a marcar la opción equivocada en las preguntas de estrategia de MLOps.
02Estimators vs Transformers
Confundir un estimator, que aprende de los datos con fit, con un transformer, que solo aplica una transformación fija, hace que armes mal el pipeline de Spark ML y falles las preguntas sobre su construcción.
03Cross-Validation Trade-offs
Subestimar cuántos modelos entrena realmente un grid search combinado con cross-validation, y no reconocer cuándo un simple split de train/validation conviene más, te cuesta puntos en las preguntas de tuning.
04Endpoint Traffic Split
No saber cómo repartir el tráfico entre endpoints de model serving para un despliegue por etapas o una prueba A/B te lleva a errar en las preguntas de despliegue de inferencia en tiempo real.
05Imbalance Mitigation
Quedarte solo con accuracy en lugar de usar una técnica o una métrica que tome en cuenta el desbalance cuando los datos de entrenamiento están sesgados hacia una clase te hace fallar las preguntas de desarrollo de modelos sobre class imbalance.

Practicar con preguntas y explicaciones en Pass-IT →

Preguntas

Preguntas frecuentes

¿Cuánto dura el examen Databricks Certified Machine Learning Associate?

El examen Databricks Certified Machine Learning Associate tiene 48 preguntas y un tiempo límite de 90 minutos.

¿Qué errores conviene revisar al preparar Databricks Certified Machine Learning Associate?

Entre los temas que conviene repasar están Code vs Model Promotion, Estimators vs Transformers, Cross-Validation Trade-offs, Endpoint Traffic Split, Imbalance Mitigation. Trabaja con ejemplos para comprobar que entiendes las diferencias y puedes justificar tu respuesta.

¿Cómo se pondera el examen Machine Learning Associate?

Databricks Machine Learning es el área dominante con un 38%, seguida del desarrollo de modelos con un 31% y del procesamiento de datos con un 19%. El despliegue de modelos cierra con un 12%. Por eso, siete de cada diez preguntas son sobre las herramientas de la plataforma y sobre cómo construir modelos dentro de ella.

¿Qué experiencia da por sentada el Machine Learning Associate?

Databricks recomienda seis meses o más de trabajo práctico de machine learning en la plataforma y no exige ninguna certificación para inscribirte. El catálogo calcula unas 80 horas. Como las herramientas de la plataforma tienen el mayor peso, aquí cuentan más tus horas en el workspace que la teoría general de modelado.

¿Caduca la certificación Machine Learning Associate?

Sí, dos años después de aprobar. La recertificación es solo por examen, con la versión que esté vigente en ese momento. En Databricks no hay una vía de renovación por créditos.

¿Qué viene después del Machine Learning Associate?

El examen Machine Learning Professional es el siguiente paso y tiene otra forma: el desarrollo de modelos y MLOps pesan un 44% cada uno, así que la operación se lleva la mitad del examen. El Generative AI Engineer Associate es el movimiento lateral si tu trabajo se está desplazando hacia los modelos fundacionales. Ninguno de los dos exige antes la certificación associate.

Una certificación, 12 meses

Práctica para DB-MLA

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