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Databricks · DB-MLA · Associate

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

El examen Databricks Certified Machine Learning Associate valida tu capacidad de construir, entrenar y desplegar modelos de machine learning en la plataforma Databricks.

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48Preguntas por simulacro de Pass-IT
90minTiempo límite del simulacro de Pass-IT

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

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Descubre cómo aprendes con Pass-IT.

Responde una pregunta de muestra de DB-MLA y lee la explicación con su fuente. Aquí mismo, sin registrarte.

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

* 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.

Así te preparas para DB-MLA con Pass-IT.

Actualmente hay 362 preguntas de práctica para DB-MLA y añadimos nuevas con regularidad. Céntrate en lo que aún necesitas aprender.

Avanza cuando una pregunta se te resista.

Entiende por qué una respuesta es correcta. Alex te explica los conceptos y resuelve tus dudas para que puedas aplicar lo aprendido en el siguiente ejercicio.

Conoce a Alex →

Vista previa de la conversación · DB-MLA

Comparar modelos con AutoML

  1. Tú

    ¿Cómo ayuda AutoML a elegir un algoritmo?

  2. Alex · Tutor de IA

    Entrena varios candidatos y compara su rendimiento de validación.

    Consultar la documentación de Databricks ↗
  3. Tú

    ¿Puedo inspeccionar el trabajo resultante?

  4. Alex · Tutor de IA

    Sí. Genera notebooks de candidatos para inspeccionarlos y continuar el trabajo.

    Consultar la documentación de Databricks ↗

Aprovecha tu tiempo de estudio.

Practica a tu nivel.
En las nuevas sesiones de práctica, Pass-IT ajusta la dificultad según tus respuestas anteriores.

Aprende de tus errores.
Las respuestas incorrectas se convierten automáticamente en tarjetas de estudio. Al repasarlas, valoras con qué seguridad recuerdas la respuesta; Pass-IT programa el siguiente repaso.

Así funciona la práctica enfocada →

Demostración animada de la función

Convierte tus errores en conocimientos que recuerdes con seguridad.

Así funciona Pass-IT

Tu repaso

¿Has respondido mal una pregunta?

Pass-IT la guarda para que la repases.

DB-MLA · Fragmento de una pregunta

Comparar modelos con AutoML

Ver la pregunta completa

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

Entiende la respuesta correcta.

Entrena automáticamente varios algoritmos en paralelo, compara su desempeño en un conjunto de validación y genera notebooks para los modelos con mejor desempeño

AutoML compara modelos con datos de validación y proporciona notebooks para continuar.

Consultar la documentación de Databricks ↗

¿Con qué seguridad la recuerdas?

Al repasar, valoras cuánto recuerdas de la respuesta.

Correcta tras dudar

Pass-IT programa tu próximo repaso.

La fecha depende de tu valoración y de los repasos anteriores.

Demostración simplificada. No se guarda ningún progreso de aprendizaje.

Entrena para el momento que cuenta.

Completa un simulacro de examen con tiempo límite y comprueba si te da tiempo a terminar.

Tu simulacro de DB-MLA

Preguntas
48
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Representación de una sesión de examen

  1. Inicio
  2. Responder preguntas
  3. Final

Extensión y tiempo límite del simulacro de Pass-IT.

Llega al examen con más confianza.

Tu Readiness Score te ayuda a valorar si estás listo para el examen. Los resultados por área te muestran dónde conviene seguir practicando.

Te devolvemos el dinero si suspendes pese a alcanzar un 80 % de Readiness.
Si tu Readiness Score es de al menos el 80 % cuando haces el examen y aun así suspendes, te devolvemos el precio de compra de Pass-IT para esta certificación.

Para accesos activos y de pago. Presenta el justificante de suspenso en un plazo de 14 días.

Más condiciones de la garantía

Cuando hagas el examen, necesitas al menos un 80 % de Readiness y un acceso activo y de pago a la certificación. Haz el examen durante tu periodo de acceso y presenta el justificante oficial de suspenso dentro de los 14 días posteriores al examen.

En las compras realizadas a través de Apple o Google, el reembolso se tramita en la tienda correspondiente. Consulta todos los detalles en las condiciones completas.

Ver las condiciones de la garantía →

El Readiness Score refleja tu progreso en la práctica, no una probabilidad de aprobar.

Requisito de la garantía

80%

Al menos un 80 % de Readiness
cuando hagas el examen

Reembolso si suspendes

Número de preguntas y ajustes de los simulacros del catálogo actual de Pass-IT.

Las áreas del examen

Esto practicas para DB-MLA.

Temas del examen, ejercicios relacionados y fuentes que puedes consultar.

Usar herramientas ML de DatabricksConsulta la ponderación en la guía138 PreguntasPreguntas de Pass-IT

Administra características, experimentos y modelos durante su ciclo de vida.

  • Explica prácticas MLOps y ventajas de runtimes ML y AutoML para seleccionar modelos y características.
  • Crea y rellena tablas de características de Unity Catalog, úsalas para entrenar y predecir y compara almacenes a nivel de cuenta o workspace y tablas online u offline.
  • Registra métricas, artefactos y modelos en MLflow, revisa la interfaz y encuentra la mejor ejecución con la Client API.
  • Registra modelos en Unity Catalog con la MLflow Client API y explica sus ventajas frente al registro del workspace.
  • Elige promover código o modelos, administra etiquetas y usa alias para promover un challenger a champion.
Objetivos oficiales de Databricks
Explorar y preparar datos de entrenamientoConsulta la ponderación en la guía52 PreguntasPreguntas de Pass-IT

Comprende distribuciones y elige preprocesamiento adecuado.

  • Calcula resúmenes de DataFrames Spark, visualiza características categóricas o continuas y compara pares con métodos adecuados.
  • Elimina valores atípicos usando desviación estándar o rango intercuartílico.
  • Compara imputación por media, mediana o moda y aplica el reemplazo adecuado a valores ausentes.
  • Aplica one-hot encoding cuando sea adecuado para datos y modelo e identifica cuándo conviene una transformación logarítmica.
Objetivos oficiales de Databricks
Entrenar y evaluar modelosConsulta la ponderación en la guía125 PreguntasPreguntas de Pass-IT

Elige algoritmos y valida cuidadosamente su rendimiento.

  • Elige un algoritmo, trata desequilibrio de clases y construye un pipeline con estimadores y transformadores.
  • Ajusta hiperparámetros con Hyperopt fmin, búsqueda aleatoria, en cuadrícula o bayesiana y paraleliza el ajuste de modelos de un nodo.
  • Compara validación cruzada con división entrenamiento-validación, aplícala durante el ajuste y calcula cuántos modelos entrenará una búsqueda en cuadrícula.
  • Elige métricas adecuadas de clasificación o regresión como F1, log loss, ROC/AUC, RMSE, MAE o R² y exponencia valores transformados logarítmicamente antes de interpretar predicciones o calcular métricas pertinentes.
  • Evalúa el efecto de complejidad del modelo y equilibrio sesgo-varianza sobre el rendimiento.
Objetivos oficiales de Databricks
Desplegar modelos para inferenciaConsulta la ponderación en la guía47 PreguntasPreguntas de Pass-IT

Elige cómo producirá predicciones un modelo entrenado.

  • Compara serving batch, en tiempo real y streaming según la carga.
  • Despliega modelos personalizados en endpoints, consulta predicciones en tiempo real y reparte datos de inferencia entre endpoints.
  • Realiza inferencia batch con pandas y explica inferencia streaming con Delta Live Tables.
Objetivos oficiales de Databricks
Formatos de preguntas que puedes practicar
Opción múltiple
Selecciona una respuesta.

Estos son los formatos de práctica de Pass-IT. Consulta la página de certificación de Databricks para conocer el examen oficial.

Preguntas frecuentes

Tu preparación

¿Cuánto tiempo de estudio debería reservar para DB-MLA?

Como orientación para organizarte, Pass-IT estima unas 50–120 horas. Con experiencia relevante, probablemente te acerques al extremo inferior; si empiezas de cero, al superior. Puedes necesitar más o menos tiempo que el indicado. No es un requisito de Databricks ni una promesa de estar listo para el examen en ese plazo.

¿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.

Usar Pass-IT

¿En qué idioma están las preguntas de Pass-IT?

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

¿Cuánto dura mi acceso a DB-MLA?

El acceso a esta certificación dura 12 meses. Pagas una vez, sin renovación automática.

¿Cuándo se aplica la garantía de devolución del dinero?

La garantía devuelve el precio de compra de Pass-IT para esta certificación. Necesitas un acceso de pago que cumpla los requisitos y un Readiness Score de al menos el 80 %, calculado a partir de tus resultados de práctica, en el momento del examen. Este valor solo puede alcanzar el 80 % tras responder al menos 50 preguntas y no es una probabilidad de aprobar validada. Haz el examen durante tu periodo de acceso y presenta el justificante oficial de suspenso en un plazo de 14 días. Condiciones de la garantía

Sobre el examen DB-MLA

¿Dónde puedo hacer el examen DB-MLA?

Supervisado en línea o centro de examen.

¿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.

¿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.

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12 meses de acceso a DB-MLA · Sin renovación automática

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Las preguntas de la app están actualmente en inglés.

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Reembolso si suspendes con al menos un 80 % de Readiness, para compras que cumplan las condiciones de la garantía.

Condiciones de la garantía

La garantía devuelve el precio de compra de Pass-IT para esta certificación. Necesitas un acceso de pago que cumpla los requisitos y un Readiness Score de al menos el 80 %, calculado a partir de tus resultados de práctica, en el momento del examen. Este valor solo puede alcanzar el 80 % tras responder al menos 50 preguntas y no es una probabilidad de aprobar validada. Haz el examen durante tu periodo de acceso y presenta el justificante oficial de suspenso en un plazo de 14 días.

Condiciones completas de la garantía →

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