Domina MLOps: De desarrollo de modelos a despliegue — Curso en inglés | ¡Inscríbete gratis!

En el mundo impulsado por la IA de hoy, aprender a llevar modelos de Machine Learning desde el cuaderno hasta producción es esencial. Este curso ofrece un enfoque práctico y progresivo para dominar MLOps: comprenderás cómo construir, automatizar y escalar pipelines de ML usando herramientas estándar de la industria como Docker, Kubernetes y Git, e integrar plataformas en la nube como AWS, GCP y Azure.

Con un lenguaje claro y ejercicios prácticos en cada módulo, aprenderás a resolver desafíos reales de despliegue, monitorización y mantenimiento de modelos en entornos productivos. Si buscas transformar tus experimentos en soluciones fiables y escalables, este curso en inglés te dará las habilidades necesarias para implementar ML con confianza. ¡Inscríbete y comienza a aplicar MLOps en proyectos reales!

Lo que aprenderás:

• Entender los conceptos clave, beneficios y evolución de MLOps.
• Aprender las diferencias entre MLOps y prácticas DevOps.
• Configurar un proyecto MLOps con control de versiones usando Git y Docker.
• Construir pipelines de ML de extremo a extremo desde el preprocesamiento de datos hasta el despliegue.
• Pasar modelos ML de la experimentación a entornos de producción.
• Desplegar y monitorizar modelos ML para rendimiento y deriva de datos.
• Adquirir experiencia práctica con Docker para la containerización de modelos ML.
• Aprender los conceptos básicos de Kubernetes y orquestar cargas de trabajo ML de forma efectiva.
• Configurar infraestructura MLOps local y en la nube (AWS, GCP, Azure).
• Solucionar problemas comunes de escalabilidad, reproducibilidad y fiabilidad.

Contenido del curso:

• Secciones: 3
• Clases: 17
• Duración: 1h 48m en total

Requisitos:

• Conocimientos básicos de programación en Python: Familiaridad con sintaxis y scripting.
• Fundamentos de Machine Learning: Comprensión de conceptos como entrenamiento, pruebas y evaluación.
• Conocimientos básicos de herramientas de Data Science: Uso de Jupyter Notebooks o similares.
• Entendimiento de control de versiones: Familiaridad con Git para seguimiento de cambios.
• Disposición para aprender Docker y Kubernetes: No es necesaria experiencia previa, pero sí ganas de aprender.
• Habilidades básicas de línea de comandos: Capacidad para navegar y ejecutar comandos en un terminal.
• Acceso a un equipo con conexión a Internet: Adecuado para ejecutar Docker y servicios en la nube.
• Curiosidad y mentalidad de resolución de problemas: Entusiasmo para depurar y optimizar flujos de trabajo.

¿Para quién es este curso?

• Data Scientists que desean llevar sus modelos de la experimentación a producción.
• Machine Learning Engineers que buscan dominar flujos de trabajo ML de extremo a extremo.
• Profesionales de DevOps interesados en integrar flujos ML en pipelines CI/CD.
• Entusiastas de la IA que quieren entender cómo escalar y monitorizar modelos ML.
• Ingenieros de Software que desean añadir habilidades de MLOps a su repertorio.
• Gerentes técnicos de proyecto que supervisan proyectos y flujos de trabajo AI/ML.
• Estudiantes y principiantes curiosos por construir sistemas ML reales.
• Profesionales de TI que quieren especializarse en infraestructura y despliegue de IA.
• Emprendedores que planean desplegar productos AI de forma eficiente a escala.
• Cualquier persona apasionada por las operaciones de IA y ML que busque experiencia práctica.

¿Qué esperas para comenzar?

Inscríbete hoy mismo y lleva tus habilidades al siguiente nivel. ¡Los cupones son limitados y pueden agotarse en cualquier momento!

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