Domina MLOps: Lleva tus modelos a producción — Curso en inglés, ¡Inscríbete ahora!

En el entorno impulsado por IA de hoy, convertir experimentos en modelos escalables y fiables es esencial. Este curso ofrece un enfoque práctico y profesional para aprender MLOps, cubriendo desde la preparación de datos y entrenamiento de modelos hasta despliegue, monitorización y escalado en entornos de producción. Aprenderás a aplicar herramientas industriales como Docker, Kubernetes y control de versiones con Git, además de integrar plataformas cloud como AWS, GCP y Azure.

Cada módulo incluye proyectos prácticos que te permiten llevar un flujo de trabajo real desde Jupyter notebooks hasta un sistema de producción robusto. Si eres Data Scientist, Machine Learning Engineer, DevOps o un entusiasta de la IA, este curso te dará las habilidades necesarias para automatizar pipelines, manejar la deriva de modelos y asegurar un rendimiento consistente en entornos dinámicos.

Al finalizar, serás capaz de diseñar, desplegar y mantener soluciones de ML escalables y reproducibles, transformando tus prototipos en productos listos para producción. ¡Activa tu aprendizaje con ejercicios reales y casos aplicados que impulsarán tu perfil profesional en IA y MLOps!

Lo que aprenderás:

• Construir y automatizar pipelines de ML de extremo a extremo.
• Containerizar modelos con Docker y orquestarlos con Kubernetes.
• Integrar control de versiones para modelos y datos con Git y buenas prácticas de versionado.
• Desplegar modelos en la nube (AWS, GCP, Azure) y gestionar infraestructuras escalables.
• Implementar monitorización y detección de deriva de modelos en producción.
• Transformar experimentos en sistemas reproducibles y robustos para producción.

Contenido del curso:

• Secciones: 12
• Clases: 85
• Duración: 10 horas 30 minutos

Requisitos:

• Conocimientos básicos de programación en Python: familiaridad con sintaxis y scripting.
• Fundamentos de Machine Learning: comprensión de entrenamiento, prueba y evaluación.
• Conocimiento básico de herramientas de ciencia de datos: experiencia con Jupyter Notebooks o similares.
• Familiaridad con control de versiones: uso básico de Git.
• Disposición para aprender Docker y Kubernetes: no se requiere experiencia previa.
• Habilidades básicas de línea de comandos: capacidad para navegar y ejecutar comandos en un terminal.
• Acceso a un ordenador con conexión a Internet: apto para ejecutar Docker y servicios en la nube.
• Mentalidad curiosa y de resolución de problemas: entusiasmo por depurar y optimizar flujos de trabajo.

¿Para quién es este curso?

• Data Scientists que quieren llevar sus modelos de la experimentación a producción.
• Ingenieros de Machine Learning que buscan dominar workflows completos de ML.
• Profesionales de DevOps interesados en integrar pipelines de ML en CI/CD.
• Entusiastas de la IA que desean entender cómo escalar y monitorizar modelos.
• Ingenieros de software que quieren añadir habilidades de MLOps a su toolkit.
• Project Managers técnicos que supervisan proyectos y flujos de trabajo de IA/ML.
• Estudiantes y principiantes curiosos por construir sistemas de ML del mundo real.
• Profesionales de TI que desean especializarse en infraestructura y despliegue de IA.
• Emprendedores que planean desplegar productos de IA de forma eficiente y escalable.
• Cualquier persona apasionada por la operación de IA y ML que busque experiencia práctica.

¿Qué esperas para comenzar?

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