¡Impulsa tu carrera en MLOps! Curso en español — Despliega modelos ML y automatiza pipelines. ¡Inscríbete ya!

Nota: Este curso ha sido traducido del inglés al español con la ayuda de inteligencia artificial para facilitar el acceso a una audiencia hispanohablante. Este bootcamp práctico está diseñado para ayudar a Ingenieros DevOps y profesionales de infraestructura a realizar la transición hacia el creciente campo de MLOps. Con la rápida integración de la IA y el aprendizaje automático en las aplicaciones modernas, MLOps se ha convertido en el puente esencial entre los modelos de machine learning y los sistemas de producción.

En este curso trabajarás en un caso real —predicción de precios de viviendas— y lo llevarás desde el procesamiento de datos hasta el despliegue en producción sobre Kubernetes. Configurarás tu entorno con Docker y MLFlow para el seguimiento de experimentos, aprenderás el ciclo de vida del machine learning y obtendrás experiencia práctica en ingeniería de datos, ingeniería de características y experimentación de modelos usando notebooks de Jupyter. Posteriormente empaquetarás el modelo con FastAPI, crearás una interfaz con Streamlit y automatizarás tu pipeline con GitHub Actions y DockerHub.

En las etapas avanzadas construirás una infraestructura de inferencia escalable sobre Kubernetes, explorarás despliegues de producción con Seldon Core y supervisarás todo con paneles de Prometheus y Grafana. También verás entrega continua basada en GitOps usando ArgoCD para gestionar cambios en tu clúster de forma limpia y automatizada. Al terminar, contarás con habilidades prácticas para operar y automatizar flujos de ML aplicando prácticas de DevOps, preparándote para roles profesionales en MLOps e Ingeniería de Plataformas de IA.

Lo que aprenderás:

• Montar y configurar entornos con Docker y MLFlow para seguimiento de experimentos.
• Procesamiento de datos, ingeniería de características y experimentación de modelos con Jupyter.
• Empaquetar modelos con FastAPI y crear una interfaz de usuario con Streamlit.
• Automatizar pipelines de ML usando GitHub Actions y publicar contenedores en DockerHub.
• Desplegar infraestructura de inferencia escalable en Kubernetes y exponer servicios.
• Implementar modelos de producción con Seldon Core y supervisar con Prometheus y Grafana.
• Aplicar entrega continua basada en GitOps con ArgoCD para gestionar despliegues en Kubernetes.
• Comprender el ciclo de vida completo del machine learning y prácticas de MLOps aplicadas.

Contenido del curso:

• Secciones: 12
• Clases: 72
• Duración: 15 horas

Requisitos:

• Conocimientos básicos de DevOps, incluyendo Docker, Git y CI/CD.
• Experiencia básica con la línea de comandos y manejo de terminal.
• Idealmente, experiencia previa trabajando con Kubernetes (aunque se explican los conceptos clave durante el curso).
• Conocimientos básicos de Python y uso de Jupyter notebooks (recomendado).

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros DevOps que buscan expandir sus habilidades hacia el campo de MLOps.
• Profesionales de infraestructura interesados en automatizar flujos de trabajo de machine learning.
• Desarrolladores o arquitectos de software que quieren entender cómo desplegar modelos de ML en producción.
• Estudiantes o autodidactas que desean adquirir experiencia práctica en el ciclo de vida completo de proyectos de ML aplicando prácticas de DevOps.

¿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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