En un mundo impulsado por la inteligencia artificial, la demanda de sistemas de ML eficientes, confiables y escalables nunca ha sido mayor. MLOps cierra la brecha entre el desarrollo de modelos y su despliegue en entornos reales, asegurando flujos de trabajo reproducibles y monitoreo robusto.

Este curso práctico, Mastering MLOps: From Model Development to Deployment, está diseñado para darte experiencia práctica en construir, automatizar y escalar pipelines de ML utilizando herramientas y prácticas de la industria. A lo largo del curso, explorarás los principios clave de MLOps, aprendiendo a gestionar todo el ciclo de vida de ML — desde el preprocesamiento de datos, entrenamiento y evaluación hasta el despliegue, monitoreo y escalado en producción. Además, adquirirás experiencia con Docker para contenedores, Kubernetes para orquestación y Git para control de versiones, e integrarás plataformas en la nube como AWS, GCP y Azure para despliegues escalables.

Con proyectos prácticos en cada capítulo, podrás pasar de notebooks a sistemas de producción robustos, enfrentando desafíos como la escalabilidad, el drift de modelos y el monitoreo del rendimiento. Si eres Científico de Datos, Ingeniero de ML, o profesional de DevOps, este curso te permitirá convertir la experimentación en soluciones reales y confiables.

Lo que aprenderás:

• Comprender los conceptos, beneficios y evolución de MLOps.
• Distinguir entre MLOps y DevOps y sus diferencias.
• Configurar un proyecto MLOps versionado usando Git y Docker.
• Construir pipelines de ML end-to-end desde preprocesamiento hasta despliegue.
• Desplegar y monitorizar modelos de ML para rendimiento y deriva de datos.

Contenido del curso:

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

Requisitos:

• Conocimientos básicos de Python: familiaridad con la sintaxis y scripting en Python.
• Fundamentos de ML: comprensión de conceptos como entrenamiento, prueba y evaluación.
• Conocimientos básicos de herramientas de ciencia de datos: experiencia con Jupyter Notebooks u herramientas similares.
• Comprensión del control de versiones: familiaridad con Git para el seguimiento de cambios.
• Disposición para aprender Docker y Kubernetes: no se requiere experiencia previa, pero sí una actitud para aprender estas herramientas.
• Habilidades básicas de línea de comandos: capacidad para navegar y ejecutar comandos en una terminal.
• Acceso a una computadora con conexión a Internet: adecuado para ejecutar Docker y servicios en la nube.
• Curiosidad y mentalidad de resolución de problemas: entusiasmo para solucionar problemas y optimizar flujos de trabajo.

¿Para quién es este curso?

• Científicos de datos que desean llevar sus modelos de la experimentación a la producción.
• Ingenieros de ML que buscan dominar flujos de trabajo de principio a fin.
• Profesionales de DevOps interesados en integrar flujos de ML en pipelines CI/CD.
• Entusiastas de IA que quieren entender cómo escalar y monitorizar modelos de ML.
• Ingenieros de software que desean añadir habilidades de MLOps a su toolkit.
• Gestores de proyectos técnicos que supervisan proyectos de IA/ML.
• Estudiantes y principiantes curiosos por construir sistemas reales de ML.
• Profesionales de TI que buscan especializarse en infraestructura y despliegue de IA.
• Emprendedores que planean desplegar productos de IA a escala.
• Cualquier persona apasionada por IA y operaciones ML que quiera obtener experiencia práctica en herramientas y prácticas de MLOps.

¿Qué esperas para comenzar?

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