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Implementación eficiente de MLOps: De modelos a producción

Llevar un modelo de machine learning a producción es un reto, pero con MLOps puedes hacerlo de forma eficiente y escalable. En este curso aprenderás a automatizar procesos, desplegar modelos y asegurarte de que su rendimiento se mantenga óptimo con estrategias prácticas y herramientas clave.


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La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.

Curso impartido por

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Alejandro Magdalena Niño

Experto en Data Science

Contenido de la formación

7 Secciones · 24 Lecciones · 3 h. y 23 min. en total

Introducción a MLOps

37 min.

Integración y entrega continua (CI/CD) para ML

31 min.

Despliegue y monitorización de modelos

55 min.

Operaciones y mantenimiento

21 min.

Casos de estudio y aplicaciones reales

34 min.

Proyecto práctico

19 min.

Conclusiones

2 min.

Habilidades que obtendrás

  • Implementación de modelos de ML en entornos de producción.
  • Automatización de workflows de ML con herramientas de MLOps.
  • Monitorización y mantenimiento de modelos de ML en producción.

Requisitos mínimos

Experiencia con machine learning, conocimientos básicos de DevOps y familiaridad con herramientas de CI/CD.    

Valoración de nuestros alumnos

4.2
9 valoraciones
  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1
Me hubiera gustado ver un ejemplo practico en alguna plataforma como aws o gcp.
Edwin Sneider Pastor Muñoz

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Este curso te enseñará a implementar MLOps para gestionar modelos de machine learning en entornos de producción de forma eficiente. Aprenderás a configurar pipelines de CI/CD, a automatizar workflows y a aplicar estrategias de despliegue y monitorización para garantizar la calidad y estabilidad de los modelos.
Conocerás herramientas clave para la gestión de artefactos y la automatización de procesos, además de explorar casos de estudio y desafíos reales en la industria. Para poner en práctica lo aprendido, el curso incluye un proyecto end-to-end donde implementarás un pipeline de MLOps completo.
Al finalizar, estarás preparado para llevar modelos de ML a producción de manera escalable y automatizada, aplicando buenas prácticas que optimicen su rendimiento y mantenimiento.