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Este Curso en Machine Learning Operations (MLOps) proporciona una visión completa de la gestión de proyectos de aprendizaje automático, destacando la automatización, implantación y monitorización de modelos en entornos de producción.
Durante toda la formación se aborda la adquisición de datos, configuración de entornos de desarrollo y herramientas avanzadas como MLflow, Kubeflow y Prometheus. A través de comparaciones con DevOps y DataOps, se prepara a los estudiantes para integrar MLOps en diversas industrias, optimizando el rendimiento y la fiabilidad de los modelos de ML.
Además, cubre la prevención de degradación de modelos y garantiza el cumplimiento de estándares de calidad gracias al uso de todas estas tecnologías.
Universidades colaboradoras
Para qué te prepara
El Curso en Machine Learning Operations (MLOps) te prepara para gestionar eficientemente proyectos de aprendizaje automático en todas sus fases, desde la adquisición de datos hasta la monitorización y mantenimiento de modelos en producción. Aprenderás a implementar herramientas de automatización, testing y monitorización, integrando MLOps con sistemas existentes para garantizar la escalabilidad y fiabilidad de los modelos de ML.
Objetivos
- Entender los conceptos clave y la importancia de MLOps.
- Aprender a automatizar procesos de ML con herramientas avanzadas.
- Implementar estrategias de adquisición y preprocesamiento de datos.
- Configurar entornos de desarrollo y realizar testing de modelos de ML.
- Monitorear el rendimiento y prevenir la degradación de modelos en producción.
- Integrar MLOps con otras tecnologías y sistemas.
- Conocer casos de uso de MLOps en diferentes sectores.
A quién va dirigido
Este Curso en Machine Learning Operations (MLOps) está dirigido a profesionales de datos, de ingeniería de software, de ciencia de datos y especialistas en aprendizaje automático que buscan optimizar la implantación y gestión de modelos de ML en producción, así como automatizar procesos de desarrollo y mejorar la calidad de sus sistemas a través de la integración de MLOps.
Salidas Profesionales
Al superar este Curso en Machine Learning Operations (MLOps) podrás optar a roles en ingeniería de MLOps, ciencia de datos, ingeniería de datos o especialista en DevOps enfocado en la integración de aprendizaje automático. Gracias a la formación obtendrás un perfil altamente demandado en sectores como tecnología, finanzas, salud, comercio y manufactura.
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A MLOPS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ADQUISICIÓN Y PREPARACIÓN DE DATOS EN ML
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ENTORNO DE DESARROLLO Y PRUEBAS DE ML
UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLANTACIÓN Y MONITORIZACIÓN DE MODELOS DE ML
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTEGRACIÓN DE MLOPS CON OTRAS HERRAMIENTAS Y TECNOLOGÍAS
Titulación
Claustro
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