DevOps, DataOps y MLOps para Aplicaciones de IA

El desarrollo de software moderno requiere más que solo escribir código; exige una integración fluida de desarrollo, gestión de datos y operaciones de machine learning. Este curso proporciona un camino claro para cualquiera que busque cerrar la brecha entre la construcción de un modelo y su ejecución en un entorno de producción. Obtendrás una comprensión integral de cómo gestionar el ciclo de vida completo de una aplicación de IA, desde la ingesta inicial de datos hasta el monitoreo continuo del modelo. Al centrarte en flujos de trabajo automatizados y programación asistida por IA, aprenderás a construir sistemas que sean escalables, confiables y eficientes. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de DevOps, DataOps y MLOps - Aplicar técnicas de pair programming con IA para optimizar los ciclos de desarrollo - Construir pipelines de datos automatizados para un entrenamiento de modelos consistente - Configurar la integración y entrega continuas (CI/CD) para machine learning - Practicar el servicio de modelos a través de frameworks web y APIs - Implementar observabilidad básica para monitorear el rendimiento del modelo en producción El curso comienza con la terminología esencial y la filosofía central detrás de la excelencia operativa, luego pasa a la aplicación práctica de estos flujos de trabajo. Leerás explicaciones detalladas y estudiarás ejemplos de código que demuestran cómo conectar estas diferentes disciplinas. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, analistas e ingenieros de software que desean comprender el lado operativo de la IA. No se requiere experiencia previa en DevOps o infraestructura en la nube. Comienza a dominar los flujos de trabajo operativos que impulsan la IA moderna hoy mismo.