Fundamentos de MLOps: Construye, Despliega y Monitoriza Pipelines de ML en Producción

Transicionar un modelo de machine learning desde un notebook local a un entorno de producción fiable requiere más que solo buen código. Este curso te introduce a los principios centrales de las Operaciones de Machine Learning (MLOps), cerrando la brecha entre la ciencia de datos y la ingeniería de sistemas. Pasarás de entrenar modelos aislados a construir pipelines de ML automatizados y repetibles. Al comprender cómo gestionar código, datos y modelos de forma sistemática, adquirirás las habilidades necesarias para asegurar que tus sistemas de machine learning permanezcan precisos, escalables y seguros en producción. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de MLOps, ciclos de vida de modelos y los roles de los científicos de datos e ingenieros de ML. - Construir pipelines de machine learning automatizados para optimizar la preparación de datos, el entrenamiento y la evaluación. - Desplegar modelos en entornos cloud utilizando arquitecturas de serving escalables y endpoints de API modernos. - Monitorizar el rendimiento de modelos en producción, configurar alertas y detectar data drift y concept drift a lo largo del tiempo. - Implementar prácticas de integración continua y entrega continua (CI/CD) adaptadas específicamente para código de machine learning y seguimiento de artefactos. - Configurar estrategias de reentrenamiento continuo para mantener los modelos actualizados sin intervención manual. El curso comienza con la terminología esencial de MLOps y definiciones de ciclo de vida antes de guiarte a través del diseño de pipelines, estrategias de despliegue y monitorización en producción. Aprenderás a través de explicaciones claras y escritas, y fragmentos de código prácticos diseñados para la aplicación en el mundo real. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores de software que son nuevos en operaciones y desean construir una base sólida en sistemas de ML en producción. No se requiere experiencia previa en DevOps o administración cloud. Empieza a leer hoy mismo para dominar los flujos de trabajo que potencian el machine learning moderno en producción.