Soluciones de Machine Learning en AWS: Del Ciclo de Vida a MLOps

Construir sistemas exitosos de machine learning requiere más que solo entrenar un modelo; exige un enfoque estructurado para todo el ciclo de vida, desde la preparación de datos hasta el monitoreo en producción. Este curso te guía a través del diseño, despliegue y gestión de soluciones robustas de machine learning en AWS. Pasarás de comprender la teoría básica de ML a estructurar pipelines listos para producción. Aprenderás a seleccionar los servicios de AWS adecuados para cada etapa del ciclo de vida de desarrollo, evaluar el rendimiento del modelo con precisión e implementar prácticas fundamentales de MLOps para mantener tus sistemas funcionando sin problemas. Lo que aprenderás: - Comprender las fases centrales del ciclo de vida del machine learning, desde la ingesta de datos hasta el despliegue del modelo. - Configurar servicios de AWS para almacenar datos, entrenar modelos y alojar endpoints de manera eficiente. - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas clave y seleccionar los mejores algoritmos para las necesidades de tu negocio. - Aplicar principios modernos de MLOps para automatizar pipelines y monitorear modelos en producción. - Explorar paradigmas modernos de machine learning, incluidos patrones de integración para modelos fundacionales. El curso comienza con terminología esencial y conceptos del ciclo de vida antes de guiarte a través de guías escritas estructuradas sobre entrenamiento de modelos, evaluación y automatización de pipelines. Practicarás estos conceptos a través de revisiones conceptuales y ejercicios escritos diseñados para aumentar tu confianza como ingeniero. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros en la nube, desarrolladores y profesionales de datos que son nuevos en machine learning en AWS. No se requiere experiencia previa en machine learning o arquitectura en la nube. Comienza a construir flujos de trabajo de machine learning escalables y automatizados hoy mismo.