Diseño y Despliegue de Pipelines de ML en Plataformas Cloud

La transición de un modelo de machine learning de un notebook local a un sistema de producción confiable y automatizado requiere un diseño de pipeline robusto. Este curso basado en texto te guía a través de los principios fundamentales de la construcción, el despliegue y la gestión de pipelines de ML escalables en plataformas cloud modernas. Pasarás del entrenamiento manual de modelos a flujos de trabajo completamente automatizados, dominando los patrones necesarios para orquestar la ingesta de datos, el preprocesamiento, el entrenamiento y el despliegue. Obtendrás una comprensión profunda de las mejores prácticas de MLOps, asegurando que tus modelos permanezcan precisos, reproducibles y fáciles de mantener a lo largo del tiempo. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de los pipelines de ML y las etapas centrales de MLOps - Diseñar flujos de trabajo automatizados de ingesta y preprocesamiento de datos en infraestructura cloud - Orquestar trabajos de entrenamiento utilizando Kubeflow y Vertex AI pipelines - Implementar integración continua y entrega continua (CI/CD) para modelos de machine learning - Configurar el monitoreo de modelos para detectar la deriva de datos y la degradación del rendimiento - Practicar la gestión de metadatos y el linaje de artefactos para una reproducibilidad completa. El curso comienza con terminología esencial y arquitectura de pipelines antes de pasar a guías escritas paso a paso sobre orquestación, automatización e integración cloud. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de software y aspirantes a profesionales de MLOps que buscan escalar sus proyectos de machine learning; no se requiere experiencia previa en pipelines cloud. Comienza a leer hoy mismo para transformar tus scripts de ML locales en pipelines automatizados listos para producción.