Despliegue de Modelos de Data Science y Computación en la Nube en GCP

La transición de un modelo de data science desde un notebook local a un entorno de producción confiable es uno de los pasos más críticos en cualquier proyecto moderno de IA. Este curso proporciona un camino claro, paso a paso, para comprender cómo la infraestructura en la nube soporta los modelos de machine learning en el mundo real. Pasarás de escribir código local a desplegar APIs de machine learning escalables, seguras y monitoreadas en GCP, ganando la confianza para gestionar recursos en la nube e implementar flujos de trabajo de despliegue modernos. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de computación en la nube y la arquitectura de GCP para data science. - Empaquetar modelos de machine learning utilizando herramientas modernas de contenerización como Docker. - Desplegar modelos como APIs web utilizando servicios escalables en la nube. - Implementar pipelines MLOps básicos para el despliegue y versionado automatizado de modelos. - Monitorear el rendimiento del modelo y manejar predicciones en entornos en tiempo real y por lotes. El curso comienza con terminología esencial, fundamentos de la nube y conceptos de empaquetado de modelos antes de guiarte a través de escenarios prácticos de despliegue y estrategias de monitoreo continuo. Leerás explicaciones estructuradas, analizarás patrones arquitectónicos y trabajarás a través de ejercicios de despliegue escritos paso a paso. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de software y analistas que buscan incursionar en el despliegue en la nube, sin requerir experiencia previa en la nube. Comienza a leer hoy mismo para cerrar la brecha entre la teoría de data science y la producción en la nube.