MLOps en Plataformas en la Nube: Creación de Pipelines de Machine Learning de Extremo a Extremo

Llevar un modelo de machine learning de un notebook local a un entorno de producción confiable requiere más que solo código de entrenamiento. Este curso lo guía a través de los principios esenciales de las Operaciones de Machine Learning (MLOps) utilizando Plataformas en la Nube. Pasará del entrenamiento manual de modelos a la creación de pipelines de ML completamente automatizados, escalables y monitoreados, ganando la confianza para administrar todo el ciclo de vida de los modelos de machine learning en un entorno en la nube. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de MLOps, las etapas del ciclo de vida y la terminología clave. - Configurar pipelines automatizados de ingesta y preprocesamiento de datos en Plataformas en la Nube. - Crear y orquestar flujos de trabajo de ML utilizando Vertex AI Pipelines. - Implementar modelos en puntos finales de producción para predicciones en tiempo real y por lotes. - Monitorear el rendimiento del modelo, rastrear la deriva de datos e implementar alertas automatizadas. - Aplicar prácticas de integración continua y despliegue continuo (CI/CD) al código de ML. El curso comienza con definiciones fundamentales y arquitectura de MLOps antes de guiarlo paso a paso a través de la construcción de pipelines, la implementación de modelos y el monitoreo de producción. Aprenderá a través de explicaciones escritas claras, desgloses conceptuales estructurados y ejemplos de configuración prácticos. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de software y entusiastas de la nube que buscan ingresar al campo de MLOps, sin requerir experiencia previa en DevOps o ingeniería en la nube. Comience su viaje para dominar los flujos de trabajo de machine learning de nivel de producción hoy mismo.