Fundamentos de MLOps: Construyendo y Desplegando Sistemas de ML en Producción

Llevar un modelo de machine learning desde un notebook aislado a un entorno de producción confiable requiere un conjunto de habilidades completamente diferente al de simplemente entrenar algoritmos. Este curso cierra la brecha entre la ciencia de datos y la ingeniería de software al introducir los principios centrales de Machine Learning Operations (MLOps). Pasarás de escribir scripts manuales de ML a diseñar pipelines de machine learning automatizados, robustos y reproducibles. A lo largo de este curso, comprenderás cómo gestionar datos, rastrear experimentos, empaquetar modelos y monitorear su rendimiento en escenarios del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología fundamental de MLOps, las etapas del ciclo de vida y las diferencias centrales entre DevOps tradicional y MLOps. - Configurar pipelines de datos automatizados y sistemas de control de versiones tanto para código como para conjuntos de datos. - Rastrear experimentos de machine learning, parámetros y artefactos de modelos de manera sistemática. - Construir pipelines de CI/CD automatizados para probar, empaquetar y desplegar modelos utilizando los fundamentos de la contenerización. - Monitorear modelos de producción para detectar deriva de datos, deriva de conceptos y degradación del rendimiento. - Aplicar patrones modernos de observabilidad para mantener la salud y confiabilidad del sistema. El curso comienza con definiciones esenciales y conceptos del ciclo de vida antes de guiarte a través del versionado de datos, el seguimiento de experimentos, las estrategias de despliegue y el monitoreo continuo. Aprenderás a través de explicaciones escritas claras, desgloses arquitectónicos y ejercicios prácticos de configuración basados en texto. Diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores de software nuevos en operaciones, este curso solo requiere conocimientos básicos de Python y ninguna experiencia previa en MLOps. Comienza a construir sistemas de machine learning confiables y automatizados hoy mismo.