Fundamentos de Operaciones de Machine Learning (MLOps) para Principiantes

Mover modelos de machine learning de un notebook local a un entorno de producción confiable es uno de los mayores desafíos en la ingeniería de software moderna. Este curso te introduce a los principios centrales de las Operaciones de Machine Learning (MLOps), ayudándote a construir flujos de trabajo estables, automatizados y escalables. Pasarás de escribir código de ML aislado a diseñar pipelines robustos que automaticen el entrenamiento, el despliegue y el monitoreo. A través de explicaciones claras y lecciones estructuradas basadas en texto, comprenderás cómo mantener la confiabilidad del modelo en escenarios del mundo real. Lo que aprenderás: * Comprender la terminología fundamental de MLOps, las etapas del ciclo de vida y las arquitecturas centrales; * Configurar pipelines automatizados de machine learning para entrenamiento continuo; * Aplicar técnicas de versionado de datos y modelos para garantizar la reproducibilidad; * Monitorear modelos de producción para detectar deriva de datos y degradación del rendimiento; * Establecer flujos de trabajo básicos de CI/CD adaptados específicamente para sistemas de machine learning. El curso comienza con definiciones esenciales y conceptos fundamentales de MLOps antes de guiarte a través del diseño de pipelines, estrategias de automatización y monitoreo post-despliegue. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores de software que son nuevos en MLOps, sin requerir experiencia previa en DevOps o despliegue en producción. Comienza a construir sistemas de machine learning confiables y listos para producción hoy mismo.