What You'll Learn

  • Comprender el ciclo de vida completo de un proyecto de machine learning desde el procesamiento de datos hasta el despliegue en producción.,Configurar y utilizar MLflow para el seguimiento de experimentos.,Aplicar técnicas de ingeniería de datos y características en notebooks de Jupyter.,Empaquetar modelos de ML utilizando FastAPI y desplegarlos con Docker y Kubernetes.,Construir interfaces visuales con Streamlit y conectarlas a modelos en producción.,Automatizar pipelines de ML con GitHub Actions y gestionar imágenes de contenedores con DockerHub.,Implementar modelos en producción con Seldon Core.,Supervisar modelos en producción usando Prometheus y Grafana.,Aplicar GitOps para entrega continua utilizando ArgoCD.,Integrar prácticas de DevOps en flujos de trabajo de machine learning (MLOps)

Requirements

  • Conocimientos básicos de DevOps
  • incluyendo Docker
  • Git y CI/CD.,Conocimientos básicos de DevOps
  • incluyendo Docker
  • Git y CI/CD.,Experiencia básica con la línea de comandos y manejo de terminal.,Idealmente
  • experiencia previa trabajando con Kubernetes (aunque se explican los conceptos clave durante el curso).

Description

Nota: Este curso ha sido traducido del inglés al español con la ayuda de inteligencia artificial para facilitar el acceso a una audiencia hispanohablante.  (AI)

Este bootcamp práctico está diseñado para ayudar a Ingenieros DevOps y profesionales de infraestructura a realizar la transición hacia el creciente campo de MLOps. Con la rápida integración de la IA y el aprendizaje automático en las aplicaciones modernas, MLOps se ha convertido en el puente esencial entre los modelos de machine learning y los sistemas de producción.

En este curso, trabajarás en un caso de uso del mundo real — predicción de precios de viviendas — y lo llevarás desde el procesamiento de datos hasta el despliegue en producción sobre Kubernetes. Comenzarás configurando tu entorno con Docker y MLFlow para el seguimiento de experimentos. Comprenderás el ciclo de vida del machine learning y obtendrás experiencia práctica en ingeniería de datos, ingeniería de características y experimentación de modelos utilizando notebooks de Jupyter.

Luego, empaquetarás el modelo con FastAPI y lo desplegarás junto a una interfaz de usuario basada en Streamlit. Escribirás workflows de GitHub Actions para automatizar tu pipeline de ML para CI y utilizarás DockerHub para publicar tus contenedores de modelos.

En etapas posteriores, construirás una infraestructura de inferencia escalable utilizando Kubernetes, expondrás servicios y conectarás interfaces frontend y backend mediante descubrimiento de servicios. Explorarás la implementación de modelos a nivel de producción con Seldon Core y supervisarás tus despliegues con paneles de Prometheus y Grafana.

Finalmente, explorarás la entrega continua basada en GitOps usando ArgoCD para gestionar y desplegar cambios en tu clúster de Kubernetes de forma limpia y automatizada.

Al finalizar este curso, estarás equipado con el conocimiento y la experiencia práctica para operar y automatizar flujos de trabajo de machine learning utilizando prácticas de DevOps — preparándote para roles profesionales en MLOps e Ingeniería de Plataformas de IA.

Who this course is for:

  • Ingenieros DevOps que buscan expandir sus habilidades hacia el campo de MLOps.,Profesionales de infraestructura interesados en automatizar flujos de trabajo de machine learning.,Desarrolladores o arquitectos de software que quieren entender cómo desplegar modelos de ML en producción.,Estudiantes o autodidactas que desean adquirir experiencia práctica en el ciclo de vida completo de proyectos de ML aplicando prácticas de DevOps.
Bootcamp MLOps: CI/CD para Modelos

Course Includes:

  • Price: FREE
  • Enrolled: 12672 students
  • Language: Spanish
  • Certificate: Yes
  • Difficulty: Beginner
Coupon verified 01:30 PM (updated every 10 min)

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