Course in Machine Learning Operations (MLOps)

This Course in Machine Learning Operations (MLOps) provides a complete view of machine learning project management, highlighting the automation, deployment and monitoring of models in production environments. Throughout the training, data acquisition, configuration of development environments and advanced tools such as MLflow, Kubeflow and Prometheus are covered. Through comparisons with DevOps and DataOps, students are prepared to integrate MLOps in various industries, optimizing the performance and reliability of ML models. In addition, it covers the prevention of model degradation and guarantees compliance with quality standards thanks to the use of all these technologies.

- Entender los conceptos clave y la importancia de MLOps. - Aprender a automatizar procesos de ML con herramientas avanzadas. - Implementar estrategias de adquisición y preprocesamiento de datos. - Configurar entornos de desarrollo y realizar testing de modelos de ML. - Monitorear el rendimiento y prevenir la degradación de modelos en producción. - Integrar MLOps con otras tecnologías y sistemas. - Conocer casos de uso de MLOps en diferentes sectores.

Al superar este Curso en Machine Learning Operations (MLOps) podrás optar a roles en ingeniería de MLOps, ciencia de datos, ingeniería de datos o especialista en DevOps enfocado en la integración de aprendizaje automático. Gracias a la formación obtendrás un perfil altamente demandado en sectores como tecnología, finanzas, salud, comercio y manufactura.

El Curso en Machine Learning Operations (MLOps) te prepara para gestionar eficientemente proyectos de aprendizaje automático en todas sus fases, desde la adquisición de datos hasta la monitorización y mantenimiento de modelos en producción. Aprenderás a implementar herramientas de automatización, testing y monitorización, integrando MLOps con sistemas existentes para garantizar la escalabilidad y fiabilidad de los modelos de ML.

Este Curso en Machine Learning Operations (MLOps) está dirigido a profesionales de datos, de ingeniería de software, de ciencia de datos y especialistas en aprendizaje automático que buscan optimizar la implantación y gestión de modelos de ML en producción, así como automatizar procesos de desarrollo y mejorar la calidad de sus sistemas a través de la integración de MLOps.