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MLOps y Ciclo de Vida de Modelos
Impulsa tu perfil con una microcredencial diseñada para dominar el ciclo completo de MLOps: desde la gestión de datos con DVC y el seguimiento de experimentos con MLflow, hasta la orquestación de pipelines, el despliegue CI/CD y el monitoreo de drift en modelos productivos.
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Domina el ciclo de vida de modelos y las prácticas esenciales de MLOps para llevar ML a producción con eficiencia y trazabilidad
La implementación de machine learning en producción requiere procesos sólidos que garanticen reproducibilidad, control de versiones y operación continua. Esta microcredencial de Refáctika te guía en la integración completa de MLOps, enseñándote a gestionar datos con DVC, trackear modelos con MLflow, orquestar pipelines automatizados y desplegar modelos mediante prácticas de CI/CD. Aprenderás a monitorear drift, optimizar performance y mantener modelos activos de manera confiable y escalable.
En Refáctika te formamos con un programa completo que potenciará tu perfil y te permitirá responder a los desafíos éticos, técnicos y normativos que exige hoy la industria.
Transforma tus skills y domina MLOPS
Esta microcredencial te permitirá comprender y aplicar el ciclo de vida completo de los modelos de machine learning, integrando gestión de datos, versionamiento, seguimiento de experimentos y despliegue continuo.
Lo que aprenderás
Una microcredencial para dominar el ciclo de vida de modelos, automatización de pipelines y operación de ML en entornos productivos. ¡Al finalizar, dominarás todas estas competencias!
Contenido del curso
Vídeos: 2.5 horas | Estudio y resolución de ejercicios: 17.5 horas | Realización proyecto final: 30 horas | 50 h de duración total
Sienta las bases con un temario que te introducirá en la materia para después avanzar hacia los conceptos más complejos.
Fundamentos de MLOps
Integración de machine learning y operaciones.
Implementación de DVC (Data Version Control) para gestión de datos y experimentos Uso de MLflow para el seguimiento de modelos, experimentos y pipelines Orquestación de pipelines de MLAutomatización, trazabilidad y optimización.
Creación de imágenes de contenedores para modelosDocker y Kubernetes.
Despliegue de modelos en producción con CI/CDIntegración continua y entrega continua.
Monitoreo de performance en producciónMétricas, latencia y eficiencia operativa.
Detección de driftCómo gestionar cambios en los datos y en los modelos a lo largo del tiempo.
Gobernanza y control de versiones en entornos de MLOps Proyecto aplicadoImplementación de un pipeline de ML con DVC, MLflow, CI/CD y monitoreo de drift.
Descubre nuevas oportunidades profesionales
Tu perfil + esta microcredencial = ¡muchas más opciones laborales! Esta microcredencial te prepara para roles orientados a MLOps, automatización de modelos y operación de machine learning en producción.
Este curso es para ti si...
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(L)ectura
- Fija tu propio rumbo, conectando el contenido de esta microcredencial con tu realidad a través de un proyecto que elegirás tú mismo.
- Trabaja con un manual estructurado.
- Accede a cápsulas de microlearning y vídeos para integrar los conceptos clave.
- Analiza tus progresos con una evaluación y pasa de nivel.
(I)ndagación
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