Formación Online
En colaboración con
Hasta 100% Bonificable
Solicitar información
Duración total
200 horas
Teleformación
100 horas
Créditos
Descripción
Este Curso en Machine Learning Operations (MLOps) proporciona una visión completa de la gestión de proyectos de aprendizaje automático, destacando la automatización, implantación y monitorización de modelos en entornos de producción. Durante toda la formación se aborda la adquisición de datos, configuración de entornos de desarrollo y herramientas avanzadas como MLflow, Kubeflow y Prometheus. A través de comparaciones con DevOps y DataOps, se prepara a los estudiantes para integrar MLOps en diversas industrias, optimizando el rendimiento y la fiabilidad de los modelos de ML. Además, cubre la prevención de degradación de modelos y garantiza el cumplimiento de estándares de calidad gracias al uso de todas estas tecnologías.
Objetivos
- 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.
Para qué te preparará
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.
A quien va dirigido
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.
"Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. """"""""Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
Docente
CARLOS ÁLVAREZ GONZÁLEZ
