¿El curso de MLOps se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso de MLOps es bonificable a través de FUNDAE. Las empresas pueden utilizar los créditos disponibles para subvencionar el costo del curso, lo que significa que podrías recuperar hasta el 100% del importe, dependiendo de los créditos disponibles. Además, si delegas en nosotros la gestión de la bonificación, cobramos un 10% extra del valor del curso + IVA, y este coste también es bonificable.

¿En qué modalidad se imparte el curso de MLOps?

El curso de MLOps se imparte en modalidad de Aula Virtual Personalizada. Utilizando Zoom, ofrecemos videoconferencias en vivo con el formador y acceso a las grabaciones de las clases, proporcionando flexibilidad para que los participantes puedan adaptar el aprendizaje a sus horarios y necesidades específicas.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de MLOps?

Con el curso de MLOps, adquirirás habilidades esenciales para armar y mantener flujos de trabajo de machine learning en un entorno de producción. Aprenderás a usar herramientas y frameworks populares como Docker, Kubernetes, MLflow, y DVC, gestionar pipelines de datos y machine learning, monitorizar y mantener modelos en producción, y asegurar un control robusto de versiones.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de MLOps?

Inscribirte en el curso de MLOps es sencillo. Visita nuestra página web y completa los formularios de inscripción proporcionando la información requerida. Nuestro equipo se encargará de procesar tu inscripción y guiarte en el proceso de bonificación a través de FUNDAE, si así lo deseas.

Curso de MLOps (Machine Learning Operations) para tu equipo

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Programa formativo

Temario del curso

Encuentra todo el temario del curso aquí.

Temario

¿Qué es MLOps y por qué es importante?
Diferencias entre ML tradicional y ML en producción
Principales desafíos al implementar ML en producción
Componentes clave de MLOps: pipelines, monitorización y gestión de modelos
Integración de MLOps con DevOps y DataOps
Beneficios empresariales de adoptar MLOps
Roles y responsabilidades en un equipo de MLOps
Herramientas y frameworks populares en MLOps
Ejemplo práctico: Flujo completo de MLOps
Ejercicio práctico: Análisis de un caso de estudio en MLOps

¿Qué es MLOps y por qué es importante?
Diferencias entre ML tradicional y ML en producción
Principales desafíos al implementar ML en producción
Componentes clave de MLOps: pipelines, monitorización y gestión de modelos
Integración de MLOps con DevOps y DataOps
Beneficios empresariales de adoptar MLOps
Roles y responsabilidades en un equipo de MLOps
Herramientas y frameworks populares en MLOps
Ejemplo práctico: Flujo completo de MLOps
Ejercicio práctico: Análisis de un caso de estudio en MLOps

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Estamos aquí para ayudarte

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Tema 1: Introducción a MLOps

¿Qué es MLOps y por qué es importante?
Diferencias entre ML tradicional y ML en producción
Principales desafíos al implementar ML en producción
Componentes clave de MLOps: pipelines, monitorización y gestión de modelos
Integración de MLOps con DevOps y DataOps
Beneficios empresariales de adoptar MLOps
Roles y responsabilidades en un equipo de MLOps
Herramientas y frameworks populares en MLOps
Ejemplo práctico: Flujo completo de MLOps
Ejercicio práctico: Análisis de un caso de estudio en MLOps

Tema 2: Configuración del entorno de trabajo

Configuración de Python y bibliotecas esenciales
Instalación y uso de Docker para contenedores
Introducción a Kubernetes y su rol en MLOps
Configuración de entornos en AWS, Azure o GCP
Uso de entornos virtuales y gestores de paquetes
Instalación de herramientas como MLflow y DVC
Configuración de un repositorio Git para control de versiones
Consideraciones de hardware y escalabilidad en entornos de producción
Introducción a las bases de datos para almacenamiento de modelos
Ejercicio práctico: Configurar un entorno completo para MLOps

Tema 3: Gestión de datos en MLOps

Importancia de los datos en proyectos de machine learning
Uso de DVC para gestión de datos y versiones
Automatización de pipelines de datos con Apache Airflow
Integración de datos con sistemas de almacenamiento en nube
Estrategias para la limpieza y transformación de datos
Seguimiento de la calidad de los datos en producción
Gestión de datos sensibles y cumplimiento de regulaciones
Ejemplo práctico: Pipeline de datos con DVC y Airflow
Mejores prácticas para documentar pipelines de datos
Ejercicio práctico: Implementar un pipeline de datos en un proyecto

Tema 4: Pipeline de Machine Learning

¿Qué es un pipeline y por qué es esencial en MLOps?
Definición de etapas en un pipeline de ML
Automatización de pipelines con herramientas como Kubeflow
Configuración de pipelines escalables en Kubernetes
Implementación de pruebas unitarias para pipelines de ML
Estrategias de versionado para pipelines y modelos
Monitorización de la ejecución de pipelines en producción
Uso de orquestadores de tareas como Apache Airflow
Ejemplo práctico: Crear un pipeline básico de ML con Kubeflow
Ejercicio práctico: Optimización de un pipeline en la nube

Tema 5: Entrenamiento de modelos en producción

Diseño de experimentos para entrenamiento de modelos
Uso de MLflow para seguimiento de experimentos
Gestión de recursos de computación para entrenamiento
Implementación de estrategias de validación cruzada
Optimización de hiperparámetros con frameworks como Optuna
Uso de GPUs y TPUs para acelerar el entrenamiento
Registro de modelos en sistemas de almacenamiento centralizado
Documentación y seguimiento del proceso de entrenamiento
Ejemplo práctico: Entrenamiento de un modelo en un entorno escalable
Ejercicio práctico: Optimización de un modelo con técnicas avanzadas

Tema 6: Despliegue de modelos en producción

Métodos de despliegue: en tiempo real y por lotes
Uso de Docker y Kubernetes para despliegue de modelos
Implementación de endpoints de API para modelos en producción
Configuración de servidores escalables para modelos de ML
Uso de AWS SageMaker o Azure ML para despliegue
Monitorización de modelos en producción con Prometheus
Gestión de cambios y actualizaciones en modelos desplegados
Ejemplo práctico: Desplegar un modelo con Docker y Kubernetes
Estrategias de rollback y recuperación ante errores
Ejercicio práctico: Configurar un endpoint de modelo en producción

Tema 7: Monitorización y mantenimiento de modelos

Importancia de la monitorización en MLOps
Métricas clave para evaluar el rendimiento del modelo
Uso de herramientas como Grafana y Prometheus para monitorización
Detección de deriva de datos y modelos
Implementación de alertas para cambios en rendimiento
Automatización de actualizaciones de modelos en producción
Uso de logs para análisis de fallos y auditoría
Ejemplo práctico: Configurar un sistema de monitorización para un modelo
Estrategias para mantenimiento proactivo de modelos
Ejercicio práctico: Diseñar un plan de mantenimiento para un modelo en producción

Tema 8: Gestión de versiones en MLOps

Versionado de datos, código y modelos
Uso de Git y DVC para gestionar versiones en proyectos
Implementación de sistemas de control de versiones para modelos
Registro de experimentos y resultados con MLflow
Estrategias de versionado en entornos colaborativos
Integración de control de versiones con pipelines automatizados
Ejemplo práctico: Implementar control de versiones para un proyecto de ML
Documentación y seguimiento de versiones
Solución de conflictos en sistemas de versionado
Ejercicio práctico: Gestionar un proyecto de ML con control de versiones

Tema 9: Implementación de MLOps en la nube

Introducción a servicios en la nube para MLOps
Comparativa entre AWS, Azure y GCP para MLOps
Configuración de entornos en la nube para proyectos de ML
Integración de servicios de almacenamiento, computación y monitorización
Uso de herramientas nativas de la nube como SageMaker y Vertex AI
Estrategias para optimización de costos en proyectos en la nube
Seguridad y cumplimiento en entornos de nube
Ejemplo práctico: Implementar un flujo de MLOps en AWS
Escalabilidad en entornos de nube para MLOps
Ejercicio práctico: Crear un pipeline completo en la nube

Tema 10: Proyecto final: Implementación de un flujo de MLOps

Definición de un caso de uso empresarial
Preparación de datos para entrenamiento
Configuración de un pipeline de ML
Entrenamiento y registro de modelos en un sistema centralizado
Despliegue de un modelo en un entorno escalable
Implementación de monitorización y alertas para el modelo
Gestión de versiones de datos y modelos
Documentación y presentación de resultados
Solución de problemas y optimización del flujo
Evaluación del proyecto final y retroalimentación

Preguntas frecuentes

Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en MLOps (Machine Learning Operations)

Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.

La implementación de MLOps en tu empresa automatiza y optimiza el ciclo de vida de tus modelos de machine learning, mejorando la eficiencia y reduciendo el tiempo de entrada al mercado. Garantiza la reproducibilidad, escalabilidad y consistencia en tus proyectos, a la vez que permite a tu equipo enfocarse en innovar y solucionar problemas de alto impacto en vez de lidiar con operaciones manuales y rutinarias.

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Curso de MLOps (Machine Learning Operations) para tu equipo

Aprende con el curso de MLOps (Machine Learning Operations) para empresas hasta 100% bonificado, a medida para tu organización.

¿Qué es FUNDAE?

¿Cómo funciona FUNDAE?

¿Cómo se bonifica un curso?

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Curso de MLOps (Machine Learning Operations) hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE

Tu bonificación paso a paso

La formación que decides
te devuelve dinero

Más del 80% de las empresas que implementan machine learning adoptan MLOps para optimizar procesos

Aprende a integrar eficientemente MLOps en tus dinámicas empresariales, mejorando la productividad y la calidad de tus proyectos de inteligencia artificial.

Descubre cómo automatizar y gestionar el ciclo de vida completo de modelos de machine learning usando tecnologías avanzadas, garantizando su rendimiento en producción.

Personaliza el temario al 100% para tu equipo

Nueva Plataforma
de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje

Acceso a las grabaciones

Recursos formativos

Confirmación de asistencia

Temario del curso

Pensado para quienes deben dominar MLOps (Machine Learning Operations) en su día a día

Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en MLOps (Machine Learning Operations)

Diseñemos hoy el curso que tu empresa necesita

Aumenta la resiliencia y escalabilidad de tus sistemas de aprendizaje automático con un enfoque robusto en la monitorización y mantenimiento de modelos en tiempo real.

Gain expertise in cutting-edge tools and frameworks like Docker, Kubernetes, and MLflow, boosting both your technical skills and your organization's competitive edge.

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Más del 80% de las empresas que implementan machine learning adoptan MLOps para optimizar procesos

Aprende a integrar eficientemente MLOps en tus dinámicas empresariales, mejorando la productividad y la calidad de tus proyectos de inteligencia artificial.

Descubre cómo automatizar y gestionar el ciclo de vida completo de modelos de machine learning usando tecnologías avanzadas, garantizando su rendimiento en producción.

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