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Bootcamp MLOPs Engineer

Curso online
29 Lecciones

Domina programación avanzada en Python, frameworks ML (TensorFlow, PyTorch), contenedores con Docker y orquestación con Kubernetes y Airflow. Gestiona despliegues con CI/CD, monitorización de modelos y version control, utilizando plataformas cloud (AWS, GCP, Azure) y herramientas MLOps como Kubeflow y MLflow para optimizar operaciones ML.

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Ruta de Aprendizaje:

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Modulo 1. Introducción a MLOps

✅ Sesión 1 - Introducción a MLOps.mp4

✅ Sesión 2 - Descripción general de un proyecto de ML y Arquitectura de un proyecto de MLOps.mp4

Modulo 2. Entorno de investigación

✅ Sesión 1 - Técnicas de Análisis de Datos, Feature Engineering y Feature Selection con Herramientas Open Source.mp4

✅ Sesión 2 - AutoML, Métricas de un Modelo, entrenamiento y construcción del Model Pipeline con Herramientas Open Source.mp4

✅ Sesión 3 - End-to-end ML Pipeline con Herramientas Open Source y Deploy de API en Google Cloud Run.mp4

Modulo 3. MLOps & AIOps con Plataformas Propietarias

✅ Sesión 1 - Machine Learning con AWS utilizando SageMaker Studio.mp4

✅Sesión 2 - Machine Learning con AWS utilizando SageMaker Studio - Deploy del Modelo y Acceso con Endpoint externo.mp4

✅Sesión 3 - Introducción a AIOps y AIOps en AWS con CloudWatch.mp4

✅ Sesión 4 - Machine Learning con (Azure ML Studio) - Resolviendo con Designer y AutomatedML.mp4

✅Sesión 5 - Machine Learning con Azure ML Studio - Deploy del Pipeline y Acceso con Endpoint externo.mp4

✅Sesión 6 - AIOps con Azure y conexión de Grafana con Azure Monitor.mp4

✅ Sesión 7 - Revisión de Proyecto.mp4

Modulo 4. Implementación y despliegue de un modelo con REST API

✅ Sesión 1 - Introducción a las API de datos y FastAPI.mp4

✅ Sesión 2 - Creando el servidor web Uvicorn.mp4

✅ Sesión 3 - Implementación de nuestra aplicación ML en RailWay.mp4

Modulo 5. Implementación y despliegue de un modelo via Docker y Airflow

✅ Sesión 1 - Introducción a Docker.mp4

✅ Sesión 2 - Introducción a Airflow.mp4

✅ Sesión 3 - Desplegar el modelo de aprendizaje automático I.mp4

✅ Sesión 4 - Desplegar el modelo de aprendizaje automático II.mp4

Modulo 6. Implementación y despliegue de un modelo vía servicios de GCP

✅ Sesión 1 - Desplegar el modelo de aprendizaje automático GCP I.mp4

✅ Sesión 2 - Desplegar el modelo de aprendizaje automático GCP II.mp4

✅ Sesión 3 - Desplegar el modelo de aprendizaje automático GCP III.mp4

✅ Sesión 4 - AIOps en GCP.mp4

Modulo 7. Continuos Integration and Deployment Pipelines (CICD)

✅ Sesión 1 - Introducción a CICD y Descripción general de la automatización CICD.mp4

✅ Sesión 2 - Ejecutar la prueba de CI en Github.mp4

✅ Sesión 3 - Ejecutar la implementación y despliegue (CD) de CI en Github.mp4

Modulo 8. Monitoreo del desempeño del modelo

✅ Sesión 1 - Monitoreo del desempeño del Modelo I.mp4

✅ Sesión 2 - Monitoreo del desempeño del Modelo II.mp4

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Preguntas frecuentes

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¿Cómo funciona exactamente los programas on-demand?

Nuestros cursos on-demand te permiten aprender a tu propio ritmo con contenido estructurado en módulos accesibles 24/7. Cada lección incluye ejercicios prácticos y proyectos reales que refuerzan tu aprendizaje. Al finalizar, recibes una certificación que valida tus competencias adquiridas

¿Cómo se obtienen los certificados una vez terminado el curso?

"Sin trámites burocráticos, solo éxito". Al terminar, Podia emite automáticamente tu certificado de participación a nombre de Datapath, validando tu aprendizaje.

¿Cuánto tiempo se tendrá disponible los cursos?

Tendrás acceso completo a todos los cursos durante 12 meses desde el momento en que te inscribas. Tiempo más que suficiente para aprender, practicar y dominar cada tema.

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