Bootcamp Avanzado MLOps |Machine Learning Operation Hands-on

Curso avanzado y aplicado de MLOps con MLFlow, Scikit-learn, CI/CD, Azure, FastAPI, Gradio, SHAP, Docker, DVC, Flask

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Bootcamp Avanzado MLOps |Machine Learning Operation Hands-on

What You Will Learn!

Conceptos básicos y fundamentos de MLOps
Niveles de implantación del MLOps
Seguimiento de experimentos y registro de modelos con MLFlow.
Automatización del ciclo de vida del modelo con Pycaret
Interpretabilidad de modelos y deriva de datos.
Docker
Desarrollo de APIs con FastAPI
Desarrollo de una aplicaciones web con Gradio y Flask
Despliegue en Cloud de modelos
Azure

Description

Si estás buscando un curso práctico, avanzado y aplicado para aprender las tecnologías de MLOps, has venido al lugar correcto.

Según una encuesta de Algorithmia, el 85% de los proyectos de Machine Learning no llegan a producción. Además, el mercado de MLOps no para de crecer. Se estimó en $23,2 mil millones para el 2019 y se proyecta que alcance los $126 mil millones para 2025. Por ello, el formarte en MLOps te dará numerosas oportunidades laborales y profesionales.

Este curso está diseñado para aprender todo lo relacionado con MLOps, desde el desarrollo, registro y versionado de modelos hasta la monitorización, CI/CD, despliegue en cloud, productivización, model serving y puesta en producción mediante APIs y aplicaciones web.

Con la formación teórica, las guías de estudio descargables, los ejercicios prácticos y los laboratorios aplicados a casos de uso reales este es el único curso que necesitarás para aprender a implementar un ciclo completo de MLOps.

Para ello, te guiaremos a través de las competencias de MLOps, compartiendo explicaciones claras y útiles consejos profesionales.

¿Qué incluye el curso?

Conceptos básicos y fundamentos de MLOps. Desafíos en la gestión tradicional del ciclo de vida del ML. Cómo MLOps aborda los problemas de subir a producción un modelo
Niveles de implantación del MLOps
Toolbox completo de MLOps. Aprenderemos algunas de las herramientas más novedosas de MLOps.
Instalación de herramientas.
Seguimiento de experimentos y registro de modelos con MLFlow.
Automatización del ciclo de vida del modelo con Pycaret. Pycaret permite automatizar y facilitar gran parte del ciclo de MLOps, como el versionado de modelos, entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos.
Interpretabilidad de modelos y deriva de datos.
Versionado de modelos
Docker. Aprenderemos a encapsular y distribuir fácilmente una aplicación de Machine Learning a través de un contenedor de Docker.
Puesta en producción de modelos.
Desarrollo de APIs con FastAPI. Aprenderemos a desarrollar una API para que podamos integrar nuestro modelo de ML en herramientas o software empresariales.
Desarrollo de una aplicaciones web con Gradio. Aprenderemos a desarrollar una aplicación web para que cualquier usuario de negocio pueda hacer uso del modelo.
Desarrollo de aplicación con Flask y despliegue en cloud mediante containers. Aprenderemos a desarrollar una aplicación de ML con Flask y HTML, a sitribuirla a traves de un container de Docker y a ponerla en producción en Azure.
Despliegue en el Cloud de Azure de modelos. Aprenderemos a desplegar modelos en el cloud a través de imágenes de Docker, Blob Storage o Azure Machine Learning.

Únete hoy y obtén acceso inmediato y de por vida a:

• Guía de formación de MLOps (e-book en PDF)

• Archivos, códigos y recursos descargables

• Laboratorios aplicados a casos de uso reales

• Ejercicios prácticos y cuestionarios

• Recursos como: Cheatsheets y resúmenes

• Soporte experto 1 a 1

• Foro de preguntas y respuestas del curso

• 30 días de garantía de devolución de dinero

Si estás listo para mejorar sus habilidades de MLOps, aumentar tus oportunidades laborales y convertirte en un profesional en ciencia de datos, te esperamos.