Bootcamp Avanzado MLOps |Machine Learning Operation Hands-on

Descripción

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.

Lo que aprenderás

• 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

Requisitos

• Conocimientos básicos de Python y de Machine Learning