This highly-rated course boasts a 4.9-star-star rating from 63 reviews and has successfully guided 7,084 students in mastering Data Science skills. Featuring 9 hour(s) of expert-led content delivered in Spanish, this course offers thorough training to enhance your Social Science expertise. The course details were last updated on December 24, 2024. This coupon code is brought to you by Anonymous.
- Expires on: 2025/07/19
- Last Update: July 16, 2025
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Price:
109.99 $0 $
About This Course
Nota: Este curso ha sido traducido del inglés al español con la ayuda de inteligencia artificial para facilitar el acceso a una audiencia hispanohablante. (AI)
Este bootcamp práctico está diseñado para ayudar a Ingenieros DevOps y profesionales de infraestructura a realizar la transición hacia el creciente campo de MLOps. Con la rápida integración de la IA y el aprendizaje automático en las aplicaciones modernas, MLOps se ha convertido en el puente esencial entre los modelos de machine learning y los sistemas de producción.
En este curso, trabajarás en un caso de uso del mundo real — predicción de precios de viviendas — y lo llevarás desde el procesamiento de datos hasta el despliegue en producción sobre Kubernetes. Comenzarás configurando tu entorno con Docker y MLFlow para el seguimiento de experimentos. Comprenderás el ciclo de vida del machine learning y obtendrás experiencia práctica en ingeniería de datos, ingeniería de características y experimentación de modelos utilizando notebooks de Jupyter.
Luego, empaquetarás el modelo con FastAPI y lo desplegarás junto a una interfaz de usuario basada en Streamlit. Escribirás workflows de GitHub Actions para automatizar tu pipeline de ML para CI y utilizarás DockerHub para publicar tus contenedores de modelos.
En etapas posteriores, construirás una infraestructura de inferencia escalable utilizando Kubernetes, expondrás servicios y conectarás interfaces frontend y backend mediante descubrimiento de servicios. Explorarás la implementación de modelos a nivel de producción con Seldon Core y supervisarás tus despliegues con paneles de Prometheus y Grafana.
Finalmente, explorarás la entrega continua basada en GitOps usando ArgoCD para gestionar y desplegar cambios en tu clúster de Kubernetes de forma limpia y automatizada.
Al finalizar este curso, estarás equipado con el conocimiento y la experiencia práctica para operar y automatizar flujos de trabajo de machine learning utilizando prácticas de DevOps — preparándote para roles profesionales en MLOps e Ingeniería de Plataformas de IA.
