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Temario del curso

Introducción

  • Comparativa entre modelos de aprendizaje automático y software tradicional

Descripción general del flujo de trabajo en DevOps

Descripción general del flujo de trabajo en aprendizaje automático

Aprendizaje Automático como Código y Gestión de Datos

Componentes esenciales de un sistema de aprendizaje automático

Estudio de caso: Aplicación para la previsión de ventas

Acceso a los datos

Validación de los datos

Transformación de los datos

De pipeline de datos al pipeline de aprendizaje automático

Construcción del modelo de datos

Entrenamiento del modelo

Validación del modelo

Reproducibilidad en el entrenamiento del modelo

Despliegue del modelo

Puesta en producción de un modelo ya entrenado

Pruebas aplicadas a sistemas de aprendizaje automático

Coordinación de la entrega continua

Supervisión del modelo en producción

Gestión de versiones de los datos

Adaptación, escalado y mantenimiento de una plataforma MLOps

Detección y solución de incidencias

Resumen y conclusiones finales

Requerimientos

  • Comprensión del ciclo de desarrollo de software
  • Experiencia en la creación o trabajo con modelos de aprendizaje automático
  • Conocimientos previos de programación en Python

Público objetivo

  • Ingenieros especializados en aprendizaje automático
  • Ingenieros DevOps
  • Ingenieros de datos
  • Ingenieros de infraestructura
  • Desarrolladores de software
 35 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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