Fundamentos de MLOps (Machine Learning Operations) Hands On

🚀 Curso práctico y aplicado de MLOps con MLFlow, Scikit-learn, CI/CD, Pycaret, FastAPI, Gradio, SHAP, Monitorización 🏗️✨

¿Estás listo para sumergirte en el mundo de MLOps? 🚀

Sí, Fundamentos de MLOps (Machine Learning Operations) es el curso que necesitas. Aquí te contamos por qué este es el punto de partida ideal para tu carrera en ciencia de datos.

¿Por qué estudiar MLOps? 🤔

• Estatisticas fascinantes: Una encuesta de Algorithmia revela que un sorprendente 85% de los proyectos de Machine Learning no llegan a producción. 📉
• Mercado en expansión: El sector de MLOps se está expandiendo rápidamente, con un mercado estimado en $23.2 mil millones para el 2019 y proyecciones que alcanzarán $126 mil millones para 2025. 💼✨
• Oportunidades de carrera: Dominar MLOps te abre las puertas a numerosas oportunidades laborales y profesionales en la industria de la tecnología. 🌟

🚀 Lo que aprenderás en este curso:

Este curso está meticulosamente diseñado para cubrir todo lo necesario para implementar un ciclo completo de MLOps, desde los fundamentos hasta la monitorización. Aquí te detallamos los temas clave que abordaremos:

1. Fundamentos de MLOps: Conoceremos los desafíos en la gestión tradicional del ciclo de vida del ML y cómo MLOps puede resolver estos problemas. 📚
2. Niveles de implantación del MLOps: Profundizaremos en los diferentes niveles de implantación y cómo cada uno afecta la infraestructura y operaciones de ML. 🏗️
3. Herramientas de MLOps: Familiarizarte con una toolbox completa de herramientas esencial. Te enseñaremos algunas de las más novedosas del mercado. ⚙️
4. MLFlow: Aprenderemos a usar MLflow para el seguimiento de experimentos y el registro de modelos, una habilidad crucial para cualquier profesional de ML. 📈
5. Pycaret: Descubre cómo Pycaret puede automatizar gran parte del ciclo de MLOps, desde el versionado de modelos hasta su entrenamiento y evaluación. 🤖
6. Interpretabilidad de modelos: La interpretabilidad es clave en la confianza de los modelos. Aprenderemos a entender y comunicar cómo los modelos toman decisiones. 🧐
7. Versionado y producción de modelos: Te guiaremos a través del proceso de versionado de modelos y la puesta en producción, utilizando métodos sólidos y prácticos. 🎯
8. APIs con FastAPI: Aprenderemos a integrar modelos de ML en herramientas o software empresarial mediante la creación de APIs robustas y eficientes con FastAPI. 🚀
9. Gradio: Interactuar con modelos de ML de manera intuitiva y fácil usando Gradio, facilitando la explicación y uso de tus modelos. 🤗
10. SHAP (SHapley Additive exPlanations): Comprenderemos cómo SHAP puede ayudarte a explicar y entender las decisiones tomadas por los modelos de ML. 🔍
11. Monitorización de modelos: Aseguraremos que tus modelos funcionen como se espera en tiempo real con estrategias de monitorización efectivas. 🎯

🎓 ¿Qué te espera al inscribirte?

• E-book de formación: Recibe un e-book completo sobre MLOps para estudiar en tu propio ritmo. 📖
• Recursos descargables: Accede a archivos, códigos y recursos que te ayudarán a aplicar lo aprendido de manera efectiva. 💾
• Laboratorios prácticos: Trabaja en laboratorios aplicados con casos de uso reales para consolidar tus conocimientos. 👨‍🔬👩‍💻
• Soporte experto: Contamos con soporte experto 1 a 1 para resolver tus dudas y ayudarte en tu aprendizaje. 🤝
• Comunidad de apoyo: Únete a nuestro foro de preguntas y respuestas del curso para compartir experiencias y colaborar con otros estudiantes. 💬
• Garantía de devolución de dinero: Estamos tan confiados en el valor de este curso que te ofrecemos 30 días para reembolsar tu inversión si no estás satisfecho. 🏦

¿Estás listo para ser un experto en MLOps? 🎩

¡No esperes más! Entra a Fundamentos de MLOps (Machine Learning Operations) y transforma tu carrera en ciencia de datos. Con el apoyo y los recursos que te proporcionamos, estarás listo para enfrentar cualquier desafío en el campo del ML y liderar proyectos de vanguardia. 🌟

Inscríbete ahora y comienza tu viaje hacia la excelencia en MLOps!