Control de Versiones para Proyectos de Machine Learning y MLOps

La gestión de proyectos de machine learning requiere más que solo rastrear código; también debes gestionar conjuntos de datos masivos, pesos de modelos y pipelines de entrenamiento en evolución. Este curso basado en texto te guía a través de los principios esenciales del control de fuentes y MLOps para mantener tus flujos de trabajo de machine learning organizados y reproducibles. Al leer estas lecciones estructuradas, pasarás del seguimiento manual de archivos a flujos de trabajo profesionales de control de versiones diseñados específicamente para la ciencia de datos. Comprenderás cómo gestionar código, manejar archivos grandes de forma segura y colaborar eficazmente con otros ingenieros. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos fundamentales del control de fuentes y cómo se aplican a los flujos de trabajo de ciencia de datos; * Rastrear y versionar grandes conjuntos de datos y archivos de modelos utilizando herramientas especializadas como Git LFS y Data Version Control (DVC); * Mantener la reproducibilidad completa de tus experimentos de machine learning y pipelines de entrenamiento; * Aplicar estrategias de branching colaborativas adaptadas para la investigación de ciencia de datos en equipo; * Configurar conceptos básicos de CI/CD para automatizar la prueba y validación de modelos. El curso comienza con la terminología y configuración básicas del control de versiones antes de pasar a estrategias avanzadas de versionado de datos y automatización de pipelines. Progresarás a través de explicaciones escritas claras y escenarios basados en código que simulan entornos de equipo del mundo real. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, entusiastas del machine learning e ingenieros de software que buscan adoptar prácticas de MLOps, sin requerir experiencia previa en control de versiones. Comienza a leer hoy mismo para construir una base sólida y profesional para tus proyectos de machine learning.