Ingeniería de Machine Learning en la Nube y Fundamentos de MLOps

Escalar modelos de machine learning desde un notebook local a un entorno de producción robusto y automatizado en la nube es una de las habilidades más críticas en la tecnología moderna. Este curso te guía a través de los principios fundamentales de la ingeniería de machine learning en la nube y los pipelines operacionales. Pasarás de escribir scripts de modelos simples a diseñar flujos de trabajo de ML automatizados y reproducibles en la nube. Aprenderás a preparar datos, entrenar modelos utilizando machine learning automatizado (AutoML) y desplegar esos modelos como servicios escalables en la nube. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura fundamental de los sistemas de machine learning basados en la nube y los ciclos de vida de MLOps - Aplicar las mejores prácticas de ingeniería de software para escribir código de machine learning limpio y reproducible - Configurar pipelines de machine learning automatizados para optimizar la selección de modelos y el ajuste de hiperparámetros - Desplegar modelos de machine learning entrenados como APIs y microservicios escalables y seguros en la nube - Implementar pipelines básicos de CI/CD y estrategias de monitoreo específicamente adaptadas para flujos de trabajo de machine learning - Explorar patrones operacionales modernos que incluyen la generación aumentada por recuperación (RAG) y los conceptos básicos de despliegue de LLM El curso comienza con la terminología central y los conceptos arquitectónicos antes de guiarte a través de los pasos prácticos para construir, probar, desplegar y monitorear modelos basados en la nube. A través de explicaciones escritas claras y escenarios de código paso a paso, obtendrás una comprensión práctica de los flujos de trabajo de ML listos para producción. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores de software que desean hacer la transición a operaciones en la nube. No se requiere experiencia previa en ingeniería en la nube, aunque una comprensión básica de Python es útil. Comienza a construir pipelines de machine learning escalables y automatizados en la nube hoy mismo.