Introducción a OpenShift AI para Ciencia de Datos y MLOps

Las organizaciones están adoptando rápidamente la IA, pero llevar los modelos de machine learning del desarrollo a la producción requiere una plataforma estructurada y escalable. OpenShift AI proporciona las herramientas esenciales para construir, entrenar, desplegar y monitorizar modelos de manera eficiente a escala. En este curso basado en texto, transitará de la comprensión de conceptos básicos de ciencia de datos a la gestión de flujos de trabajo completos de MLOps. Adquirirá las habilidades para navegar por los notebooks de Jupyter, configurar pipelines de ciencia de datos y servir modelos para aplicaciones del mundo real. Lo que aprenderá: 1. Comprender la arquitectura central de OpenShift AI y su papel en MLOps moderno. 2. Lanzar y configurar entornos de notebook de Jupyter para ciencia de datos colaborativa. 3. Construir y automatizar pipelines de ciencia de datos para optimizar el entrenamiento y la validación de modelos. 4. Desplegar modelos de machine learning entrenados como APIs escalables para la integración de aplicaciones. 5. Aplicar las mejores prácticas modernas de MLOps, incluyendo el monitoreo de modelos y el control de versiones. 6. Integrar bases de datos vectoriales y modelos fundacionales para soportar flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación (RAG). El curso comienza con conceptos fundamentales de ciencia de datos nativa de la nube antes de guiarlo a través de tutoriales prácticos y basados en texto de configuración de espacios de trabajo, creación de pipelines y despliegue de modelos. Aprenderá a través de explicaciones claras y ejemplos de configuración estructurados diseñados para una aplicación inmediata. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, ingenieros de DevOps y profesionales de TI que son nuevos en OpenShift AI, sin requerir experiencia previa en orquestación de contenedores. Comience a aprender hoy mismo y libere el poder de las operaciones de machine learning nativas de la nube.