Ingeniería de Machine Learning en AWS: SageMaker y Flujos de Trabajo MLOps

La transición de entrenar un modelo de machine learning en tu máquina local a implementarlo en un entorno de nube confiable y escalable puede ser un salto abrumador. Este curso cierra esa brecha presentándote la ingeniería de machine learning basada en la nube en AWS. Aprenderás a tomar modelos entrenados, implementarlos en puntos finales de producción y automatizar todo el ciclo de vida. Al comprender los conceptos clave de la nube y las mejores prácticas de MLOps, pasarás de ser un científico de datos o desarrollador a un profesional de machine learning en la nube capaz de gestionar sistemas de nivel de producción. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de machine learning en la nube y los servicios principales de AWS. - Implementar modelos de machine learning en puntos finales escalables utilizando AWS SageMaker. - Automatizar flujos de trabajo y pipelines de machine learning utilizando AWS Step Functions y Lambda. - Implementar prácticas modernas de MLOps, incluyendo la contenedorización básica y el monitoreo de modelos. - Configurar arquitecturas de inferencia sin servidor seguras y rentables para predicciones en tiempo real. Comenzando con la terminología esencial, progresarás a través de lecciones de texto estructuradas y ejemplos de código que te guiarán desde la implementación básica de modelos hasta la orquestación de pipelines totalmente automatizados. Este curso está diseñado para principiantes en ingeniería en la nube, científicos de datos que buscan operacionalizar sus modelos y desarrolladores de software que transicionan a roles de machine learning, sin requerir experiencia previa en AWS. Comienza a leer hoy mismo para dominar los elementos esenciales de la ingeniería moderna de machine learning en la nube.