Bootcamp Avanzado MLOps |Machine Learning Operation Hands-on from Udemy

Si estás buscando un curso práctico, avanzado y aplicado para aprender las tecnologías de MLOps, has venido al lugar correcto.

Según una encuesta de Algorithmia, el 85% de los proyectos de Machine Learning no llegan a producción. Además, el mercado de MLOps no para de crecer. Se estimó en $23,2 mil millones para el 2019 y se proyecta que alcance los $126 mil millones para 2025. Por ello, el formarte en MLOps te dará numerosas oportunidades laborales y profesionales.

Este curso está diseñado para aprender todo lo relacionado con MLOps, desde el desarrollo, registro y versionado de modelos hasta la monitorización, CI/CD, despliegue en cloud, productivización, model serving y puesta en producción mediante APIs y aplicaciones web.

Con la formación teórica, las guías de estudio descargables, los ejercicios prácticos y los laboratorios aplicados a casos de uso reales este es el único curso que necesitarás para aprender a implementar un ciclo completo de MLOps.

Para ello, te guiaremos a través de las competencias de MLOps, compartiendo explicaciones claras y útiles consejos profesionales.

¿Qué incluye el curso?

Conceptos básicos y fundamentos de MLOps. Desafíos en la gestión tradicional del ciclo de vida del ML. Cómo MLOps aborda los problemas de subir a producción un modelo
Niveles de implantación del MLOps
Toolbox completo de MLOps. Aprenderemos algunas de las herramientas más novedosas de MLOps.
Instalación de herramientas.
Seguimiento de experimentos y registro de modelos con MLFlow.
Automatización del ciclo de vida del modelo con Pycaret. Pycaret permite automatizar y facilitar gran parte del ciclo de MLOps, como el versionado de modelos, entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos.
Interpretabilidad de modelos y deriva de datos.
Versionado de modelos
Docker. Aprenderemos a encapsular y distribuir fácilmente una aplicación de Machine Learning a través de un contenedor de Docker.
Puesta en producción de modelos.
Desarrollo de APIs con FastAPI. Aprenderemos a desarrollar una API para que podamos integrar nuestro modelo de ML en herramientas o software empresariales.
Desarrollo de una aplicaciones web con Gradio. Aprenderemos a desarrollar una aplicación web para que cualquier usuario de negocio pueda hacer uso del modelo.
Desarrollo de aplicación con Flask y despliegue en cloud mediante containers. Aprenderemos a desarrollar una aplicación de ML con Flask y HTML, a sitribuirla a traves de un container de Docker y a ponerla en producción en Azure.
Despliegue en el Cloud de Azure de modelos. Aprenderemos a desplegar modelos en el cloud a través de imágenes de Docker, Blob Storage o Azure Machine Learning.

Únete hoy y obtén acceso inmediato y de por vida a:

• Guía de formación de MLOps (e-book en PDF)

• Archivos, códigos y recursos descargables

• Laboratorios aplicados a casos de uso reales

• Ejercicios prácticos y cuestionarios

• Recursos como: Cheatsheets y resúmenes

• Soporte experto 1 a 1

• Foro de preguntas y respuestas del curso

• 30 días de garantía de devolución de dinero

Si estás listo para mejorar sus habilidades de MLOps, aumentar tus oportunidades laborales y convertirte en un profesional en ciencia de datos, te esperamos.

What's inside

Learning objectives

Conceptos básicos y fundamentos de mlops
Niveles de implantación del mlops
Seguimiento de experimentos y registro de modelos con mlflow.
Automatización del ciclo de vida del modelo con pycaret
Interpretabilidad de modelos y deriva de datos.

Docker
Desarrollo de apis con fastapi
Desarrollo de una aplicaciones web con gradio y flask
Despliegue en cloud de modelos
Azure

Conceptos básicos y fundamentos de mlops
Niveles de implantación del mlops
Seguimiento de experimentos y registro de modelos con mlflow.
Automatización del ciclo de vida del modelo con pycaret
Interpretabilidad de modelos y deriva de datos.
Docker
Desarrollo de apis con fastapi
Desarrollo de una aplicaciones web con gradio y flask
Despliegue en cloud de modelos
Azure

Syllabus

Introducción al curso

Como aprovechar al máximo el curso

Material del curso

Retos y evolución del Machine Learning

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Covers MLFlow, DVC, and FastAPI, which are essential tools for managing and deploying machine learning models in production environments, making it highly relevant for professionals

Explores the automation of the model lifecycle with Pycaret, which can significantly speed up development and deployment processes, making it valuable for those seeking efficiency

Includes hands-on labs applied to real-world use cases, providing practical experience that is highly beneficial for learners looking to apply their knowledge immediately

Requires installing specific tools and libraries, which may present a barrier for some learners who are not familiar with setting up development environments

Utilizes Docker for containerization, which is a standard practice for deploying machine learning applications, but requires learners to have some familiarity with container technologies

Features Volere for solution design, which may not be widely adopted, but offers a unique perspective on requirements engineering in machine learning projects

Reviews summary

Bootcamp mlops avanzado y práctico

De acuerdo con los estudiantes, este curso ofrece una inmersión profunda y práctica en el mundo del MLOps. Se enfoca en poner modelos de Machine Learning en producción utilizando un amplio conjunto de herramientas y tecnologías actuales como MLFlow, Pycaret, DVC, Docker, FastAPI, Gradio, Flask y Azure. Los laboratorios aplicados y los ejercicios prácticos son puntos destacados, ayudando a solidificar el conocimiento teórico. Sin embargo, dada la cantidad de herramientas cubiertas y el nivel avanzado, algunos estudiantes pueden encontrar el material denso o desafiante si no tienen una base sólida previa en desarrollo de software o ML.

Hay recursos descargables y soporte.

"Los materiales descargables son un buen complemento a las clases."

"Las guías de estudio son útiles para repasar los conceptos."

"El foro de preguntas y respuestas es activo y ayuda a resolver dudas."

Se cubren muchas herramientas relevantes de MLOps.

"Me impresionó la cantidad de herramientas MLOps que se vieron: MLFlow, DVC, FastAPI... un toolbox completo."

"Aprender a usar Pycaret para la automatización del ciclo fue un plus, muy práctico."

"La parte de Docker y contenedores es esencial para MLOps y está bien explicada."

"Cubre herramientas clave para la puesta en producción de modelos."

El curso destaca por su aplicación práctica.

"Lo que más me gustó fueron los laboratorios, son muy aplicados y te ayudan a entender cómo funciona MLOps en el mundo real."

"Las partes de docker y despliegue con Azure fueron súper útiles, es algo que necesitaba para mi trabajo."

"Los ejercicios te obligan a ensuciarte las manos con las herramientas, que es la mejor forma de aprender."

"Valoro mucho el componente hands-on; no es solo teoría."

Puede ser desafiante para algunos.

"Como se cubren tantas herramientas, a veces sentí que la profundidad no era la esperada en algunos temas."

"Necesitas tener una base sólida en programación y Machine Learning antes de empezar, si no, puede abrumar."

"La instalación de algunas herramientas fue un poco complicada al principio."

"Es un curso intensivo, prepárense para dedicarle tiempo."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Bootcamp Avanzado MLOps |Machine Learning Operation Hands-on with these activities:

Repasar los fundamentos de DevOps

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Refrescar los conceptos básicos de DevOps ayudará a comprender mejor los principios de MLOps cubiertos en el curso.

Browse courses on DevOps

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Leer artículos introductorios sobre DevOps.
Ver videos explicativos sobre el ciclo de vida de DevOps.
Identificar las diferencias clave entre DevOps y MLOps.

Revisar 'Effective DevOps' de Jennifer Davis y Ryn Daniels

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Leer este libro ayudará a comprender los principios de DevOps que subyacen a MLOps.

View Effective DevOps on Amazon

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Leer la introducción y los primeros capítulos del libro.
Tomar notas sobre los conceptos clave de DevOps.
Reflexionar sobre cómo estos conceptos se aplican al desarrollo de modelos de Machine Learning.

Crear un pipeline de CI/CD básico para un modelo de ML simple

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Implementar un pipeline de CI/CD ayudará a comprender la automatización del ciclo de vida del modelo, un componente clave de MLOps.

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Configurar un repositorio de código en Git.
Crear un script para entrenar un modelo de ML simple.
Configurar un servicio de CI/CD como Jenkins o GitLab CI.
Automatizar el entrenamiento, la evaluación y el despliegue del modelo.

Four other activities

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Escribir un blog sobre el uso de MLflow para el seguimiento de experimentos

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Documentar el proceso de seguimiento de experimentos con MLflow ayudará a solidificar el conocimiento y compartirlo con otros.

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Instalar y configurar MLflow.
Realizar varios experimentos con diferentes parámetros.
Registrar los resultados de los experimentos con MLflow.
Escribir un artículo de blog que explique el proceso y los beneficios de usar MLflow.

Desarrollar una API con FastAPI para servir un modelo de Machine Learning

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Crear una API con FastAPI permitirá poner en práctica los conocimientos sobre el despliegue de modelos y la creación de servicios.

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Entrenar un modelo de Machine Learning.
Guardar el modelo entrenado.
Crear una API con FastAPI que cargue el modelo y realice predicciones.
Documentar la API con Swagger.

Revisar 'Machine Learning Engineering' de Andriy Burkov

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Este libro proporciona una visión profunda de los desafíos de la ingeniería de Machine Learning y cómo MLOps los aborda.

View Machine Learning Engineering on Amazon

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Leer los capítulos relacionados con el despliegue y el monitoreo de modelos.
Tomar notas sobre las mejores prácticas para la gestión de modelos en producción.
Comparar las técnicas descritas en el libro con las herramientas y técnicas aprendidas en el curso.

Contribuir a un proyecto de MLOps de código abierto

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Contribuir a un proyecto de código abierto permitirá aplicar los conocimientos adquiridos en un entorno real y colaborar con otros profesionales.

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Identificar un proyecto de MLOps de código abierto que sea de interés.
Familiarizarse con el código base y la documentación del proyecto.
Identificar un problema o una característica que se pueda mejorar.
Implementar la solución y enviar una solicitud de extracción.

Career center

Learners who complete Bootcamp Avanzado MLOps |Machine Learning Operation Hands-on will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Ingeniero de Machine Learning

Un Ingeniero de Machine Learning se dedica a construir, desplegar y mantener modelos de aprendizaje automático en producción. Este curso es muy relevante porque cubre el ciclo de vida completo de MLOps, desde el desarrollo del modelo hasta su implementación en la nube. Los conocimientos sobre el registro y versionado de modelos con MLFlow, la automatización con Pycaret, y el despliegue con Docker son esenciales para este rol. Además, la capacitación en el desarrollo de APIs con FastAPI y aplicaciones web con Gradio permite a los ingenieros integrar los modelos de ML en software empresarial y hacerlos accesibles a los usuarios de negocio.

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Especialista en MLOps

El Especialista en MLOps se encarga de optimizar el proceso de implementación y gestión de modelos de machine learning. Este curso te prepara para abordar los desafíos de la gestión del ciclo de vida del ML, desde la experimentación hasta la producción. La capacitación en herramientas como MLFlow y Pycaret es crucial, así como el conocimiento en Docker y el despliegue en la nube de Azure. El curso también aborda la interpretabilidad de modelos y la deriva de datos, aspectos importantes para garantizar la calidad y fiabilidad de los modelos en producción. Al finalizar, este curso te dará las herramientas para ser un especialista en MLOps.

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Científico de Datos de Producción

Un Científico de Datos de Producción se centra en llevar los modelos de ciencia de datos al entorno de producción, asegurando su escalabilidad y eficiencia. Este curso es muy útil, ya que profundiza en MLOps, cubriendo conceptos esenciales como la automatización del ciclo de vida del modelo con Pycaret, el versionado de datos con DVC y el despliegue en la nube. El desarrollo de APIs con FastAPI y aplicaciones web con Gradio facilita la integración de modelos en sistemas existentes. La capacitación en Docker y Azure permite a los científicos de datos implementar modelos de manera efectiva en entornos de producción. Los conocimientos que se aprenden en este curso te ayudarán a destacar como científico de datos de producción.

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Ingeniero de DevOps para Machine Learning

El Ingeniero de DevOps para Machine Learning combina las prácticas de DevOps con el ciclo de vida del machine learning. Este curso es valioso porque proporciona una visión completa de MLOps, desde la gestión de experimentos hasta la automatización del despliegue. Aprenderás a utilizar herramientas como Docker para la contenerización y Azure para el despliegue en la nube. La capacitación en CI/CD y la monitorización de modelos son esenciales para este rol. El curso también cubre el desarrollo de APIs con FastAPI y aplicaciones web con Gradio, habilidades útiles para integrar modelos en aplicaciones empresariales. Los conocimientos que se imparten te ayudarán a destacar como ingeniero de DevOps para Machine Learning.

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Arquitecto de Soluciones de Machine Learning

Un Arquitecto de Soluciones de Machine Learning diseña e implementa soluciones de ML a gran escala, considerando aspectos como la escalabilidad, la seguridad y la eficiencia. Este curso es relevante porque abarca el ciclo de vida completo de MLOps, desde el desarrollo hasta el despliegue en la nube. El conocimiento de herramientas como Docker, Azure y MLFlow es esencial para este rol. Además, la capacitación en el desarrollo de APIs con FastAPI y aplicaciones web con Gradio permite integrar los modelos de ML en diferentes sistemas y plataformas. Al tomar este curso, estarás capacitado para construir soluciones robustas de machine learning.

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Consultor de MLOps

Como Consultor de MLOps, asesorarás a las empresas sobre cómo implementar prácticas de MLOps de manera efectiva. Este curso es muy útil, ya que proporciona una comprensión profunda de los fundamentos de MLOps y las herramientas necesarias para automatizar el ciclo de vida del modelo. La experiencia práctica con MLFlow, Pycaret y Docker es crucial para este rol. Además, el curso cubre el despliegue en la nube de Azure y el desarrollo de APIs con FastAPI, habilidades esenciales para ofrecer soluciones completas a los clientes. Los conocimientos que adquirirás en este curso te ayudarán a marcar la diferencia como consultor.

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Ingeniero de datos

Los Ingenieros de Datos construyen y mantienen la infraestructura de datos necesaria para soportar los modelos de machine learning. Este curso es valioso, ya que abarca aspectos clave de MLOps como el versionado de datos con DVC y el despliegue en la nube. El conocimiento de herramientas como Docker y Azure es útil para garantizar la escalabilidad y la disponibilidad de los datos. Además, la capacitación en el registro de modelos con MLFlow permite rastrear y gestionar los modelos de manera eficiente. El conocimiento que adquieras te ayudará a complementar tus habilidades como ingeniero de datos.

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Analista de Machine Learning

Un Analista de Machine Learning interpreta y comunica los resultados de los modelos de ML a las partes interesadas. Este curso puede ser útil porque cubre la interpretabilidad de modelos y la deriva de datos, aspectos importantes para garantizar la calidad de los análisis. El conocimiento de herramientas como Pycaret y MLFlow puede ayudar a automatizar el proceso de análisis y a gestionar los modelos de manera eficiente. El desarrollo de aplicaciones web con Gradio permite presentar los resultados de manera interactiva. Los conocimientos que se imparten en el curso te ayudarán a hacer un mejor análisis de machine learning.

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Desarrollador de software

Un Desarrollador de Software se encarga de construir aplicaciones que utilizan modelos de machine learning. Este curso puede ser relevante porque cubre el desarrollo de APIs con FastAPI y aplicaciones web con Gradio, habilidades útiles para integrar los modelos de ML en software. La capacitación en Docker permite encapsular y distribuir las aplicaciones de manera eficiente. Además, el conocimiento de Azure facilita el despliegue en la nube. Los conocimientos que se imparten en el curso te ayudarán a integrar modelos de machine learning en aplicaciones de software.

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Investigador de Machine Learning

El Investigador de Machine Learning se enfoca en desarrollar nuevos algoritmos y técnicas de aprendizaje automático. Este curso puede ser útil, ya que cubre aspectos clave de MLOps como el registro y versionado de modelos con MLFlow y la interpretabilidad de modelos. Estas habilidades permiten gestionar y evaluar los modelos de manera más eficiente durante la investigación. Además, la capacitación en Docker facilita la reproducción de experimentos. Para convertirte en un investigador de machine learning, los conocimientos que se imparten pueden ser muy valiosos.

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Gerente de Producto de Machine Learning

Los Gerentes de Producto de Machine Learning definen la estrategia y la hoja de ruta de los productos basados en ML. Este curso puede ser útil ya que comprender los desafíos y las oportunidades que MLOps presenta te permitirá tomar decisiones más informadas. La capacitación en el despliegue de modelos y la gestión del ciclo de vida del ML te dará una visión más clara de los requisitos técnicos y las limitaciones. Los conocimientos que adquirirás en el curso te ayudarán a tener una mejor visión como gerente de producto de machine learning.

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Analista de negocios

Como Analista de Negocios, puedes beneficiarte de este curso para entender cómo implementar soluciones de Machine Learning en tu empresa. Aunque este curso sea técnico, el entendimiento de MLOps te ayudará a comunicarte eficazmente con los equipos técnicos y a alinear las soluciones de ML con los objetivos de negocio. El conocimiento de cómo se desarrollan APIs con FastAPI y aplicaciones web con Gradio te permitirá visualizar las posibilidades de integrar los modelos de ML en las operaciones de la empresa. Los conocimientos que adquieras en este curso te ayudarán a realizar un mejor análisis de negocios.

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Administrador de bases de datos

Un Administrador de Bases de Datos (DBA) gestiona y mantiene las bases de datos, que son cruciales para el funcionamiento de aplicaciones de machine learning. Este curso puede ser beneficioso porque el conocimiento de cómo los modelos de ML acceden y utilizan los datos puede ayudar a optimizar el rendimiento de la base de datos. Además, entender las herramientas de MLOps como MLFlow y DVC puede facilitar la colaboración con los equipos de ciencia de datos. Los conocimientos que imparten te ayudarán en gran medida en la administración de bases de datos.

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Tester de Software

Un Tester de Software se encarga de asegurar la calidad del software. Este curso puede ser relevante, ya que comprender el ciclo de vida de MLOps te permitirá diseñar pruebas más efectivas para modelos de machine learning. El conocimiento de herramientas como Docker puede ayudarte a crear entornos de prueba consistentes. Aunque este curso no se centra directamente en el testing, te dará una valiosa perspectiva sobre cómo evaluar y validar los modelos de ML. Los conocimientos que se brindan te ayudarán en las pruebas de software.

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Director de Tecnología

Un Director de Tecnología supervisa la estrategia tecnológica de una empresa. Este curso puede ser útil, ya que el conocimiento de MLOps te permitirá tomar decisiones informadas sobre la inversión en tecnologías de machine learning. Comprender el ciclo de vida del modelo, desde el desarrollo hasta el despliegue, te dará una visión más clara de los desafíos y las oportunidades que presenta el ML. Aunque este curso sea técnico, te dará una perspectiva valiosa para liderar la innovación en tu empresa. Los conocimientos impartidos te ayudarán a desarrollarte como director de tecnología.

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