Bootcamp de DevOps a MLOps: Transición hacia la Ingeniería

Del Dato al Despliegue — Aprende MLOps Construyendo un Proyecto Real de Machine Learning con MLflow, Docker y Kubernetes
4.93 (14 reviews)
Udemy
platform
Español
language
Data Science
category
instructor
Bootcamp de DevOps a MLOps: Transición hacia la Ingeniería
5 005
students
9 hours
content
Apr 2025
last update
$99.99
regular price

What you will learn

Comprender el ciclo de vida completo de un proyecto de machine learning desde el procesamiento de datos hasta el despliegue en producción.

Configurar y utilizar MLflow para el seguimiento de experimentos.

Aplicar técnicas de ingeniería de datos y características en notebooks de Jupyter.

Empaquetar modelos de ML utilizando FastAPI y desplegarlos con Docker y Kubernetes.

Construir interfaces visuales con Streamlit y conectarlas a modelos en producción.

Automatizar pipelines de ML con GitHub Actions y gestionar imágenes de contenedores con DockerHub.

Implementar modelos en producción con Seldon Core.

Supervisar modelos en producción usando Prometheus y Grafana.

Aplicar GitOps para entrega continua utilizando ArgoCD.

Integrar prácticas de DevOps en flujos de trabajo de machine learning (MLOps)

Course Gallery

Bootcamp de DevOps a MLOps: Transición hacia la Ingeniería – Screenshot 1
Screenshot 1Bootcamp de DevOps a MLOps: Transición hacia la Ingeniería
Bootcamp de DevOps a MLOps: Transición hacia la Ingeniería – Screenshot 2
Screenshot 2Bootcamp de DevOps a MLOps: Transición hacia la Ingeniería
Bootcamp de DevOps a MLOps: Transición hacia la Ingeniería – Screenshot 3
Screenshot 3Bootcamp de DevOps a MLOps: Transición hacia la Ingeniería
Bootcamp de DevOps a MLOps: Transición hacia la Ingeniería – Screenshot 4
Screenshot 4Bootcamp de DevOps a MLOps: Transición hacia la Ingeniería
6582431
udemy ID
23/04/2025
course created date
27/04/2025
course indexed date
Bot
course submited by