MLOps Academy

Name: MLOps Academy
Availability: InStock

PYTHONAiData_scienceCloud

Lleva modelos de ML a producción: experiment tracking, serving, CI/CD, monitoring, y drift detection con MLflow, Docker, y Kubernetes.

🤖 Impulsado por IA📚 30 cursos👥 100.000+ estudiantes⭐ Calificación 4,9

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Descripción general del curso

MLOps: Deploy & Monitor ML Models

Lleva modelos de ML a producción: experiment tracking, serving, CI/CD, monitoring, y drift detection con MLflow, Docker, y Kubernetes. Este track cubre 30 mini-cursos progresivos desde principiante absoluto (A1) hasta avanzado (B2), con lecciones cortas y enfocadas y cuestionarios rápidos para consolidar cada concepto.

What You Will Learn

Comienzas con los fundamentos y avanzas a través de temas intermedios y avanzados, cada curso construyendo sobre el anterior. Cada lección es práctica y compacta, con un tutor AI disponible 24/7 cuando necesites ayuda.

How It Works

Cada curso se divide en cuatro lecciones enfocadas y compactas. Completa algunos lecciones al día y dominarás el track completo en semanas, no en meses.

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Herramientas

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Potencia tu aprendizaje con herramientas y funciones impulsadas por IA

💬

Chat con IA

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🧠

Súper PreguntaPRO

Obtén respuestas a nivel experto

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Crear LecciónPRO

Constructor de lecciones impulsado por IA

🏆

Iniciar Examen de CertificaciónPRO

Obtén tu certificado

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Iniciar Desafío

Pon a prueba tus habilidades

Cómo Aprenderás

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Lecciones Interactivas

Ejercicios de codificación prácticos con retroalimentación en tiempo real

🤖

Tutor de IA

Obtén ayuda instantánea de nuestro IA cuando te atasques

💻

Editor Integrado

Escribe y ejecuta código directamente en tu navegador

🏆

Certificado

Obtén un certificado al completar el curso

Plan de Estudios

30 Cursos

Todos los cursos en la ruta de aprendizaje MLOps Academy.

Qué es realmente MLOps

A14 lecciones

Explique MLOps con términos sencillos y recorra todo el ciclo de vida del ML, desde los datos hasta producción.

Por qué los modelos fallan en producción

A14 leccionesPRO

Identifique las razones reales por las que un modelo excelente fuera de línea falla cuando lo utilizan usuarios reales.

Registre cada experimento con MLflow

A14 leccionesPRO

Registre parámetros, métricas y ejecuciones para no volver a perder ningún experimento.

Entornos de ML reproducibles

A14 leccionesPRO

Fije cada dependencia para que su ejecución de entrenamiento produzca el mismo resultado en cualquier lugar.

Versione sus datos con DVC

A14 leccionesPRO

Realice el seguimiento de grandes conjuntos de datos en Git sin sobrecargar el repositorio.

Explicación del registro de modelos

A24 leccionesPRO

Almacene, versione y prepare modelos entrenados como artefactos de primera clase.

Prepare un modelo para su implementación

A24 leccionesPRO

Convierta un modelo entrenado en un artefacto portable y cargable.

Sirva un modelo con FastAPI

A24 leccionesPRO

Envuelva cualquier modelo en una API HTTP real de predicciones.

Cree un contenedor Docker para su servicio de ML

A24 leccionesPRO

Construya un contenedor reproducible que ejecute su modelo en cualquier lugar.

Su primer flujo de ML de extremo a extremo

A24 leccionesPRO

Conecte el entrenamiento, el registro, el servicio y las predicciones en una única canalización funcional.

CI/CD para machine learning

B14 leccionesPRO

Automatice las pruebas y la implementación de modelos con GitHub Actions.

Canalizaciones de entrenamiento automatizadas

B14 leccionesPRO

Convierta scripts improvisados en un DAG de entrenamiento reproducible y organizado por etapas.

Construya un feature store

B14 leccionesPRO

Proporcione características coherentes para el entrenamiento y la inferencia con Feast.

Valide y pruebe modelos de ML

B14 leccionesPRO

Detecte modelos y datos defectuosos antes de que lleguen a los usuarios.

Inferencia por lotes frente a inferencia en línea

B14 leccionesPRO

Elija y construya el patrón de predicción adecuado para su caso de uso.

Sirva modelos con BentoML

B14 leccionesPRO

Prepare y sirva modelos con batching y escalado adaptativo integrados.

Fundamentos de monitorización: métricas y registros

B14 leccionesPRO

Instrumente un servicio de modelos para poder observar en directo lo que hace.

Detecte el drift de datos y de concepto

B14 leccionesPRO

Mida cuándo las entradas o las relaciones se alejan de las del entrenamiento.

Pruebe modelos A/B en producción

B14 leccionesPRO

Despliegue un modelo nuevo en una parte del tráfico y mida la mejora.

Implemente su modelo en la nube

B14 leccionesPRO

Lleve un modelo en contenedor desde su portátil hasta un entorno administrado en la nube.

Kubernetes para cargas de trabajo de ML

B24 leccionesPRO

Ejecute entrenamiento y serving en Kubernetes con las primitivas adecuadas.

Serving escalable con KServe

B24 leccionesPRO

Implemente modelos como servicios de inferencia con escalado automático en Kubernetes.

Serving con GPU y batching dinámico

B24 leccionesPRO

Obtenga el máximo rendimiento de las GPU con Triton Inference Server.

Implementaciones canary y shadow

B24 leccionesPRO

Publique modelos nuevos de forma segura probándolos primero con tráfico real.

Automatice el reentrenamiento de modelos

B24 leccionesPRO

Cierre el ciclo para que los modelos se actualicen según un calendario o cuando detecten drift.

Detección de drift en profundidad

B24 leccionesPRO

Construya una monitorización sólida del drift que resista el ruido y el retraso de las etiquetas en condiciones reales.

Observabilidad de ML a escala

B24 leccionesPRO

Observe el comportamiento del modelo de extremo a extremo en los datos, las predicciones y los resultados.

Linaje y gobernanza de modelos

B24 leccionesPRO

Demuestre cómo se construyó cualquier modelo y manténgalo listo para auditorías.

Optimice los costes del serving de ML

B24 leccionesPRO

Reduzca el gasto de inferencia sin sacrificar latencia ni precisión.

LLMOps para aplicaciones con LLM

B24 leccionesPRO

Opere, evalúe y monitorice aplicaciones basadas en LLM en producción.

Preguntas frecuentes

¿Es gratuito el curso MLOps Academy?

Sí. Puedes empezar el curso MLOps Academy gratis y completar sus lecciones interactivas sin costo alguno. Una suscripción opcional a PRO desbloquea herramientas avanzadas de IA y un certificado compartible.

¿Necesito experiencia previa para aprender PYTHON?

No. El curso comienza con los fundamentos y avanza gradualmente hacia temas más avanzados, así que puedes empezar incluso sin experiencia previa en PYTHON.

¿Cómo aprenderé PYTHON en CoddyKit?

Aprendes haciendo. Las lecciones interactivas cortas combinan una explicación clara con un ejercicio de codificación práctico que se ejecuta en tiempo real, y un tutor de IA disponible 24/7 te da ayuda personalizada siempre que te atasques.

¿Obtengo un certificado al completar MLOps Academy?

Sí. Los aprendices PRO pueden hacer un examen y obtener un certificado compartible de finalización con un código verificable para el curso MLOps Academy.

¿Puedo aprender PYTHON en mi teléfono?

Sí. CoddyKit está disponible en la web y como aplicaciones nativas para iOS y Android, así que puedes aprender PYTHON en cualquier dispositivo y tu progreso se sincroniza entre ellos.

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