Nivel Intermedio
9 clases
1 hora de contenido
8 horas de práctica
En este laboratorio pondrás aprueba tus conocimientos de despliegue de modelos machine learning en un proyecto de la empresa ficticia FINNTEK CORP. Consiste en mejorar cómo se provisiona el modelo a través de una API construida en Python. Se quiere lanzar una nueva versión del modelo y se necesita de tu talento para:
Clases del curso
Mejoras incrementales
Mejoras fundamentales
Cierre del laboratorio
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Ricardo Alanís
Data Science Director en Nowports
👥 Disfruta de estudiar y participar en comunidades.
💻 Cree en el valor de practicar creando proyectos.
🧠Le encanta la inteligencia artificial.
Proyecto del curso
Optimización de provisionamiento de modelo de machine learning de churn en FINNTEK CORP
Mejora la forma en cómo se provisiona un modelo de machine learning. Explora cómo se carga el modelo, la construcción y prueba de su API y diferentes servicios de cómputo en la nube. Decide cómo mejorarla, qué servicio cloud utilizar y si es necesario cambiar de tecnología para llevar el modelo a producción y que sea más estable.
Ver proyectoconocimientos previos
- Git y GitHub.
- Entrenamiento de modelos de machine learning.
- Programación de API con Flask y/o FastAPI.
- Configuración profesional de entorno de trabajo para ciencia de datos.
- Despliegue de modelos de machine learning.
software y recursos necesarios
- Terminal y línea de comandos.
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
- Git y GitHub.
Opiniones del curso
4.7 · 33 opiniones
JHON ERIK BERMUDEZ BARRERA
@artisfb1·
EXCELENTE
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Alberto Duque Villegas
@aduquev·
Es un laboratorio que simula un ambiente laboral y depende de cada uno de nosotros aprovecharlo y tomar el espacio como una oportunidad para recordar conocimientos o para buscarlos por nuestra propia cuenta.
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso, ahora Flask.
Giocrisrai Godoy Bonillo
@giocrisrai·
Excelente contenido muy util para poner en practica lo aprendido en la ruta
Leandro Ayala
@leandro.ayala4616·
Jaja ni estudie? Ahora hago el curso.
Juan García Bauzá
@juangarciabauza·
Buenos consejos antes de llevar un proyecto a producción.
Jesus Calderon
@j.calderon·
excelente laboratorio, se hace necesario tener más laboratorios en las distintas rutas de aprendizaje.
Angel Dario Bublitz
@dariobublitz·
Hay mucho entusiasmo que contagia y eso es bueno!!
Gerónimo Nievas
@geronimonievas10·
Lunes 3 de abril 2023 - Me gustó mucho la idea de este proyecto, a partir de hoy mismo investigaré acerca de servidores en la nube con Raspberry (de ser necesario) o que los datos se vean en un archivo de looker studio con accesos varios para el proyecto, estimo el 17 de abril actualizar en mensajes del curso los cambios - Espero junto a mis compañeros seguir aprendiendo y mejorando, gracias
Omar Said Cordero Lugo
@ocordero·
Excelente curso
Nery Fuentes
@nery.fuentes·
Excelente :)
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·
Un laboratorio que complementa perfectamente el anterior, lastima que en la ruta no se dan las herramientas necesarias para llevar a cabo este curso sin buscar ayudas externas, no se nos habla de librerias para trabajar con APIs y el curso de MLOps no es el mejor, pero eso no desmerita lo interesante de este laboratorio.
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Recomiendo toda la ruta de Data Scientist con Python
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984·
La calidad humana y profesional del profe.
LUIS GUILLERMO MONCADA RUIZ
@fiyugun·
Muy buen Laboratorio.
Eduardo Enriquez
@edu.e.mendoza·
Muy interesante atender los principales puntos del laboratorio
Juan R. Vergara M.
@juan-raul-vergara-m·
Necesitamos más laboratorios como estos, aunque deberían ser un pocos más extensos de contenido.
Jerson David Puentes Sanchez
@JersonPuentes·
Aplicar refactorización del código.
Jovanny Delgado
@jovannydelgado·
Ver como un producto que funciona en tu git llevarlo luego a una plataforma como AWS o GCP para su puesta en produccion
Ender Saul Pacheco Garcia
@ender.saul·
Excelente practica
frank hurtado
@frandak2·
muy buen material para poder llevar acabó todo el proceso de paso a produccion de un modelo ML
Santiago García Rincón
@santiago_gr24·
Este curso es para HACER, muy buena dinamica
Pablo Campiño
@pcampo21·
Es un magnífico curso ya que el alcance permite ensamblar los conocimientos adquiridos, para ir a producción. Solo sugiero que el espacio de laboratorio sea algo mas guiado, por ejemplo por un plan algo mas concreto que posiblemente recibiremos del senior developer, por ejemplo. Por lo demás, felicitaciones y estoy satisfecho con el entrenamiento.
Christian Julian Acosta Santamaria
@Julian0216·
Me gustan estos Labs. Sería bueno ver mas así de trabajos end to end
Mauricio Murillo Benítez
@mmurillob2021·
Bien.
Juan Camilo Botero Rendon
@juancamiloinfor62·
Estoy muy feliz de haber llegado hasta este punto de terminar la ruta de ciencia de datos
Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Excelente el Laboratorio y realmente muy últil e interesante. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.
Juan L
@jlezama1·
Muy buena metodologia, no la conocia, no puedo esperar a hacer mis propios proyectos y empezar a ayudar en este laboratorio!
Edwin Castelblanco Sánchez
@Edwinelrojo·
Pensé que era un curso que profundizaria, pero este laboratorio fue llevado a cabo en el otro curso, se que la practica hace al maestro, debería se mas a profundidad este curso o con otro abordaje.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Machine Learning con Python
28 horas
8 Profes
Aprende y aplica tus conocimientos para desarrollar soluciones avanzadas. Domina las habilidades necesarias para crear modelos de ML efectivos.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender