
Implementa flujos de MLOps para entrenar, registrar, desplegar y monitorear modelos de machine learning usando MLflow, FastAPI, Docker, AWS, Prefect y Grafana, gestionando el ciclo completo en producción.
Clases del curso
Tracking del ciclo de vida de modelos de machine learning
Orquestación de pipelines de machine learning
Despliegue de modelo de machine learning
Monitoreo de modelo de machine learning en producción
Conoce quién enseña el curso

María Camila Durango
Machine Learning Developer
⚙️ MLOps Engineer
✨ Lideresa de la comunidad Medellín AI
conocimientos previos
- Programación orientada a objetos con Python.
- Git y GitHub.
- Manipulación y transformación de datos con Pandas y Numpy.
- Programación de API con Flask y/o FastAPI.
- Desarrollo de modelos de machine learning.
- Creación de contenedores con Docker.
- Amazon Web Services: bases de datos y EC2.
software y recursos necesarios
- Visual Studio Code.
- FastAPI
- Cuenta de AWS.
- AWS CLI.
- Poetry, Conda o Pip.
- Python 3.9.
4.3 · 30 opiniones


Edwin Uldarico Hernandez Osorio
Felicito a la docente por no hacer un mini curso y tratar de cubrir un aspecto tan extenso en un solo curso, Me gustaría que platzi realizara una escuela entera para MLops,


Christian Julian Acosta Santamaria
Me gustó mucho la dinámica del curso, dando a entender el flujo de MLOps desde el tracking hasta la puesta en producción. La implementación con AWS me pareció super buena. Sería interesante ver toda una escuela para MLOps.


Santiago Tamayo Lopez
La claridad de los conceptos, las recomendaciones y la especificidad en cada uno de los pasos para interiorizar funcionamiento de los mismos y posibles integraciones o modificaciones

Daniel Hernandez
Me encantó este curso, aprendí nuevas tecnologías y entendí nuevas cosas acerca de DevOps

Diego Alexander Chero Olazabal
Excelentu curso, me encanto. Brinda muchas herramientas que requieren ser profundizadas pero en su simplicidad de uso se siente el potencial


Yharon Andres Junca Molano
Gracias Profe Camila. En general, el curso muy completo y entendible, aprendí nuevas cosas y me llevo un mejor contexto del tema. Saludos.


Francisco Serrato Jiménez
Curso avanzado, que se necesita tener conocimiento, hay mucha terminología que se utiliza y te puedes perder si no la dominas.


Carlos Enrique Rodríguez Bernal
Excelente!


Yeimer Enrique Hurtado Moreno
este curso es de lo mejor vale la pena


Carlos Garavito
Es un gran curso para entender los fundamentos de MLOps.


David Santiago Puerta Betancur
Excelente curso, a pesar de lo denso, si le dedicas el tiempo necesario la profe y el contenido van a aportar demasiado, super recomendado


Pablo Campiño
El curso es genial y valioso en su contenido. Aunque hubo aspectos a corregir, esto me agregó experiencia al solucionarlos como en los casos de Docker , AWS y Postgres, resultado con éxito todas las corridas de las prácticas. El alcance del curso fue bien amplio y sienta bases para profundizar. Como lo he hecho en otros cursos claves, vuelvo a repasar el curso con renovada atención a las valiosas recomendaciones de María Camila y a profundizar algunos aspectos técnicos. Recomiendo a Platzi revisar algunas escenas para ajustarlas en las presentaciones..


Ruben Dario Troche Piñanez
Excelente el curso. Muchísimas gracias Profesora y Platzi, por agregarme valor.

laureano rueda
Excelente servicio!!


Sandra Milena RAIRAN PINILLA
Muy organizado y dominio del tema por parte de la ingeniera


Carlos Villalobos
El tener los recursos que permiten seguir el paso a paso. Su tono pausado ayuda a entender sin abrumarse.


Sebastian Carvalho
Todo.


Juan R. Vergara M.
Lo mejor de este curso fue la comprensión profunda de MLOps, incluyendo la integración y automatización de procesos de Machine Learning, el seguimiento y gestión de modelos con MLflow, y el despliegue eficiente de modelos utilizando Docker y FastAPI. Además, el curso destacó la importancia de las mejores prácticas en el manejo de datos, la orquestación de tareas, y la creación de características para maximizar el rendimiento predictivo de los modelos.


German Alonso Rodríguez Díaz
Gracias Maria Camila. Muy bien explicado


Erick Lopez
Excelente curso, aprendes mucho en verdad.


Andrés Márquez
Me gustó mucho el curso ya que define las etapas de manera precisa y presenta los conceptos de forma clara. Se puede apreciar el dominio del tema por parte de la docente, quien explica la teoría de manera comprensible y efectiva. Sin embargo, en cuestiones técnicas, como el código y el despliegue, el curso avanza un poco rápido, lo que dificulta seguir la implementación paso a paso durante las clases. Creo que sería beneficioso dedicar más tiempo al diseño de estas sesiones para permitir una mejor comprensión y práctica. Resumen: El curso es excelente en teoría y claridad de conceptos, pero podría mejorar en la profundidad y el ritmo de las secciones técnicas para facilitar la implementación práctica.

Daniel Fernando Murcia Perdomo
Gran curso para desplegar modelos


Personalmente que no sabía del tema, le falto hablar sobre temas básicos ya que hay personas como yo que apenas estamos viendo este curso, pero del resto excelente!


Esteban Navarro Díaz
Es un curso innovador, no obstante, es necesario más conocimientos previos a los que se obtienen en la ruta, por ejemplo, es necesario saber de un poco más de manejo de servicios de nube y creación de aplicaciones.


Nicolas Felipe Palacios Villarraga
El curso tiene muy buenas intenciones, pero la complejidad del modelo que se esta desarrollando desdibuja un poco la intencion... a lo mejor, si pudiera hacerse todo el codigo desde cero e ir aplicando progresivamente los conceptos, seria mucho mejor


Raúl Mamani Cusi
Muy buen curso, quiza algunas veces se mezclaron conceptos, pero da una idea de MLOPS


Carlos Mario Salazar
Este curso es bueno para alguien que ya tiene bases en MLOps y quiere enriquecer su conocimiento en el tema, pero no lo recomiendo para alguien principiante ya que terminara creando confusiones


Cesar De Alba
Lo mejor es el contenido del curso. Sin embargo se debería hacer aun mas hincapié en los pre requisitos del curso pues note mucha gente confundida en los comentarios. Adicional, incluir las herramientas mas populares, en este caso, tal vez era mejor usar airflow a prefect.

La docente tiene un buen dominio del tema y explica bien. Pero el formato del curso está demasiado condensado, y mal producido. Hay errores de bucles en los vídeos, otros terminan abruptamente en una explicación que no continúa en la siguiente clase, el examen final tiene preguntas con opciones repetidas, entre otras cosas.


Edgar A. Gonzalez Ambriz
El docente tiene que mejorar pues mostraba demasiada inseguridad en cuanto le surgía un error en el código. Es difícil entender un código tan complejo preparado previamiente y no generado desde cero en tiempo real
Complementa este curso con nuestras rutas de aprendizaje

Inteligencia Artificial y Data Science
Potencia tu carrera con nuestros cursos online de ciencia de datos. Domina la analítica de datos para resolver desafíos y certifícate como Data Scientist.




Análisis y Visualización de Datos
Análisis y Visualización de Datos




Machine Learning y Deep Learning
Machine Learning y Deep Learning




Fundamentos de Data Science y AI
Fundamentos de Data Science y AI
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender