

Curso de MLOPS: Despliegue de Modelos de Machine Learning
Publicado el 27 de enero de 2024
Especialízate en MLOps y ejecuta tus proyectos de machine learning de forma eficiente y escalable para que terminen en producción. Conoce el ciclo de MLOps y ejecuta sus etapas para desarrollar sistemas de ML que apoyen en la toma de decisiones de una empresa o que se integren a diversas aplicaciones.
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
¡Comparte tus logros con un certificado!
Cuando termines el curso tendrás acceso al certificado digital para compartirlo con tu familia, amigos, empleadores y la comunidad.

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.
Mira las primeras 3 clases sin costo en este momento
4.2 · 24 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


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!


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.


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


Sebastian Carvalho
Todo.


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


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.


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


German Alonso Rodríguez Díaz
Gracias Maria Camila. Muy bien explicado


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..

Daniel Fernando Murcia Perdomo
Gran curso para desplegar modelos


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.


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


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.


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

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.
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