Edwin Uldarico Hernandez Osorio
@EdwinHernandezOsorio·
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,
Nivel Avanzado
36 clases
5 horas de contenido
10 horas de práctica
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.
Christian Julian Acosta Santamaria
@Julian0216·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
@santiago.tamayo5663·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
Iván Martínez Zarate
@imartinezz·excelente curso
Francisco Manuel Tamayo Morales
@lebejava·Excelente explicación detallada sobre despliegue de modelos a entornos en la nube. Toca temas muy densos y te da un buen punto de partida para un entorno productivo.
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984·La calidad humana y profesional de la profe
Francisco Serrato Jiménez
@fraserrato·Curso avanzado, que se necesita tener conocimiento, hay mucha terminología que se utiliza y te puedes perder si no la dominas.
Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·Excelente el curso. Muchísimas gracias Profesora y Platzi, por agregarme valor.
Sandra Milena RAIRAN PINILLA
@sandramilenarairanpinilla·Muy organizado y dominio del tema por parte de la ingeniera
Carlos Villalobos
@carloszoom3000·El tener los recursos que permiten seguir el paso a paso. Su tono pausado ayuda a entender sin abrumarse.
David Hurtado Moreno
@yhurtado700·este curso es de lo mejor vale la pena
Juan R. Vergara M.
@juan-raul-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
@germanArodriguez·Gracias Maria Camila. Muy bien explicado
Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
@oscaralfonzomedranoyilalys·Excelente curso, ahora mis modelos de Data Science no se quedarán en un NoteBook, además la profe explica muy bien. 10/10
Daniel Hernandez
@danhergir·Me encantó este curso, aprendí nuevas tecnologías y entendí nuevas cosas acerca de DevOps
Diego Alexander Chero Olazabal
@alex_069·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
@yamolano9074·Gracias Profe Camila. En general, el curso muy completo y entendible, aprendí nuevas cosas y me llevo un mejor contexto del tema. Saludos.
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·Excelente!
laureano rueda
@laureanorueda·Excelente servicio!!
Sebastian Carvalho
@sebastian-carvalho·Todo.
Carlos Garavito
@cgaravitoc·Es un gran curso para entender los fundamentos de MLOps.
David Santiago Puerta Betancur
@davidpb.2094·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
@pcampo21·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..
Erick Lopez
@erickloopeze·Excelente curso, aprendes mucho en verdad.
EDWING ALFONSO ARENAS RUEDA
@tank335·seria bueno que esta clase se implemente con un modelo un poco mas basico, como uno basado en regresion o arboles, que sea mas sencillo, para que el alumno descubra los beneficios del flujo de trabajo MLops
Daniel Fernando Murcia Perdomo
@daniel-fernando-murcia·Gran curso para desplegar modelos
Andrés Márquez
@andres.marquez·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.
Edgar A. Gonzalez Ambriz
@EdgarGA·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
- @dilanbarrios·
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
@estebannavarrodaz·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.
