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
Nivel Avanzado
35 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.
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.
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
Iván Martínez Zarate
@imartinezz·excelente curso
Edwin Steven Ortega Tejada
@nevets.agetro·El curso es increíble y está muy bien estructurado. Sin embargo, considero que sería muy valioso añadir un curso "puente" previo a este: un módulo donde construyamos un modelo propio paso a paso (incluso reutilizando los que ya desarrollamos en cursos anteriores) y que luego, en este curso, se enfoque exclusivamente en su despliegue y en toda la parte de MLOps. Esto ayudaría a reforzar la continuidad del aprendizaje y facilitaría aún más la comprensión del flujo completo.
Rodrigo Ruiz Bustillos
@rr695d·Es muy interesante como se pueden obtener análisis excelentes y rápido de la información recabada de la operación y con ella tomar decisiones sobre el negocio.
Sebastian Carvalho
@sebastian-carvalho·Todo.
David Hurtado Moreno
@yhurtado700·este curso es de lo mejor vale la pena
Carlos Villalobos
@carloszoom3000·El tener los recursos que permiten seguir el paso a paso. Su tono pausado ayuda a entender sin abrumarse.
