Sergio Orlando Ibarra Merino
@sergiooribarra·
no
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.
David Guzman
@davidzito-30·Excelente
Jhojan David Ocampo Sanchez
@jhojan.ocampo-sanchez·Buen curso
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.
Sandra Milena RAIRAN PINILLA
@sandramilenarairanpinilla·Muy organizado y dominio del tema por parte de la ingeniera
Ricardo Arturo Salamanca Mora
@ricardo.salamanca.mora·ok
laureano rueda
@laureanorueda·Excelente servicio!!
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.
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
