Pablo Hurtado
@phurtado·
Es ideal para entender MLOps paso a paso y aplicar lo aprendido sin complicaciones.
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.
Rodrigo Cruz Hernández
@rc6155·Un curso que todo el tiempo explican a detalle las características para aplicar MLOps.
Jean Paul Guillaume Ciris
@jg411h·Esta bien estructurado por lo que se comprende de forma sencilla
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
Yonatan Hernández
@yonatanmoro·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
