Escala tus proyectos de ML con MLOps: Contruyendo, Desplegando y Escalando Modelos de IA de Manera Responsable

(ONLY SPANISH VERSION FOR NOW)

La primera guía de MLOps enfocada en empresas, construida a partir de experiencia real en producción.

La mayoría de los cursos de MLOps se quedan en la capa técnica.
Este va más allá.
Te enseña cómo construir, escalar y desplegar sistemas de machine learning que realmente funcionan dentro de una empresa, alineando objetivos de negocio, procesos de ingeniería y gobernanza.

Escrito y grabado por un ingeniero de ML que ha desplegado sistemas en múltiples industrias, este curso ofrece una visión completa de lo que se necesita para que la IA genere valor a escala.

Lo que aprenderás

Este curso es una guía paso a paso de MLOps, diseñada por un ingeniero de ML con años de experiencia práctica desplegando sistemas en varias empresas. Aprenderás cómo llevar un modelo desde un experimento hasta una solución robusta, monitorizada y escalable.

Cubriremos:

1. DataOps
   Preparación, limpieza, gobernanza y monitorización de pipelines de datos.
2. DevOps
   CI CD, reproducibilidad y pipelines automatizados para entrenamiento e inferencia.
3. ModelOps
   Monitorización de modelos en producción, detección de drift y gestión de ciclos de reentrenamiento.
4. Frameworks prácticos
   Databricks, MLflow, Spark, Delta Lake, Feature Store, Unity Catalog y sus alternativas open source y en la nube.
5. Patrones de despliegue
   Despliegue de código frente a despliegue de modelos, entornos de staging y automatización con GitHub Actions y Jenkins.
6. Retos del mundo real
   Gobernanza, escalabilidad, monitorización de rendimiento y buenas prácticas para hacer que los sistemas de ML sean confiables.

Qué incluye:

1. Guía escrita completa
   En español, inglés próximamente. Estructurada, detallada y probada en producción.
2. Repositorio de código práctico
   Ejemplos que puedes ejecutar y adaptar a tu entorno.
3. Videos explicativos
   Cada parte del pipeline explicada y demostrada en la práctica.

Para quién es este curso:

1. Data Scientists que quieren que sus modelos lleguen a producción.
2. ML Engineers que buscan profesionalizar su flujo de trabajo con CI CD y monitorización.
3. Tech Leads y Managers que quieren entender cómo escalar la IA en sus organizaciones.

Por qué este curso

A diferencia de los cursos genéricos basados en teoría, este está escrito por alguien que ha construido y desplegado sistemas de machine learning en empresas reales, enfrentándose a los mismos retos que tú encontrarás al escalar. No solo obtendrás el “qué”, sino también el “cómo” para lograr que la IA genere valor de negocio a largo plazo.

Además, se incluye un proyecto de ejemplo completo, con explicaciones paso a paso en cada etapa para que puedas seguir el proceso de principio a fin y adaptarlo a tu caso. También tendrás acceso permanente a cualquier modificación y o mejora que se realice en el repositorio plantilla, asegurando que siempre dispongas de la versión más actualizada y práctica.