Certificación Profesional en MLOps
PRECIO
$845,000
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Fecha
01/10/2024
Modalidad
Virtual
$845,000
01/10/2024
Virtual
$845,000
MLOps se centra en la intersección de la ciencia de datos y la ingeniería de datos en combinación con las prácticas existentes de DevOps para optimizar la entrega de modelos en todo el ciclo de vida de desarrollo de aprendizaje automático. Es la disciplina de integrar cargas de trabajo de Machine Learning en la gestión de versiones, CI/CD y operaciones. En este curso se desarrollarán diversas herramientas y tecnologías que hacen posible esta automatización.
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$845,000
1. Entender la necesidad de la implementación de MLOps y su arquitectura.
2. Implementar y utilizar las distintas herramientas y tecnologías usadas en MLOps: DevOps (CI/CD), Docker, Kubernetes, Dagster, Airbyte, MLFlow, dBT, MindsDB, Triton, Data Version Control.
Personas formadas en Machine Learning y/o Deep Learning con conocimientos sólidos de programación en Python.
Inglés + Conocimientos sólidos sobre Machine Learning y/o Deep Learning
* Si ya cursaste Deep Learning en la Escuela de Innovación, accedes de forma automática a la Certificación Experta en Deep Learning con orientación en MLOps.
● Ciclo de vida de ML
● Presentación de las distintas herramientas y discusión general
● Presentación del proyecto general
● Herramientas y estrategias para gestionar datasets
● Implementación práctica
● Introducción MLFLOW
● Repositorio de modelos
● Registro de parámetros y métricas
● Implementación práctica
● Introducción
● OPs y JOBs
● Schedules
● AirByte y dbt
● Implementación práctica
● Docker
● Kubernetes
● Implementación práctica
● Model serving – Optimización
● Implementación práctica
Ingeniero Electrónico (ITBA) desarrollando tareas en el área de machine learning en la industria tales como CV, NLP y MLOps. Más de 10 años de experiencia docente en el ITBA y la UBA en materias relacionadas con ML, procesos estocásticos, telecomunicaciones y networking.
Ingeniero Electrónico (ITBA) desarrollando tareas en el área de procesamiento de señales y machine learning en el Grupo de Electrónica Digital Aplicada (GEDA). Profesor adjunto de materias en el área de procesamiento de señales, bio-electrónica y sistemas digitales. Entre ellas Redes Neuronales y Redes Neuronales en Bioingeniería.
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