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Ingeniero de Aprendizaje Automático

Esta carrera te enseña todo lo que necesitas saber sobre ingeniería de aprendizaje automático y MLOps.
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Ingeniero de Aprendizaje Automático

Adéntrate en el vanguardista campo de la ingeniería del aprendizaje automático con este completo curso diseñado para aspirantes a profesionales. Este programa te enseña todo lo que necesitas saber sobre la implantación, el funcionamiento, la supervisión y el mantenimiento de modelos. En este tema, aprenderás los fundamentos de MLOps. Trabajarás de forma interactiva con tecnologías clave como Python, Docker y MLflow. Aprenderás en detalle conceptos como CI/CD, estrategias de despliegue o deriva conceptual. El itinerario incluye cursos interactivos y proyectos del mundo real que te ayudarán a facilitar las destrezas aprendidas. Al completar este itinerario, te convertirás en un ingeniero de aprendizaje automático completo con todas las habilidades necesarias para desempeñar un puesto de ingeniero de aprendizaje automático junior. Nota: Se espera que los alumnos que se matriculen en este itinerario tengan conocimientos previos de conceptos como la manipulación de datos, el entrenamiento y la evaluación de modelos de aprendizaje automático con Python.

Prerrequisitos

Científico de datos asociado

  • Course

    1

    Conceptos MLOps

    Descubre cómo MLOps lleva modelos de aprendizaje automático a producción generando valor empresarial real.

  • Course

    2

    End-to-End Machine Learning

    Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.

  • Course

    3

    Introducción a Shell

    La línea de comandos Unix permite combinar programas, automatizar tareas y ejecutar en clústeres y nubes.

  • Project

    Sobresueldo

    Predictive Modeling for Agriculture

    Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

  • Course

    5

    MLOps Deployment and Life Cycling

    In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

  • Course

    6

    Introducción al flujo ML

    Aprende a usar MLflow para simplificar la creación de aplicaciones de aprendizaje automático.

  • Course

    10

    Supervisión de conceptos de aprendizaje automático

    Aprende sobre los desafíos de monitorear modelos de aprendizaje automático en producción y cómo abordarlos.

  • Course

    12

    Introducción a Docker

    Obtén una introducción a Docker y descubre su importancia en el kit de herramientas de un profesional de datos.

  • Course

    13

    CI/CD for Machine Learning

    Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

Ingeniero de Aprendizaje Automático
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