Name: ESP. EN MACHINE LEARNING ENGINEERING
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Especializaciones

ESP. EN MACHINE LEARNING ENGINEERING

El campo tecnológico, cuando se trata de soluciones software, éstas son el resultado de dos fases análogas denominadas “de Desarrollo” y “de Producción”, siendo la primera aquella en la que los programadores implementan todo el código necesario para su funcionamiento, y la segunda aquella en la que se despliega para ponerla a disposición de los usuarios ﬁnales. Ambas fases se traslapan fácilmente a productos de machine learning y al desarrollo de modelos predictivos, ya que, en estricto, estas soluciones también encajan en la categoría de software.

30% Dto.

El precio original era: $783.00.El precio actual es: $548.10.

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Pre-requisitos:

Conocimientos en desarrollo de modelos predictivos supervisados y no supervisados. Dominio del lenguaje R y/o Python. Conocimiento de algoritmos y programación en general.

Profesor: Jose Mejía

Senior Machine Learning Engineer

Inicio: 25/09/2024

Fin: 18/11/2024

Online, 100% en vivo

60 hrs. académicas

15 - Sesiones

Certificación

Lun, Mie
19:30 - 22:30

Lun, Mie
20:30 - 23:30

Lun, Mie
21:30 - 00:30

Características

Clases en Vivo

El 100% de las clases que se desarrollan en el curso son en vivo.

Plataforma E-Learning

Accede en cualquier momento a materiales complementarios: lecturas, videos, tutoriales, clases grabadas y más.

Asesoría Académica

Resuelve tus dudas con el asistente académico en línea.

Aprende Haciendo

Desarrolla casos con datos reales, incluso puedes proponer casos de tu propio sector.

Certificación

Con una nota mínima de 14 sobre 20 y una asistencia mínima del 80%

Soporte Técnico

Soporte Técnico Asistencia técnica permanente y acceso a máquinas virtuales de ser necesario.

Lo que vas a obtener con este curso

Objetivo General: Aprende a automatizar el pipeline de un proyecto de machine learning, poner a disposición de los usuarios un modelo predictivo como un servicio web, así como automatizar y monitorizar cada una de sus etapas.

Objetivos Específicos:

Aprende a emplear las herramientas básicas para el Machine Learning Engineering.
Aprende a gestionar el Pipeline de un proyecto de machine learning a través de una herramienta low-Code.
Aprende a desplegar un modelo predictivo como un servicio web partiendo de la implementación de un servidor básico.
Aprende sobre los fundamentos de LLM y las herramientas relacionadas para empaquetar y desplegar el modelo.

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Malla Curricular:

Fundamentos de ML Engineering

Metodología CRISP: Evolución de DM a ML. Descripción de sus etapas.
Data Science vs. ML Engineering vs. MLOps. Casos de uso, alcance y principales diferencias.
ML vs. AutoML. Principales características y ventajas de cada uno.
Programación avanzada con Python. POO y Testing de código.
Tool-set para ML Engineering I: GitHub, descripción, proceso de configuración, test y ejemplo de uso.
Tool-set para ML Engineering II: Docker, descripción, proceso de configuración, test y ejemplo de uso.
Tool-set para ML Engineering III: Apache Airflow, descripción, test y ejemplo de uso.
Fundamentos de uso de AWS.

AutoML

Machine learning con PyCaret. Descripción de la librería, ML Pipeline con PyCaret, comandos principales, entregable por etapa del pipeline.
Proceso de automatización a partir de notebook. Escribir código para producción.
Taller: Automatización de modelos con Pycaret I: Uso de los comandos get_data, setup, compare_models, create_model, tune_model, plot_model.
Taller: Automatización de modelos con Pycaret II: Uso de los comandos evaluate_model, finalize_model, predict_model, save_model, load_model.
Taller: Versionamiento y registrado de modelos con mlflow. · Herramientas complementarias para AutoML.
Desarrollo de APP web y API’s on-premise.
Despliegue on-premise.

Serving Models

Fundamentos Web-services y Rest-API.
Diseño de procesos batch y online.
Diseño de un servidor básico con Python y FastAPI.
Taller: Despliegue del modelo para consulta individual. Enviar Json al servidor.
Taller: Despliegue del modelo para consulta masiva. Enviar Excel al servidor.
Taller: Diseño básico de una app web con Python y Streamlit para interactuar con API.
Taller: Empaquetado del modelo con Docker y despliegue.
Taller: Serving models for Computer Vision.
Taller: Serving models for Natural Language Processing.
Taller: Despliegue en la nube del modelo empaquetado.

Automatización y monitoreo

Introducción a MLOPs. Definición, flujo, importancia en Machine Learning.
CI / CD en machine learning. Local con Jenkings y en Nube con Commit (AWS)
CT (Continuous training). Uso de Triggers y funciones Lambda (AWS).
Desarrollo de Experimentos para continuous Training.
Introducción al servicio SageMaker (AWS) para automatización de modelos en Nube.
Verificación de métricas.

Fundamentos de Large Language Model

Introducción a LLM: Definición, importancia y aplicaciones.
Introducción al diseño de chatbots con GPT y Open LLM.
Diseño de un Chatbot for Question and Answering.
Taller: Serving models for LLM.

Malla Curricular

Fundamentos de ML Engineering

AutoML

Serving Models

Automatización y monitoreo

Fundamentos de Large Language Model

Preguntas Frecuentes

Talvez su consulta se puede resolver leyendo nuestras preguntas frecuentes

Primeros pasos en la plataforma

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Capacitaciones - Cursos - Especializaciones

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¿Todos los cursos son 100% en vivo y online?

Sí, a menos que hayas comprado alguna membresía de DMC Play; todos nuestras capacitaciones: cursos, bootcamps, especializaciones, diplomas y lo incluido en nuestras Membresías DataPro son completamente online y 100% en vivo.

Resolución de problemas

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No puedo ingresar a la plataforma, rechaza mi contraseña y usuario

Para cualquier problema con el usuario y contraseña de la plataforma deberás contactarte al siguiente correo y solicitar la solución: noel.yzaguirre@dmc.pe

Inscripciones - pagos - membresías

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