La transformación digital trajo consigo un auge de las soluciones informáticas, muchas de las cuales empezaron a producirse a una velocidad demasiado rápida para el modo tradicional de operarlas. Ante ello, como respuesta surgen las metodologías ágiles y las prácticas DevOps. Y en la misma línea, aparecieron los ciclos de vida del Machine Learning y las prácticas de MLOPs. Hoy en día los data scientist trabajan de la mano con los perfiles de machine learning engineer para poner en producción los modelos analíticos y mejorarlos continuamente. Este curso introduce a los participantes en las buenas prácticas y herramientas MLOPs para desplegar, evaluar, monitorear y operacionalizar sistemas de machine learning.
 

Pre-requisitos: Conocimientos en programación a nivel básico/intermedio y conocimientos y experiencia en el desarrollo de modelos de machine learning.

Objetivo General: Aprender a desarrollar, entrenar y desplegar modelos de ML con procedimientos automatizados que integren a los equipos de data, desarrolladores, seguridad e infraestructura, con el fin de acelerar el proceso de creación de valor.

Objetivos específicos: 

  • Identificar y usar tecnologías core requeridas para soportar MLOps.
  • Adoptar buenas prácticas de integración continua y distribución continua (CI/CD) en el contexto de sistemas de machine learning.
    Configurar y aprovisionar arquitecturas para ambientes de MLOps confiables y efectivos.
  • Desarrollar flujos de reentrenamiento e inferencia con confiabilidad.

Resumen del contenido:

  • Ingeniería de Software para la ciencia de datos.
  • Ingeniería de datos (ML).
  • Desarrollo y evaluación de modelos (ML).
  • Entrenamiento y Debugging (ML).
  • Testing y deployment (OPS).
  • Deployment y monitoring (OPS).
  • ML Governance (ML+OPS)

Christian Fonseca

Manager Data Scientist - Financial Data & Advanced Analytics COE en BBVA, experiencia previa en BCP, Rimac Seguros, Accenture y Tekton Labs. Nanodegree en Deep Learning y Computen Vision por Udacity y bachiller en Ingeniería Mecatrónica por la UNI.
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Inversión: S/510.00 S/850.00
Inicio: 08/06/2023
Fin: 01/07/23
28 hrs. académicas
Online, 100% en vivo
7 sesiones
Ju - 07:30pm a 10:30pm / Sá - 10:00am a 01:00pm
Certificado de aprobación