Advanced Machine Learning Operations - Spanish
En este curso, recibirás una comprensión integral del ciclo de vida del machine learning y MLOps, con énfasis en las mejores prácticas para la gestión de datos y modelos, pruebas y arquitecturas escalables. Cubre los componentes clave de MLOps, incluidos CI/CD, la gestión de pipeline y la separación de entornos, al tiempo que presenta las herramientas de Databricks para la automatización y la gestión de infraestructura, como Declarative Automation Bundles (DABs), Lakeflow Jobs y Model Serving. Aprenderás sobre monitoreo, Métricas personalizadas, detección de deriva, estrategias de despliegue de modelos, pruebas A/B y los principios de los sistemas MLOps confiables, proporcionando una vista holística de la implementación y gestión de proyectos de ML en Databricks.
Nota: para los archivos de lección SCORM, asegúrese de cerrar la ventana de SCORM después de completar el contenido. No haga clic en el botón "Next Lesson", ya que hacerlo podría impedir que el módulo SCORM se marque como completado.
En este curso, el contenido se desarrolló para participantes con las siguientes habilidades, conocimientos y capacidades:
• Acceso a un workspace de Databricks con permisos de administrador y familiaridad con las operaciones básicas de Databricks (crear clusters, ejecutar notebooks, operaciones básicas de notebook)
• Experiencia intermedia con el control de versiones Git, incluyendo la gestión de repositorios y la configuración de Token de acceso personal (PAT) para la integración con GitHub
• Conocimiento básico de flujos de trabajo CI/CD, configuraciones de pipeline y conceptos de DevOps para procesos de despliegue automatizado
• Experiencia intermedia en programación con Python, MLflow para el seguimiento y gestión de modelos, y Unity Catalog para la gobernanza de datos
• Familiaridad con el ciclo de vida del desarrollo de modelos de machine learning, incluyendo ingeniería de características, entrenamiento de modelos, validación y conceptos de despliegue
• Experiencia con interfaces de línea de comandos, en particular la instalación, configuración y autenticación del CLI de Databricks mediante tokens de acceso personal
• Comprensión de las estrategias de despliegue de modelos, incluyendo pruebas A/B, distribución de tráfico y conceptos de inferencia en tiempo real
• Conocimiento básico de Lakeflow Jobs para la creación de trabajos, dependencias de tareas y orquestación de flujos de trabajo
A tu propio ritmo
Rutas de aprendizaje personalizadas para roles y trayectorias profesionales de datos, analítica e IA, con videos a pedido.
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