Machine Learning Operations - Spanish
Este curso guiará a los participantes a través de una exploración exhaustiva de las operaciones de Modelo de machine learning, con enfoque en MLOps y la gestión del ciclo de vida del modelo. El segmento inicial cubre los componentes esenciales de MLOps y las mejores prácticas, proporcionando a los participantes una base sólida para operacionalizar eficazmente los Modelos de machine learning. En la segunda parte del curso, profundizaremos en los fundamentos del ciclo de vida del modelo, demostrando cómo navegarlo de manera fluida utilizando el Registro de modelos en conjunto con Unity Catalog para una gestión eficiente del modelo. Al finalizar el curso, los participantes habrán adquirido perspectivas prácticas y una comprensión integral de los principios de MLOps, equipados con las habilidades necesarias para desenvolverse en el intrincado panorama de las operaciones de Modelo de machine learning.
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 aptitudes:
• Familiaridad con la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks y las operaciones básicas de workspace (crear clusters, ejecutar código en notebooks, usar operaciones básicas de notebook, importar Repos desde Git)
• Experiencia de programación intermedia con Python, incluyendo bibliotecas de manipulación de datos (Pandas, NumPy) y trabajo con APIs (endpoints REST, payloads JSON)
• Conocimiento básico de MLflow para el seguimiento de experimentos, registro de modelos, operaciones de model registry y gestión del ciclo de vida de modelos
• Comprensión de los fundamentos de machine learning, incluyendo el entrenamiento de modelos, evaluación, Flujos de trabajo de despliegue y conceptos de monitoreo del rendimiento
• Familiaridad con los conceptos de MLOps, incluyendo evaluación de calidad de datos, Ingeniería de características, pruebas de modelos y prácticas de monitoreo continuo
• Experiencia básica con interfaces de línea de comandos y configuración de autenticación para plataformas en la nube y herramientas de desarrollo
• Comprensión de LakeFlow Jobs y conceptos de orquestación de Flujos de trabajo (dependencias de tareas, lógica condicional, programación, notificaciones)
• Conocimiento básico de monitoreo de modelos y principios de detección de deriva, incluyendo Métricas de rendimiento y Detección de anomalías
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