Certified Python MLOps Engineer

Programación en Python para MLOps (15 horas cronológicas)

• Introducción a la Programación en Python
• Fundamentos de Python
• Bibliotecas Fundamentales para MLOps
• Buenas Prácticas de Programación en Python

Fundamentos de Aprendizaje Automático con Python (18 horas cronológicas)

• Introducción al aprendizaje automático
• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje no supervisado
• Evaluación y validación de modelos
• Sumario del curso y presentación de modelos

Construcción y Entrenamiento de Modelos de ML con Python (18 horas cronológicas)

• Fundamentos de Preparación de Datos para Machine Learning
• Ingeniería de Características en Machine Learning
• Construcción y Entrenamiento de Redes Neuronales
• Aprendizaje Profundo y Modelos Avanzados
• Proyecto Final y Evaluación

Despliegue de Modelos con Python (18 horas cronológicas)

• Fundamentos de MLOps
• Uso de Flask
• Uso de FastAPI
• Uso de Docker
• Integración

CI/CD para Aprendizaje Automático con Python (18 horas cronológicas)

• Configuración de pipelines CI/CD con Python
• Pruebas y validación automatizadas usando Python

Monitoreo y Mantenimiento de Modelos de ML con Python (15 horas cronológicas)

• Monitoreo y registro de modelos con Python
• Reentrenamiento y actualización de modelos usando Python

MLOps en Plataformas Cloud con Python (18 horas cronológicas)

• Introducción a la Computación en la Nube para MLOps
• MLOps en AWS con Python
• MLOps en Google Cloud Platform (GCP) con Python
• Evaluación Comparativa de Servicios Cloud

Proyectos MLOps (18 horas cronológicas)

• Introducción al Proyecto
• Preparación y Procesamiento de Datos
• Entrenamiento y Validación del Modelo
• Despliegue del Modelo
• Monitoreo y Mantenimiento del Modelo
• Presentación del Proyecto