5 Cursos gratuitos para dominar MLOps

5 Cursos gratuitos para dominar MLOps de manera experta

 

Introducción

 

En el mundo actual, donde los datos impulsan las decisiones, simplemente crear modelos de aprendizaje automático (ML) no es suficiente. Las organizaciones necesitan hacer más que construir modelos, necesitan implementar, administrar y mejorar continuamente estos modelos en escenarios del mundo real. Imagina esto: has construido un sistema súper inteligente para predecir patrones climáticos, pero a menos que te asegures de que funcione todos los días y siga mejorando con nuevos datos, es como tener una herramienta poderosa que se está acumulando polvo en un cobertizo. Ahí es donde entra en juego MLOps.

Si tienes curiosidad por llevar tus habilidades de MLOps al siguiente nivel y quieres saber cómo convertir tus modelos increíbles en soluciones del mundo real, este artículo es tu guía. Te presentaré cinco cursos gratuitos que descomponen MLOps en conceptos fáciles de entender. Ya sea que estés empezando desde cero o ya seas un experto en aprendizaje automático, hay un curso aquí que se adapta perfectamente a ti.

• Originalidad en juicio El desafío de la IA a la propiedad creativa
• Más allá de las suposiciones aprovechando las estadísticas bayesianas para una selección efectiva de títulos de artículos
• Investigadores de CMU presentan Diffusion-TTA Elevando los modelos de IA discriminativos con retroalimentación generativa para una adaptación incomparable en el tiempo de prueba.

 

Fundamentos de Python para MLOps

 

Enlace: Fundamentos de Python para MLOps

  

Este curso te enseñará las habilidades fundamentales de Python que necesitas para tener éxito en un rol de MLOps. Cubre los conceptos básicos del lenguaje de programación Python, incluyendo tipos de datos, funciones, módulos y técnicas de pruebas. También cubre cómo trabajar de manera efectiva con conjuntos de datos y otras tareas de ciencia de datos con Pandas y NumPy. En este curso, a través de una serie de ejercicios prácticos, adquirirás experiencia práctica trabajando con Python en el contexto de un flujo de trabajo de MLOps. Al final del curso, tendrás las habilidades necesarias para escribir scripts de Python para automatizar tareas comunes de MLOps.

Este curso es ideal para cualquier persona que quiera incursionar en el campo de MLOps o para profesionales experimentados de MLOps que deseen mejorar sus habilidades de Python.

 

Temas tratados:

 

• Exploración de datos
• Clasificación: Filtro de correo no deseado
• Clasificación: Bandeja de entrada prioritaria
• Regresión: Predicción de vistas de página
• Regularización: Regresión de texto
• Optimización: Romper códigos
• PCA: Creación de un índice de mercado
• MDS: Exploración visual de similitud entre senadores de EE. UU.
• kNN: Sistemas de recomendación
• Análisis de gráficos sociales
• Comparación de modelos

 

MLOps para principiantes

 

Enlace: MLOps para principiantes

  

Ahora que has repasado Python, ¡es hora de adentrarse en algo real! El curso, MLOps para principiantes, es un tutorial gratuito en Udemy que te enseña cómo proporcionar un proceso de desarrollo de aprendizaje automático de principio a fin para diseñar, construir y administrar el ciclo de vida del modelo de IA.

El curso es impartido por Prem Naraindas, un profesional experimentado en MLOps, e incluye varios ejercicios prácticos. Al final del curso, tendrás una buena comprensión de los fundamentos de MLOps y podrás aplicarlo a tu trabajo.

 

Temas tratados:

 

• Descripción general de MLOps
• Herramientas y plataformas de MLOps
• Creación de pipelines
• Automatización del entrenamiento, evaluación y experimentación de modelos
• Implementación y monitoreo
• Servir
• Escalar
• Mejores prácticas de MLOps

 

Especialización en Ingeniería de Aprendizaje Automático para Producción (MLOps)

 

Enlace: Especialización en Ingeniería de Aprendizaje Automático para Producción (MLOps)

  

Si estás listo para pasar del conocimiento teórico a la codificación de aprendizaje automático del mundo real, debes realizar este curso de Especialización en Ingeniería de Aprendizaje Automático para Producción (MLOps) en Coursera. Esta especialización integral, ofrecida por deeplearning.ai, está diseñada para programadores que tienen cierta experiencia previa en TensorFlow y poseen una pasión por las aplicaciones prácticas y las experiencias prácticas de codificación. ¡Este curso es ideal para aquellos que tienen un buen dominio de Python y TensorFlow y quieren sumergirse de lleno en el mundo de MLOps!

Lo mejor es que el curso está impartido por Andrew Ng, el principal defensor de la IA en Google, Lawrence Moroney y Robert Crowe de Google. 

 

Temas cubiertos:

 

• Sistemas de aprendizaje automático listos para producción
• Pipelines de datos y técnicas de gestión de modelos
• Concepto de deriva
• Entrenamiento de modelos
• Herramientas basadas en la nube para MLOps
• Monitoreo de modelos
• Optimización de modelos
• TensorFlow Production (TFX)

 

MLOps | Especialización en Operaciones de Aprendizaje Automático

 

Enlace: Especialización en Operaciones de Aprendizaje Automático

  

Esta serie de cursos completa está diseñada para personas con conocimientos de programación y que estén interesadas en aprender MLOps. Los cursos te enseñarán a utilizar Python y Rust para tareas de MLOps, GitHub Copilot para mejorar la productividad y aprovechar plataformas como Amazon SageMaker, Azure ML y MLflow. También aprenderás cómo ajustar los Modelos de Lenguaje Grande (MLG) utilizando Hugging Face y comprender la implementación de modelos incrustados binarios sostenibles y eficientes en formato ONNX. Los cursos también te prepararán para diversas carreras en MLOps, como ciencia de datos, ingeniería de aprendizaje automático, arquitectura de soluciones de ML en la nube y gestión de productos de inteligencia artificial (IA).

Esta serie de cursos completa es perfecta, especialmente para aquellas personas con conocimientos previos de programación, como desarrolladores de software, científicos de datos e investigadores.

 

Temas cubiertos:

 

• Microsoft Azure
• Big Data
• Análisis de datos
• Programación en Python
• Github
• Aprendizaje automático
• Computación en la nube
• Gestión de datos
• DevOps
• Amazon Web Services (Amazon AWS)
• Programación en Rust
• MLOps

 

Curso MLOps de Made With ML

 

Enlace: Made with MLOps

  

Goku Mohandas ha desarrollado un excepcional y públicamente accesible curso sobre la creación de sistemas de aprendizaje automático de extremo a extremo. Made with ML es uno de los repositorios más populares de GitHub, con más de 30.000 personas inscritas en este curso.

Las lecciones de Made with ML cubren los fundamentos del aprendizaje automático, así como las complejidades de la implementación, prueba y monitoreo de modelos en producción. Las lecciones de Goku explican las ideas subyacentes detrás de los conceptos presentados, proporcionan tareas prácticas basadas en proyectos y equipan a los estudiantes con algunas de las mejores prácticas en ingeniería de software necesarias para tener éxito en el campo de MLOps.

 

Temas cubiertos:

 

1. Fundamentos del aprendizaje automático
2. Desarrollo de sistemas de principio a fin
3. Estrategias de implementación
4. Metodologías de prueba
5. Monitoreo de modelos
6. Intuición detrás de los conceptos
7. Tareas prácticas de proyectos
8. Mejores prácticas de ingeniería de software

 

Conclusión

 

MLOps es un campo en rápido crecimiento con una alta demanda de profesionales capacitados. Al dominar MLOps, puedes abrir nuevas oportunidades de carrera y tener un impacto real en el mundo. Con la ayuda de estos cinco cursos gratuitos, puedes dar el primer paso para convertirte en un experto en MLOps. Entonces, ¿qué estás esperando? ¡Inscríbete hoy mismo y comienza a aprender!

Si eres principiante en aprendizaje automático y MLOps, es posible que desees ver nuestro artículo sobre 5 libros gratuitos para dominar el aprendizaje automático. Pero si quieres sumergirte directamente en MLOps y deseas tomar solo uno o dos cursos, te recomiendo tomar la Especialización en Ingeniería de Aprendizaje Automático para la Producción (MLOps) de Andrew Ng y el curso Made with MLOps.

Nos gustaría saber cuáles cursos han desempeñado un papel fundamental en tu viaje de aprendizaje automático. ¡No dudes en compartir tus pensamientos en los comentarios a continuación!  

[Kanwal Mehreen](https://www.linkedin.com/in/kanwal-mehreen1/) es una aspirante a desarrolladora de software con un gran interés en la ciencia de datos y las aplicaciones de inteligencia artificial en medicina. Kanwal fue seleccionada como Académica de la Generación Google 2022 para la región de APAC. A Kanwal le encanta compartir conocimientos técnicos escribiendo artículos sobre temas de tendencia y está apasionada por mejorar la representación de las mujeres en la industria tecnológica.

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