Fundamentos MLOPs
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Fundamentos MLOPs

En este curso aprenderás a crear un Sistema de Machine Learning End-to-End.

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Contenidos
1
Módulo 1

Fundamentos de MLOPs

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Teoría Requisitos de Negocio y MLOPs
2
Módulo 2

Enmarcar problema y preparar datos entrenamiento

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Teoría Enmarcar problema y preparar datos entrenamiento
3
Módulo 3

Feature Engineering

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Teoría Feature Engineering
4
Módulo 4

ML model training

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Teoría Conceptos fundamentales ML
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Teoría Algoritmos Supervisados Lineales
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Teoría Algoritmos Supervisados No Lineales
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Teoría Algoritmos Supervisados Modelos Ensamblado
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Teoría Algoritmos No Supervisados
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Teoría Entrenamiento y evaluación ML
5
Módulo 5

Model Deployment & Prediction Service

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Teoría Model Deployment & Prediction Service
6
Módulo 6

Model Monitoring & Data drift

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Teoría Model Monitoring & Data drift
7
Módulo 7

Continual Learning & Test en producción

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Teoría Continual Learning MLOPs
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Teoría Test Production MLOPs
8
Módulo 8

MLOps Tools

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Teoría MLOps Tools