Proyecto End-to-End MLOps
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Proyecto End-to-End MLOps

En este curso crearás un proyecto de ML usando MLOPs paso a paso

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Contenidos
1
Módulo 1

Etapas Proyecto MLOps

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Teoría Resumen Etapas MLOPs y Herramientas
2
Módulo 2

Set up Proyecto ML con MLOps

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Teoría Comandos básicos Bash para MLOps
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Teoría Set up VSCode y Poetry
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Teoría Estructura proyecto ML con Cookicutter
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Teoría Repositorio Git proyecto MLOps
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Teoría Dudas set up mlops
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Teoría Crear Windows Subsystem for Linux
3
Módulo 3

Business Problem Proyecto MLOps

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Teoría Entendiendo el problema MLOps
4
Módulo 4

Preparación de Datos MLOps

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Teoría Obtener datos MLOps
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Teoría Estructura proyecto VSCode + Poetry MLOps
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Teoría Cargar y validar datos MLOps
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Teoría Transformar datos a time series MLOps
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Teoría EDA time series MLOps
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Teoría Features Engineering Time Series MLOps
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Teoría Aclaraciones Features Time Series MLOps
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Teoría SKForest y training Time Series MLOps
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Teoría Feature Eng Time Series Refactoring MLOps
5
Módulo 5

Model Training MLOps

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Teoría Time series split MLOps
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Teoría Baseline Models MLOps
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Teoría Entrenamiento modelo simple MLOps
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Teoría Entrenamiento Boosting ML Models
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Teoría Hyperparameter Tuning XGBoost
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Teoría Formas mejorar modelos ML y Backfilling
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Teoría Formas mejorar modelo + SHAP
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Teoría Mejorar ML con más datos (filas)
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Teoría Mejorar ML + feature engineering + pipeline
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Teoría Hyperparameter Tuning + Optuna
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Teoría Próximos pasos mlops
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Teoría Extra: Git Ignore y tips git
6
Módulo 6

Feature Store

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Teoría Extra: Agentes IA coding
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Teoría Definición Feature Pipeline + Feature Store
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Teoría Feature Store con Feast
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Teoría Feature Store con Hopsworks
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Teoría Pipelines MLOps
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Teoría Github Actions CI/CD
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Teoría Dudas Feature Store
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Teoría Feature Store + Model Registry Hopsworks
7
Módulo 7

Training + Model Registry + Inference

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Teoría Tranining Pipeline + Model Registry + Inference Pipeline
8
Módulo 8

Inference + Frontend + Deployment Streamlit

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Teoría Inference + Frontend + Deployment Streamlit
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Teoría MLFLow
9
Módulo 9

Versionado de datos y modelos con DVC + DagsHub

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Teoría Versionado de datos con DVC
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Teoría Todo en uno con DagsHub
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Teoría Siguientes pasos proyecto MLOps
10
Módulo 10

MLOps Monitoring

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Teoría MLOps Monitoring
11
Módulo 11

API + Docker

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Teoría Interpretabilidad de modelos con SHAP
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Teoría FastAPI
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Teoría Docker
12
Módulo 12

Cloud Deployment

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Teoría Introducción a Deployment en Cloud
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Teoría Deployment Cloud Render
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Teoría GCP & Cloud Run Deployment
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Teoría Resumen Paso a paso MLOps