Operaciones de Machine Learning (MLOps) y Despliegue en Cloudera AI

Este curso ofrece una introducción práctica a la gestión completa del ciclo de vida de modelos en Cloudera AI. Está orientado a profesionales que trabajan con machine learning y necesitan aplicar principios de MLOps en entornos empresariales.

Contenidos del curso Cloudera AI MLOps

El curso Cloudera AI MLOps está diseñado para profesionales que trabajan con modelos de machine learning y necesitan gestionarlos de forma eficiente en entornos empresariales. Cloudera AI ofrece un ecosistema completo para desarrollar, entrenar, versionar y desplegar modelos a escala, integrando herramientas de automatización y control que facilitan el ciclo de vida del modelo. Esta formación te permitirá dominar las capacidades de la plataforma y aplicarlas en proyectos reales.

Durante el curso aprenderás a crear entornos de trabajo en Cloudera Machine Learning, gestionar sesiones, configurar recursos y trabajar con flujos reproducibles. Verás cómo organizar experimentos, registrar métricas, comparar resultados y preparar modelos para su despliegue. También aprenderás a gestionar dependencias, empaquetar modelos y documentar cada paso del proceso para garantizar trazabilidad y control.

MLOps y despliegue de modelos en Cloudera AI

El curso profundiza en los principios de MLOps aplicados a Cloudera AI. Aprenderás a crear pipelines automatizados que integran entrenamiento, validación y despliegue continuo. También verás cómo monitorizar modelos en producción, detectar desviaciones, gestionar versiones y aplicar estrategias de actualización seguras. Además, se explican buenas prácticas para garantizar estabilidad, escalabilidad y seguridad en entornos empresariales.

Casos prácticos y escenarios reales

A lo largo del programa trabajarás con ejemplos basados en situaciones reales. Crearás pipelines completos, entrenarás modelos con distintos frameworks, los empaquetarás y los desplegarás en entornos gestionados por Cloudera. También aprenderás a integrar modelos con APIs, gestionar permisos, controlar accesos y resolver incidencias comunes. Estos ejercicios te permitirán aplicar lo aprendido en tu entorno profesional y mejorar la calidad de tus soluciones de machine learning.

Conclusión

El curso Cloudera AI MLOps te ofrece una formación completa para gestionar modelos en producción. Con esta capacitación podrás automatizar procesos, mejorar la calidad de tus despliegues y garantizar que tus modelos funcionen de forma estable y segura en entornos empresariales.

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Operaciones de Machine Learning (MLOps) y Despliegue en Cloudera AI

Duración25 horas

ModalidadOnline

TecnologíaCiencia de Datos, Cloudera Data Platform (CPD)

¿Qué se aprenderá?

Objetivos del curso

Construir un flujo completo de machine learning: exploración, visualización, entrenamiento, evaluación y despliegue.
Crear y gestionar proyectos, espacios de trabajo y experimentos en Cloudera AI.
Entrenar modelos con PySpark y Spark MLlib.
Implementar pipelines de ML y ajustar modelos.
Desplegar modelos como APIs y gestionar autoescalado.
Monitorizar métricas de modelos y registrar experimentos con MLflow.
Utilizar GPUs y entornos de ejecución avanzados cuando estén disponibles.

¿Por qué este curso?

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Cifras de éxito

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Contenidos

Temario

A continuación detallamos todos los módulos impartidos en este curso. Si tiene alguna duda o no aparece, contacte con nosotros.

Módulo 1Fundamentos de Machine Learning
Módulo 2Entornos de trabajo en Cloudera AI (CML)
Módulo 3Resto de módulos

Fundamentos de Machine Learning

4 horas

Conceptos generales de ML, tipos de aprendizaje y algoritmos principales aplicados a entornos empresariales.

Entornos de trabajo en Cloudera AI (CML)

4 horas

Espacios de trabajo, proyectos, experimentos, aceleradores, visualizaciones, entornos de ejecución y uso de GPUs.

Resto de módulos

Resto de horas

Si quiere conocer el resto de módulos, contacte con nosostros.

Me interesa el curso

Metodología

Aprendizaje basado en la práctica

Cada módulo combina teoría y ejercicios aplicados

Metodología práctica basada en el desarrollo de un flujo completo de ML con Python (PySpark), experimentación en Cloudera AI y despliegue real de modelos en entornos productivos.

Público objetivo

Formación para profesionales actuales

Enfocado a quienes buscan dominar herramientas tecnológicas modernas

Dirigido a profesionales de datos y machine learning que necesiten implementar, automatizar y desplegar modelos en Cloudera AI utilizando Spark, MLlib y MLflow.

FAQ

Resolvemos tus dudas sobre la formación

Aclaramos las dudas más comunes sobre el curso, desde los requisitos previos hasta la metodología y el soporte disponible, para asegurarte de que estés completamente preparado para aprovechar al máximo esta formación.