Desarrollo Guiado por Pruebas para Machine Learning

Muchos modelos de machine learning fallan en producción no por malas matemáticas, sino por código de software frágil y sin probar. Transicionar tus experimentos de machine learning a aplicaciones robustas y desplegables requiere un enfoque sistemático para la calidad del software. En este curso, aprenderás cómo aplicar los principios de Desarrollo Guiado por Pruebas (TDD) específicamente a flujos de trabajo de machine learning. Pasarás de escribir notebooks experimentales a construir pipelines de machine learning limpios, modulares y completamente probados que se ejecutan de manera confiable en entornos de producción. Lo que aprenderás: * Aprende los principios centrales del Desarrollo Guiado por Pruebas y cómo se aplican a la ciencia de datos; * Escribe pruebas unitarias robustas para preprocesamiento de datos e ingeniería de características usando pytest; * Implementa verificaciones de validación de datos para detectar cambios de esquema y deriva de datos tempranamente; * Mockea dependencias externas para asegurar una ejecución de pruebas rápida, aislada y repetible; * Configura flujos de trabajo básicos de pruebas automatizadas para validar tus modelos continuamente; * Diseña código de machine learning modular que sea fácil de mantener y refactorizar. Este curso comienza con conceptos fundamentales de pruebas de software y terminología TDD, luego te guía paso a paso a través de pruebas de pipelines de datos, funciones de entrenamiento de modelos y código de despliegue. Está diseñado para ingenieros de machine learning principiantes, científicos de datos y desarrolladores que buscan mejorar sus habilidades de ingeniería de software, sin requerir experiencia previa en pruebas. Comienza a escribir código de machine learning confiable hoy mismo.