Fundamentos de Ingeniería de Datos para MLOps

Los modelos de machine learning solo son tan buenos como los datos que los alimentan, sin embargo, la transición de datos brutos a pipelines listos para producción sigue siendo un desafío importante. Este curso te ayuda a cerrar la brecha entre la ingeniería de datos y las operaciones de machine learning. Obtendrás una base sólida sobre cómo se recopilan, almacenan, transforman y monitorean los datos específicamente para flujos de trabajo de machine learning. Al leer ejemplos prácticos y explicaciones escritas estructuradas, comprenderás cómo diseñar pipelines de datos resilientes que aseguren que tus modelos siempre tengan acceso a datos de alta calidad y actualizados. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos centrales de la ingeniería de datos y cómo apoyan los flujos de trabajo de MLOps - Diseñar pipelines de datos estructurados para ingerir, limpiar y transformar datos brutos para el entrenamiento de modelos - Explorar estrategias de versionado y almacenamiento de datos, incluyendo bases de datos vectoriales modernas para aplicaciones de IA - Implementar flujos de trabajo automatizados para orquestar el movimiento de datos y mantener la calidad de los datos - Aplicar técnicas de monitoreo para detectar la deriva de datos y asegurar la fiabilidad del pipeline - Practicar la escritura de código de transformación de datos limpio y estructurado con herramientas modernas El curso comienza con terminología esencial y conceptos de datos fundamentales antes de pasar a la arquitectura de pipelines, paradigmas de almacenamiento y orquestación. Progresarás desde la ingesta bruta hasta la construcción de pipelines de datos automatizados y de grado de producción adaptados para machine learning. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de datos, entusiastas del machine learning y desarrolladores de software que buscan comprender el lado de los datos de la IA. No se requiere experiencia previa en ingeniería de datos, aunque una familiaridad básica con conceptos de programación es útil. Comienza a construir hoy mismo la base de datos necesaria para sistemas de machine learning fiables.