Machine Learning con Databricks y MLflow

Optimizar el ciclo de vida del machine learning es una de las habilidades más valiosas en la ciencia de datos moderna. Este curso basado en texto te guía a través de la gestión, el seguimiento y el despliegue de modelos de machine learning utilizando la potente combinación de Databricks y MLflow. Pasarás de escribir código de machine learning aislado a construir pipelines estructurados y reproducibles. Al comprender la mecánica central del seguimiento de experimentos, el empaquetado de modelos y el despliegue, ganarás la confianza para gestionar ciclos de vida de machine learning del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura fundamental de Databricks y cómo se integra con MLflow. - Realizar un seguimiento de parámetros, métricas y artefactos durante el entrenamiento del modelo para garantizar una reproducibilidad completa. - Gestionar el ciclo de vida del modelo utilizando el Registro de Modelos de MLflow para transicionar modelos del desarrollo a la producción. - Desplegar modelos entrenados como APIs REST escalables y pipelines de inferencia por lotes. - Aplicar las mejores prácticas modernas de MLOps para monitorizar y mantener el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo. El curso comienza con conceptos esenciales de configuración del espacio de trabajo y preparación de datos, antes de avanzar paso a paso a través del seguimiento de experimentos, el registro de modelos y las estrategias de despliegue. Aprenderás a través de explicaciones escritas claras, recorridos de código estructurados y explicaciones conceptuales. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de software y analistas de datos que desean aprender operaciones de machine learning. No se requiere experiencia previa con Databricks o MLflow, aunque una comprensión básica de Python es útil. Comienza hoy tu viaje hacia la ingeniería de machine learning optimizada.