Curso MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals

 

Calendario

Estamos preparando nuevas convocatorias, déjanos tus datos a través del formulario y te avisaremos en cuanto estén disponibles.

Acerca del curso

El curso MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals te ofrece las herramientas y mejores prácticas de MLOps para implementar, evaluar, monitorear y operar sistemas de ML de producción en Google Cloud. MLOps es una disciplina enfocada en la implementación, prueba, monitoreo y automatización de sistemas ML en producción. Los profesionales de Machine Learning Engineering utilizan herramientas para la mejora continua y la evaluación de los modelos implementados. Trabajan con científicos de datos (o son científicos de datos) que desarrollan modelos para permitir la velocidad y el rigor en la implementación de las mejores soluciones de machine learning.

  • Científicos de datos que busquen pasar rápidamente del prototipo de machine learning a la producción para lograr un impacto comercial.
  • Ingenieros de software que busquen desarrollar habilidades de ingeniería de machine learning.
  • Ingenieros de machine learning que deseen adoptar Google Cloud.

  • Identificar y utilizar las tecnologías básicas necesarias para respaldar MLOps efectivos.
  • Configurar y aprovisionar arquitecturas de Google Cloud para entornos de MLOps confiables y efectivos.
  • Implementar flujos de trabajo de inferencia y capacitación confiables y repetibles.
  • Adoptar las mejores prácticas de CI/CD en el contexto de los sistemas de ML.
  • Operar modelos de machine learning implementados de manera efectiva y eficiente.

Haber completado el curso Machine Learning on Google Cloud.

Módulo 1: Why and When do we need MLOps

  • Discuss Data Scientists’ pain points
  • Identify ML Engineering characteristics and challenges
  • Define how Google Cloud can help with MLOps
  • Recognize how MLOps differs from manual ML management
  • Compare and contrast DevOps vs MLOps

Módulo 2: Understanding the Main Kubernetes Components (Optional)

  • Define what is a Docker container
  • Create Docker containers
  • Identify the architecture of Kubernetes: pods, namespaces
  • Create Docker containers using Google Container Builder
  • Store container images in Google Container Registry
  • Create a Kubernetes Engine cluster
  • Manage Kubernetes deployments

Módulo 3: Introduction to AI Platform Pipelines

  • Identify the benefits and opportunities of AI Pipelines
  • Define Access Controls within AI Pipelines
  • Recognize pipeline components
  • List pipeline workflows
  • Set up AI Platform Pipelines
  • Create a machine learning pipeline
  • Run a machine learning pipeline
  • Connect to AI Platform Pipelines using the Kubeflow Pipelines SDK
  • Configure a Google Kubernetes Engine cluster for AI Platform Pipelines

Módulo 4: Training, Tuning and Serving on AI Platform

  • Identify the main concepts of MLOps on AI Platform
  • Create a reproducible dataset
  • Implement a tunable model
  • Build and push a training container
  • Train and tune a model
  • Serve and query a model

Módulo 5: Kubeflow Pipelines on AI Platform

  • Recognize how Kubeflow Pipelines fits in MLOps
  • Describe a Kubeflow Pipeline with KF DSL
  • Use the various Kubeflow components
  • Compile, upload, and run a pipeline build in Kubeflow Pipelines

Módulo 6: CI/CD for Kubeflow Pipelines on AI Platform

  • Create Cloud Build Builders
  • Configure pipelines with Cloud Build
  • Create triggers for training models using Cloud Build Triggers
  • Adopt the best CI/CD practices in the context of ML systems

Módulo 7: Summary

  • Summarize the course

Documentación oficial para el curso MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals.

  • Formador certificado por Google Cloud.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

Solicita información


CAS TRAINING, S.L.U. , le informa que la finalidad del tratamiento es atender a su solicitud de información, reclamación, duda o sugerencia que realice sobre los productos y/o servicios ofrecidos, así como para mantenerle informado de nuestra actividad la gestión de la relación que nos une, la prestación del servicio contratado, así como el envío de información que pudiera ser de su interés sobre nuestros servicios formativos y de consultoría de negocio.

Podrá retirar su consentimiento y ejercitar los derechos reconocidos en los artículos 15 a 22 del Reglamento (UE) 2016/679, enviando un correo electrónico a rgpd@cas-training.com, adjuntando copia de su DNI o documentación acreditativa de su identidad. Puede solicitar más información rgpd@cas-training.com o www.cas-training.com.

Descarga el programa del curso
Descargar programa
Hoja de Matriculación:
Descargar matrícula

Si no has encontrado lo que buscabas, prueba buscar tu curso o certificación aquí

Compartir: