3 meses
100
6 módulos
Online
525 €
El Curso en Despliegue Práctico de Modelos ML te enseña a dar el paso que la mayoría de proyectos de inteligencia artificial en logística no consigue dar: sacar el modelo del notebook y ponerlo a trabajar en producción. Previsión de demanda, cálculo de ETAs o detección de incidencias en almacén solo generan valor cuando funcionan de forma estable, versionada y monitorizada, y para eso hace falta dominar las prácticas MLOps que conectan ciencia de datos y operación real.
A lo largo del temario construirás un ciclo de vida completo de machine learning: pipelines de datos que alimentan un feature store, experimentos registrados y comparables en MLflow, un model registry con control de versiones y un serving en tiempo real con TensorFlow Serving o Seldon. El curso termina con un pipeline MLOps propio de principio a fin, una pieza de portfolio que te abre puertas como perfil MLOps en equipos de datos de operadores logísticos, retail y empresas de transporte.
¿Tienes dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación? Escríbenos y nuestro equipo te asesorará sin ningún compromiso.
+34 960 730 479
info@isslogg.com
Lunes a viernes, de 9:00 a 18:00 (CET)
Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.
Comprender el ciclo de vida de un modelo de machine learning en producción.
Diseñar pipelines de datos y feature stores para modelos logísticos.
Registrar experimentos y métricas de entrenamiento con MLflow.
Gestionar el versionado y la promoción de modelos con un model registry.
Desplegar modelos en tiempo real con TensorFlow Serving y Seldon.
Metodología práctica y flexible, con el acompañamiento de expertos en cada paso.
Casos reales y herramientas aplicables desde el primer día.
Acredita tus competencias con un título propio de ISSLOGG.
Estudia a tu ritmo, sin horarios y desde cualquier dispositivo.
Tutores especialistas que resuelven todas tus dudas.
Este programa está diseñado para perfiles que quieren crecer en el sector logístico.
Si trabajas en logística con datos y quieres que tus modelos predictivos lleguen a la operación.
Si vienes de informática, datos o ingeniería y buscas tu primera experiencia práctica en MLOps.
Si lideras equipos de datos u operaciones y necesitas entender cómo se despliega un modelo de IA.
Si vienes del desarrollo de software y quieres especializarte en el despliegue de modelos de IA.
Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.
Te inscribes en minutos y accedes de inmediato a tu formación.
Estudias a tu ritmo desde el campus virtual, sin horarios fijos.
Cuentas con el acompañamiento de tutores que resuelven tus dudas.
Al terminar obtienes tu titulación propia de ISSLOGG.
Nuestro equipo está listo para resolver todas tus dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación.
ContáctanosConviene que tengas soltura con Python y nociones básicas de machine learning, porque el curso no se centra en crear modelos desde cero sino en llevarlos a producción. Se trabaja con modelos ya planteados, como uno de previsión de demanda, para centrarse en el pipeline.
Trabajarás con MLflow para experimentos y registro de modelos, Feast como feature store, orquestadores como Airflow o Prefect y TensorFlow Serving y Seldon Core para el serving, además de contenedores Docker y nociones de Kubernetes.
Se aplica en cualquier modelo que deba funcionar de forma continua, como previsiones de demanda, cálculo de tiempos de entrega o detección de anomalías en almacén. El MLOps asegura que esos modelos se actualicen, se monitoricen y no pierdan precisión con el tiempo.
Terminas con un pipeline MLOps completo construido por ti, desde la ingesta de datos hasta el modelo publicado como servicio, que puedes mostrar como portfolio en procesos de selección para perfiles de ML engineer o MLOps junior.
El curso es 100% online, con acceso al campus virtual para avanzar a tu ritmo y acompañamiento docente en las prácticas. Al completarlo recibes el certificado propio de ISSLOGG.
