7 meses
750
8 módulos
Online
880 €
El Diplomado en MLOps y Productivización de Modelos te prepara para sostener modelos de inteligencia artificial en operación durante meses y años, no solo para desplegarlos una vez. En logística, un modelo de previsión o de cálculo de ETAs que nadie vigila pierde precisión en cuanto cambia la demanda, la red o la estacionalidad, y por eso las empresas buscan perfiles capaces de montar sistemas automatizados de entrenamiento, despliegue y control con trazabilidad completa.
Partirás del ciclo de vida del machine learning y de la ingeniería de datos con feature stores, para pasar al registro de experimentos con MLflow, el control de versiones en el model registry y el serving con TensorFlow Serving y Seldon. La segunda mitad da el salto a la automatización con pipelines CI/CD para ML y a la monitorización en producción con detección de drift, y culmina en un trabajo final donde construyes una plataforma MLOps de extremo a extremo, la base para trabajar como ML engineer en operadores logísticos, retail y empresas de tecnología.
¿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 las fases y niveles de madurez del ciclo de vida MLOps.
Construir pipelines de datos y feature stores reproducibles.
Gestionar experimentos y versiones de modelos con MLflow.
Implantar pipelines CI/CD adaptados a proyectos de machine learning.
Monitorizar modelos en producción y detectar data drift y concept drift.
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 modelos de IA y quieres que funcionen de forma estable en producción.
Si te has titulado en informática, datos o ingeniería y quieres orientar tu carrera hacia el MLOps.
Si lideras equipos de datos o tecnología y necesitas industrializar los proyectos de IA de tu área.
Si vienes de DevOps o desarrollo de software y quieres dar el salto a la ingeniería de machine learning.
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.
ContáctanosEs recomendable manejar Python y conocer los fundamentos del machine learning, ya que el diplomado se centra en industrializar modelos, no en crearlos desde cero. Si vienes de DevOps, la parte de contenedores y CI/CD te resultará familiar y podrás centrarte en lo específico del ML.
Además de desplegar modelos, aprendes a automatizar su ciclo completo con CI/CD y a vigilarlos en producción con detección de drift y alertas. Es lo que permite que un modelo siga siendo fiable cuando cambian la demanda, la red o los patrones de pedido.
Sí. El trabajo final puedes plantearlo sobre un modelo real de tu organización, como una previsión de demanda o un modelo de ETAs, y salir con una plataforma que versiona, despliega y monitoriza ese modelo de forma automática.
Te prepara para puestos como ML engineer, MLOps engineer, ingeniero de datos con foco en IA o responsable técnico de plataformas de machine learning, en operadores logísticos, retail, transporte, consultoras y empresas de software.
El diplomado es 100% online, con clases grabadas y acceso al campus virtual para avanzar a tu ritmo, con acompañamiento docente durante todo el programa. Al completarlo y superar el trabajo final recibes la titulación propia de ISSLOGG.
