Aprende a implementar MLOps y ML Engineering para llevar modelos de Machine Learning desde la experimentación hasta producción utilizando herramientas open-source estándar de la industria.
Trabaja con MLflow, Git y FastAPI para automatizar workflows, gestionar el ciclo de vida de los modelos y desarrollar APIs listas para entornos reales. Aplica prácticas de CI/CD, monitorización y estrategias de despliegue para construir soluciones reproducibles, escalables y mantenibles.
Aprende a gestionar el ciclo de vida completo de modelos de Machine Learning, desde el seguimiento y versionado de experimentos hasta su registro, automatización, serving y monitorización en producción. Aplica prácticas de MLOps para construir procesos reproducibles, escalables y mantenibles en entornos reales.
El programa de MLOps y ML Engineering está diseñado para pasar de la experimentación con modelos a la construcción de sistemas reproducibles, automatizados y preparados para producción.
Nuestro equipo docente combina experiencia en Ciencia de Datos, Machine Learning y operacionalización de modelos. La formación se apoya en casos prácticos, metodologías y buenas prácticas orientadas a llevar modelos de Machine Learning desde la experimentación hasta entornos de producción.
Aprende a gestionar el ciclo de vida completo de modelos de Machine Learning utilizando herramientas open-source. Desde el tracking y versionado de experimentos hasta la automatización, el despliegue, el serving mediante APIs y la monitorización en producción, trabajarás con prácticas de MLOps aplicadas a entornos reales.
Casos prácticos guiados
Aprendizaje aplicado
Proyecto final
Impulsa tu aprendizaje con un entorno preparado para crecer contigo:
Aprende a gestionar experimentos de Machine Learning mediante MLflow, registrando métricas, parámetros y artefactos para comparar resultados y mantener un histórico reproducible de tus modelos.
Trabaja con el registro y versionado de modelos, gestionando estados, transiciones y múltiples versiones para controlar todo el ciclo de vida de las soluciones desplegadas.
Automatiza procesos de entrenamiento, validación y despliegue utilizando Git, MLflow Projects y prácticas de integración y entrega continua adaptadas a Machine Learning.
Desarrolla APIs REST para servir modelos en producción, monitoriza su rendimiento y aplica estrategias para mantener soluciones escalables y preparadas para entornos reales.
Pon en práctica todos los conocimientos adquiridos desarrollando una solución MLOps completa basada en herramientas open-source y escenarios inspirados en necesidades reales de negocio.
Solicita el programa completo con todas las lecciones y materiales.
Nuestra formación cumple los requisitos para aplicar bonificaciones a la Seguridad Social. Infórmate sin compromiso y aprovecha la oportunidad de impulsar el desarrollo de tus empleados.
Empresas que ya confían en nosotros
Trabajamos junto a empresas de distintos sectores que apuestan por la formación en datos e inteligencia artificial como palanca de crecimiento y mejora continua.
Las sesiones se planifican en función de la disponibilidad del equipo, con formatos flexibles (online o presencial), combinando teoría, práctica y resolución de casos reales.
Es recomendable contar con conocimientos intermedios de Python, fundamentos de Machine Learning, manejo básico de Git y familiaridad con la línea de comandos. El programa está pensado para participantes que ya conocen los fundamentos del desarrollo de modelos y quieren avanzar hacia su gestión y operación en producción.
El programa incluye ejercicios y prácticas orientados a escenarios reales de MLOps y Machine Learning. La posibilidad de trabajar con modelos o datos propios de la empresa deberá valorarse previamente en función del caso de uso, los accesos disponibles y los requisitos técnicos.
Sí. Ofrecemos soporte adicional para resolver dudas, revisar casos reales o acompañar en la implementación de soluciones durante la formación.
Los participantes aprenderán a gestionar el ciclo de vida de modelos de Machine Learning: realizar tracking y versionado de experimentos con MLflow, registrar y gestionar modelos, automatizar workflows mediante prácticas de CI/CD, desplegar modelos, desarrollar APIs con FastAPI y monitorizar su funcionamiento en producción. También trabajarán conceptos de drift, escalabilidad y alta disponibilidad, aplicando los conocimientos adquiridos en un proyecto final.
Sí. La formación puede bonificarse a través de FUNDAE, optimizando la inversión en capacitación del equipo.
Ayudamos a las empresas a acelerar su transformación digital mediante formación práctica, aplicada y orientada a resultados reales.
Diseñamos programas InCompany adaptados a cada organización en áreas como Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Analítica, Automatización y tecnologías Microsoft, combinando aprendizaje práctico con casos reales de negocio para generar un impacto desde el primer día.
Trabajamos sobre datos, procesos y casos reales para que los equipos apliquen lo aprendido desde el primer día y generen un impacto medible en el negocio.
Nuestros formadores son profesionales en activo que trasladan al aula su experiencia en proyectos reales de analítica, IA y transformación digital.
Diseñamos cada programa según los objetivos, el nivel técnico y los procesos de tu organización para maximizar el retorno de la formación.
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