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DatosAvanzado

Data Science en Produccion - Del EDA al Deploy

Ya no alcanza con entrenar modelos en notebooks. Este curso te ensena a convertir experimentos de machine learning en sistemas mantenibles: versionado con DVC, tracking con MLflow, serving con FastAPI, CI/CD para ML y monitoreo de drift en produccion.

16 leccionesCertificado incluidoUSD 10 (~ARS 10.000)

Programa del curso

1

Del notebook al código productivo

3 lecciones
  • Problemas del notebook en producción
  • Refactoring de código ML: módulos y pipelines
  • Versionado de datos y experimentos con DVC
2

MLflow y gestión de experimentos

3 lecciones
  • Tracking de experimentos con MLflow
  • Model Registry: versiones y stages
  • Comparación y selección de modelos
3

Serving de modelos

3 lecciones
  • APIs con FastAPI para modelos ML
  • Serialización: joblib, pickle, ONNX
  • Dockerizar un modelo para producción
4

CI/CD para ML

3 lecciones
  • Pipelines de entrenamiento automatizado
  • Testing de modelos: unit tests y validación
  • GitHub Actions para ML pipelines
5

Monitoreo en producción

3 lecciones
  • Data drift y model drift: detección
  • Evidently AI: reportes de calidad de datos
  • Alertas y reentrenamiento automático
6

Proyecto final

1 lecciones
  • Pipeline completo: datos → modelo → API → monitoreo deployado en cloud

Lo que vas a aprender

Machine LearningMLflowDVCFastAPIDockerCI/CD para MLEvidently AI

Certificado

Certificado Data Scientist - CumbreAcademy

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