Diplomado en MLOps para AD: Data Lake, Labeling Activo y Drift

2.2 Introducción a la Optimización en MLOps: Visión General y Objetivos
2.2 Data Lake: Diseño y Optimización de Almacenamiento de Datos
2.3 Etiquetado Inteligente: Estrategias Avanzadas y Herramientas de Etiquetado
2.4 Análisis de Deriva: Técnicas de Detección y Evaluación de Deriva
2.5 Optimización del Pipeline de Datos: Preprocesamiento y Transformación Eficiente
2.6 Optimización del Entrenamiento de Modelos: Ajuste de Hiperparámetros y Técnicas de Regularización
2.7 Despliegue Optimizado: Estrategias de Despliegue y Monitoreo Continuo
2.8 Escalabilidad y Rendimiento: Mejora del Rendimiento en Entornos de Producción
2.9 Herramientas y Frameworks: Selección y Uso de Herramientas de Optimización
2.20 Caso de Estudio: Implementación de Optimización en un Proyecto MLOps Real

3.3 Introducción a la Implementación MLOps: Conceptos y Principios Fundamentales
3.2 Data Lake: Arquitectura y Diseño para el Almacenamiento de Datos
3.3 Labeling Activo: Estrategias y Técnicas para el Etiquetado Eficiente
3.4 Detección de Desvíos: Métricas y Herramientas para el Monitoreo de Modelos
3.5 Pipelines de MLOps: Diseño y Automatización del Flujo de Trabajo
3.6 Implementación de Modelos en Producción: Estrategias y Mejores Práctcticas
3.7 Monitoreo de Modelos en Tiempo Real: Técnicas y Herramientas de Alerta
3.8 Escalabilidad y Optimización: Ajustes para un Rendimiento Eficiente
3.9 Seguridad y Gobernanza de MLOps: Protección de Datos y Cumplimiento Normativo
3.30 Casos de Estudio: Implementaciones Exitosas de MLOps

4.4 Data Lake: Fundamentos y Arquitectura
4.2 Estrategias de Etiquetado: Activo, Dinámico y Estratégico
4.3 Control de Deriva: Técnicas de Detección y Mitigación
4.4 Gestión del Cambio: Implementación de Sistemas MLOps
4.5 Análisis de Datos: Data Lake y Pipelines
4.6 Etiquetado Inteligente: Métodos y Herramientas
4.7 Implementación MLOps: Despliegue y Monitoreo
4.8 Optimización MLOps: Data Lake y Análisis de Deriva
4.9 MLOps Avanzado: Escalabilidad y Rendimiento
4.40 Excelencia en MLOps: Mejores Prácticas y Estudios de Caso

5.5 Data Lake: Arquitectura y Diseño para MLOps
5.5 Etiquetado Estratégico: Planificación y Ejecución
5.3 Selección de Herramientas de Etiquetado Avanzadas
5.4 Deriva: Detección, Análisis y Mitigación
5.5 Monitoreo Continuo del Modelo y del Data Lake
5.6 Automatización de Pipelines de MLOps
5.7 Gestión del Cambio en Modelos de Machine Learning
5.8 Implementación de Estrategias de Rollback
5.9 Optimización de Recursos y Escalabilidad
5.50 Evaluación y Mejora Continua del Proceso MLOps

6.6 Introducción a Data Lake para MLOps
6.2 Diseño e Implementación de Data Lake
6.3 Etiquetado Activo: Estrategias y Técnicas
6.4 Integración de Etiquetado Activo en el Flujo de Trabajo MLOps
6.5 Detección de Deriva: Fundamentos y Métricas
6.6 Implementación de la Detección de Deriva
6.7 Herramientas para Data Lake, Etiquetado y Deriva
6.8 Monitoreo y Alertas en MLOps
6.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas
6.60 Mejores Prácticas y Futuro de MLOps con Data Lake, Etiquetado y Deriva

7.7 Data Lake: Arquitectura y Diseño para MLOps
7.2 Etiquetado Estratégico: Planificación y Ejecución
7.3 Deriva de Datos: Identificación y Mitigación
7.4 Pipelines de MLOps: Automatización y Orquestación
7.7 Monitoreo de Modelos: Desempeño y Calidad
7.6 Gobernanza de Modelos: Compliance y Ética
7.7 Implementación en Producción: Escalabilidad y Fiabilidad
7.8 Optimización de Recursos: Costo y Eficiencia
7.9 Iteración y Experimentación: Mejora Continua
7.70 Estudio de Caso: Implementación Completa de MLOps