El Diplomado en MLOps para AD: Data Lake, Labeling Activo y Drift se centra en la aplicación práctica de MLOps para el ciclo de vida completo de los modelos de aprendizaje automático, con énfasis en la gestión de Data Lakes, la optimización del Labeling Activo y el monitoreo del Drift en modelos predictivos. Los participantes aprenden a implementar estrategias robustas para la ingesta, almacenamiento y procesamiento de datos a gran escala, utilizando herramientas y técnicas avanzadas para automatizar el entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos en producción, asegurando la eficiencia, escalabilidad y confiabilidad de las soluciones de IA.
El diplomado proporciona las habilidades necesarias para construir y mantener pipelines de datos y modelos, incluyendo la gestión del versionado de modelos, el control de calidad de datos y la detección temprana de problemas de rendimiento. Se aborda el monitoreo continuo de los modelos en producción, la reentrenamiento automatizado y la optimización de recursos. El programa prepara a profesionales para roles como ingenieros de Machine Learning, científicos de datos y arquitectos de MLOps, potenciando la capacidad de las organizaciones para implementar y mantener sistemas de IA a gran escala.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): MLOps, Data Lake, Labeling Activo, Drift, pipelines de datos, machine learning, entrenamiento de modelos, despliegue de modelos, monitoreo de modelos, reentrenamiento automatizado, diplomado MLOps.
1.499 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
3. MLOps Avanzado: Data Lake, Etiquetado Dinámico y Gestión del Cambio
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Módulo 1 — Introducción a MLOps: Data Lake y Etiquetado
1.1 Introducción a MLOps y su importancia en el ciclo de vida del ML
1.2 El Data Lake como repositorio centralizado de datos: arquitectura y componentes
1.3 Diseño e implementación de un Data Lake: consideraciones clave
1.4 Introducción al etiquetado de datos: tipos y métodos
1.5 Etiquetado manual vs. automatizado: pros y contras
1.6 Herramientas y plataformas de etiquetado de datos
1.7 Estrategias para la gestión y control de calidad del etiquetado
1.8 Introducción a la gobernanza de datos en MLOps
1.9 Caso de estudio: aplicación práctica de Data Lake y etiquetado
1.10 Desafíos y tendencias futuras en Data Lake y etiquetado para MLOps
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
8.8 Introducción a MLOps: Principios y Fundamentos
8.8 Data Lake: Diseño e Implementación para MLOps
8.3 Etiquetado Activo: Estrategias y Herramientas
8.4 Detección de Deriva: Métodos y Técnicas
8.5 Pipelines de MLOps: Automatización y Orquestación
8.6 Monitoreo y Observabilidad en MLOps
8.7 Gestión del Ciclo de Vida del Modelo
8.8 Implementación Práctica: Estudios de Caso
8.8 Optimización y Escalabilidad de MLOps
8.80 Integración Continua y Entrega Continua (CI/CD) para MLOps
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