¿El curso de MLOps con Azure es bonificable a través de FUNDAE?

Sí, el curso es 100% bonificable a través de FUNDAE. Si gestionamos la bonificación para tu empresa, cobramos un 10% adicional del valor del curso más IVA, el cual también puede ser bonificado según los créditos disponibles en FUNDAE.

¿En qué modalidad se ofrece el curso de MLOps con Azure?

El curso se ofrece en Aula Virtual Personalizada, a través de videoconferencias por Zoom. Esta modalidad garantiza un aprendizaje flexible, adecuado a las necesidades corporativas, con acceso a todas las grabaciones para revisión posterior.

¿Qué competencias se desarrollan en el curso de MLOps con Azure?

Los participantes desarrollarán habilidades en implementación y gestión de modelos en Azure, configuración de pipelines automatizados, optimización de recursos y gobernanza de datos, esenciales para cualquier proyecto de machine learning en entornos empresariales.

¿Cómo se realiza la inscripción en el curso de MLOps con Azure?

La inscripción se realiza completando los formularios disponibles en nuestra página web. Es importante proporcionar toda la información solicitada para procesar de manera efectiva tu inscripción; luego, nos pondremos en contacto para ofrecer orientación adicional.

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Modalidad Aula Virtual Personalizada

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Nuestra modalidad AVP es una formación en directo, práctica y 100% adaptada a vuestro equipo. No trabajamos con contenidos genéricos: diseñamos la formación en función de vuestro nivel, objetivos, procesos internos y necesidades reales de aplicación.

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Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.

Proyectos personalizados

Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.

Sesiones en directo con consultor experto

Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.

Calendario adaptado a vuestra disponibilidad

Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.

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Optimiza el ciclo de vida de tus modelos con herramientas integradas en Azure, asegurando un flujo de trabajo robusto y adaptable a diferentes necesidades empresariales, que fortalece la colaboración entre equipos.

Domina la configuración de entornos de entrenamiento y predicción escalables, permitiendo a tu equipo manejar grandes volúmenes de datos con precisión, mientras se maximizan los recursos usados y se minimizan los costos.

Implementa sistemas de monitorización y gobernanza que aseguran la integridad y cumplimiento normativo de tus proyectos de machine learning, garantizando confianza y calidad en cada implementación.

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de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje

Acceso a las grabaciones

Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.

Recursos formativos

Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.

Confirmación de asistencia

La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.

Ejercicios prácticos

Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.

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Temario

¿Qué es MLOps y por qué es importante?
Beneficios de implementar MLOps en la nube.
Introducción a Azure Machine Learning.
Revisión de servicios clave en Azure para MLOps.
Exploración de casos de éxito empresariales con MLOps en Azure.
Conceptos clave: pipelines, modelos, monitoreo y gobernanza.
Configuración inicial de una cuenta de Azure.
Introducción a la terminología de Azure Machine Learning.
Instalación de Azure CLI y configuración del entorno.
Mejores prácticas para iniciarse en MLOps con Azure.

¿Qué es MLOps y por qué es importante?
Beneficios de implementar MLOps en la nube.
Introducción a Azure Machine Learning.
Revisión de servicios clave en Azure para MLOps.
Exploración de casos de éxito empresariales con MLOps en Azure.
Conceptos clave: pipelines, modelos, monitoreo y gobernanza.
Configuración inicial de una cuenta de Azure.
Introducción a la terminología de Azure Machine Learning.
Instalación de Azure CLI y configuración del entorno.
Mejores prácticas para iniciarse en MLOps con Azure.

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Tema 1: Introducción a MLOps y Azure

¿Qué es MLOps y por qué es importante?
Beneficios de implementar MLOps en la nube.
Introducción a Azure Machine Learning.
Revisión de servicios clave en Azure para MLOps.
Exploración de casos de éxito empresariales con MLOps en Azure.
Conceptos clave: pipelines, modelos, monitoreo y gobernanza.
Configuración inicial de una cuenta de Azure.
Introducción a la terminología de Azure Machine Learning.
Instalación de Azure CLI y configuración del entorno.
Mejores prácticas para iniciarse en MLOps con Azure.

Tema 2: Configuración de un Workspace de Azure Machine Learning

¿Qué es un Workspace y su importancia en MLOps?
Creación de un Workspace en el portal de Azure.
Configuración de recursos como compute clusters y almacenamiento.
Uso del SDK de Azure Machine Learning para gestionar el Workspace.
Exploración de la interfaz de usuario de Azure ML Studio.
Práctica: creación de un Workspace con recursos compartidos.
Resolución de problemas comunes al configurar Workspaces.
Documentación de configuraciones iniciales.
Comparación entre recursos locales y basados en la nube.
Mejores prácticas para organizar Workspaces en proyectos.

Tema 3: Preparación y Gestión de Datos en Azure

Introducción a Azure Data Factory para ingestión de datos.
Uso de Azure Blob Storage para almacenar datasets.
Configuración de pipelines de datos para limpieza y transformación.
Práctica: ingestión de un dataset de ejemplo desde una fuente externa.
Exploración de Azure Synapse Analytics para análisis avanzado.
Resolución de problemas en la carga y transformación de datos.
Análisis de métricas clave de calidad de datos.
Documentación del flujo de trabajo de preparación de datos.
Comparación entre herramientas de datos nativas y externas.
Mejores prácticas para gestionar datos en proyectos de ML.

Tema 4: Entrenamiento de Modelos con Azure ML

Introducción al entrenamiento distribuido en Azure.
Configuración de scripts de entrenamiento con el SDK de Python.
Uso de Compute Instances y Compute Clusters para escalar el entrenamiento.
Práctica: entrenamiento de un modelo de clasificación en Azure ML.
Resolución de problemas comunes durante el entrenamiento.
Exploración de métricas de entrenamiento como precisión y pérdida.
Análisis de logs generados durante el entrenamiento.
Comparación entre entrenamientos locales y en la nube.
Mejores prácticas para optimizar costos y tiempo de entrenamiento.
Casos de éxito en el entrenamiento de modelos en Azure ML.

Tema 5: Registro y Versionado de Modelos

Importancia del registro y versionado en MLOps.
Configuración del registro de modelos en Azure ML.
Práctica: registro de un modelo entrenado en el Workspace.
Exploración de herramientas para visualizar versiones de modelos.
Resolución de problemas comunes en el registro de modelos.
Análisis del impacto del versionado en la reproducibilidad.
Comparación entre registros locales y basados en la nube.
Documentación de registros y versiones de modelos.
Mejores prácticas para mantener un registro organizado.
Casos prácticos de empresas con estrategias de versionado exitosas.

Tema 6: Implementación de Modelos en Producción

Introducción a los endpoints en Azure Machine Learning.
Configuración de un endpoint para la predicción en tiempo real.
Práctica: despliegue de un modelo como servicio REST API.
Uso de Azure Kubernetes Service (AKS) para escalar modelos.
Resolución de problemas comunes durante la implementación.
Monitoreo del rendimiento de los endpoints desplegados.
Comparación entre predicciones en tiempo real y por lotes.
Análisis de logs y métricas de uso de endpoints.
Documentación del proceso de implementación.
Mejores prácticas para garantizar disponibilidad y escalabilidad.

Tema 7: Automatización de Pipelines de Machine Learning

Introducción a los pipelines de Machine Learning en Azure.
Configuración de pipelines en Azure ML Studio.
Uso de pasos modulares para estructurar workflows.
Automatización de tareas como ingestión, entrenamiento y despliegue.
Práctica: creación de un pipeline para un modelo de clasificación.
Exploración de herramientas para monitorizar pipelines automatizados.
Resolución de problemas comunes en pipelines complejos.
Análisis del impacto de la automatización en la eficiencia del desarrollo.
Comparación entre pipelines manuales y automatizados.
Mejores prácticas para diseñar pipelines robustos y escalables.

Tema 8: Integración con Azure DevOps para CI/CD

Introducción a la integración continua y entrega continua (CI/CD) en MLOps.
Configuración de repositorios de código en Azure DevOps.
Creación de pipelines de CI/CD para modelos de ML.
Práctica: automatización del despliegue de un modelo mediante Azure DevOps.
Uso de herramientas como YAML para definir pipelines CI/CD.
Resolución de problemas comunes en la integración con DevOps.
Análisis de beneficios de CI/CD en el ciclo de vida de modelos.
Exploración de casos prácticos con DevOps y MLOps.
Documentación de procesos automatizados implementados.
Mejores prácticas para implementar CI/CD en proyectos de MLOps.

Tema 9: Monitorización de Modelos en Producción

Importancia de la monitorización en el ciclo de vida de los modelos.
Configuración de métricas clave de rendimiento y precisión.
Uso de Azure Monitor para supervisar endpoints en producción.
Práctica: configuración de alertas para detectar degradaciones en modelos.
Resolución de problemas comunes en la monitorización de modelos.
Exploración de logs y métricas para análisis de comportamiento.
Análisis del impacto del drift en los datos y cómo detectarlo.
Documentación de procesos de monitorización implementados.
Comparación entre técnicas tradicionales y modernas de monitorización.
Mejores prácticas para garantizar la estabilidad de modelos en producción.

Tema 10: Gestión de Features con Azure Feature Store

Introducción al concepto de Feature Store en MLOps.
Uso de Azure para almacenar y gestionar características.
Configuración de pipelines para la generación y almacenamiento de features.
Práctica: diseño de un Feature Store para un caso de predicción.
Resolución de problemas comunes en la gestión de features.
Análisis de métricas de calidad de datos en features.
Exploración de casos prácticos de Feature Store en empresas.
Comparación entre almacenamiento de datos brutos y features.
Documentación de workflows relacionados con features.
Mejores prácticas para mantener un Feature Store eficiente.

Tema 11: Escalabilidad y Optimización de Costos

Introducción a la escalabilidad en proyectos de MLOps.
Configuración de recursos en Azure para optimizar costos.
Uso de autoscaling en Compute Clusters y AKS.
Práctica: ajuste de configuraciones para maximizar rendimiento con menor costo.
Resolución de problemas comunes relacionados con la escalabilidad.
Análisis de métricas clave para optimización de recursos.
Exploración de herramientas de simulación de costos en Azure.
Documentación de estrategias de escalabilidad implementadas.
Comparación entre entornos locales y en la nube.
Mejores prácticas para optimizar costos sin comprometer el rendimiento.

Tema 12: Gobernanza y Cumplimiento Normativo

Importancia de la gobernanza en proyectos de Machine Learning.
Configuración de políticas de acceso y control en Azure.
Uso de Azure Policy para asegurar el cumplimiento normativo.
Práctica: configuración de un entorno seguro para un proyecto de MLOps.
Resolución de problemas comunes relacionados con la gobernanza.
Documentación de políticas aplicadas en proyectos.
Análisis del impacto del cumplimiento normativo en proyectos de ML.
Exploración de casos de éxito en gobernanza en empresas.
Comparación entre enfoques de gobernanza manuales y automatizados.
Mejores prácticas para mantener un entorno gobernado y seguro.

Tema 13: Resolución de Problemas Comunes en MLOps con Azure

Identificación de errores comunes en workflows de MLOps.
Resolución de problemas relacionados con pipelines.
Práctica: diagnóstico de fallos en entrenamientos y despliegues.
Exploración de logs y métricas para identificar cuellos de botella.
Uso de herramientas de debugging en Azure ML Studio.
Documentación de soluciones aplicadas a problemas frecuentes.
Análisis de casos prácticos de resolución de incidencias.
Comparación entre estrategias proactivas y reactivas.
Mejores prácticas para prevenir errores recurrentes.
Exploración de recursos oficiales de Azure para soporte técnico.

Tema 14: Comparación de Herramientas MLOps en el Ecosistema de Azure

Revisión de herramientas nativas de Azure para MLOps.
Comparación entre Azure ML Studio y Azure Data Factory.
Exploración de integraciones con herramientas externas como Databricks.
Análisis de casos de uso para diferentes herramientas de Azure.
Práctica: selección de herramientas para un caso empresarial.
Resolución de problemas relacionados con integraciones múltiples.
Documentación de workflows diseñados con herramientas combinadas.
Comparación entre funcionalidades nativas y personalizadas.
Mejores prácticas para seleccionar herramientas según las necesidades del proyecto.
Casos de éxito en el uso combinado de herramientas MLOps.

Tema 15: Proyecto Final: Creación de un Sistema Completo de MLOps con Azure

Selección de un caso de negocio para implementar MLOps.
Configuración del Workspace y recursos necesarios en Azure.
Diseño de un pipeline completo desde la ingestión de datos hasta el despliegue.
Implementación de un sistema de monitorización para el modelo desplegado.
Práctica: configuración de CI/CD para automatizar todo el ciclo de vida.
Resolución de problemas encontrados durante la implementación.
Documentación detallada del sistema implementado.
Análisis de métricas obtenidas y optimización del sistema.
Presentación del proyecto final y discusión de aprendizajes.
Retroalimentación del instructor sobre el proyecto completo.

Perfiles profesionales

Pensado para quienes deben dominar MLOps con Azure en su día a día

Ingenieros de Machine Learning

Buscan implementar prácticas de MLOps para mejorar el ciclo de vida de los modelos.

Científicos de Datos

Desean optimizar procesos de análisis y despliegue de modelos en entornos empresariales.

Arquitectos de Soluciones

Necesitan integrar sistemas de MLOps en estructuras empresariales grandes y complejas.

Administradores de Sistemas

Quieren expandir sus conocimientos en administración de infraestructura para MLOps en la nube.

Analistas de Datos

Procuran mejorar la eficiencia del flujo de trabajo de datos y la automación en proyectos de ML.

Directores de Innovación

Buscan comprender las soluciones de MLOps para impulsar la transformación digital empresarial.

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