Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos (Virtual)

Diplomado

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Descripción

  • Tipología

    Diplomados

  • Metodología

    En línea

  • Horas lectivas

    100h

  • Inicio

    24/09/2021

¿Estás buscando dar un impulso a tu carrera profesional para conseguir nuevas e interesantes oportunidades laborales y para, desde luego, formarte y adquirir nuevos y enriquecedores conocimientos? En eses caso, esta diplomatura que te acercamos desde emagister.com.mx y que imparte el Tec de Monterrey es una perfecta oportunidad para tus objetivos.

Con este programa aprenderás a consolidar a científicos de datos y/o data engineers en el desarrollo end-to-end de un producto de machine learning que cumpla los principios de reproductividad, automatización, extensibilidad, modularidad y escalabilidad a través de un caso de uso. También, estarás capacitado para implementar modelos de machine learning en ambientes productivos y podrás realizar un pitch de venta hacia el senior management.

Si te interesa, no dudes, solicita más información para conocer todos los de talles que puedas necesitar. ¡Esta es una gran oportunidad que has de considerar!

Sedes y fechas disponibles

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24 set. 2021Inscripciones abiertas

Acerca de este curso

Analista de datos, científicos de datos e ingenieros de datos cuenten con la carrera terminada y al menos 1 año de experiencia. Además, tengan conocimientos básicos de estadística, programación y modelos de machine learning; y manejen Python, pandas y Scikit-learn.

• Desarrollarás las herramientas necesarias para realizar una mejor gestión de proyectos que involucren el uso de machine learning en términos de tiempo y recursos humanos. • Adquirirás los conocimientos requeridos para construir modelos y productos de machine learning que cumplan los principios de reproducibilidad, automatización, extensibilidad, modularidad y escalabilidad. • Podrás implementar el producto de machine learning mediante una REST API (Representational State Transfer Application Programming Interface) usando servicios cloud, en concreto AWS (Amazon Web Service). • Aprenderás a comunicar de forma efectiva a varios tipos de audiencias proyectos que involucran la implementación de un sistema de machine learning. • Al terminar tu diplomado, obtendrás una insignia digital black con tecnología blockchain para fortalecer tu currículum digital y demostrar tus habilidades de una manera rápida y segura en plataformas digitales.

Una vez solicites información, el Tec de Monterrey se pondrá en contacto contigo para facilitarte toda la información que puedas necesitar. También te acompañará, si lo deseas, en el proceso de matriculación.

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Logros de este Centro

2021
Este centro lleva demostrando su calidad en Emagister
14 años con Emagister

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 reseñas en los últimos 12 meses

Este centro lleva 14 años en Emagister.

Materias

  • e-Learning
  • API
  • Modelos de machine learning
  • Machine learning
  • Ambientes productivos
  • Aprendizaje automatizado
  • Ciencias de la computación
  • Inteligencia artificial
  • Desarrollo web
  • Git & github
  • Modelos de ML
  • Python
  • Jupyter notebook
  • Rest API
  • Cloud computing
  • AWS
  • Desarrollo end-to-end

Programa académico

PRIMER MÓDULO: Conceptos clave
  • Conceptos clave
  • Resumen del curso
  • Instalación y consiguración de los software necesarios
  • Actividad: diseño de una arquitectura para un sistemaa de machine learning
SEGUNDO MÓDULO: Herramientas básicas
  • Comandos shell
  • Git & github
  • Desarrollo web básico
  • Actividad: integración de herramientas básicas
  • Introducción la progrmación orientada a objetos con Python
TERCER MÓDULO: Modelos de ml con python
  • Planas y scikit-learn
  • Modelos de machine learning para datos transversales
  • Taller: elevator pitch para proyectos de data science
  • ¿Cómo transformar el código de un Jupyter Notebook a un código para ambiente productivo?
  • Foro de discusión: complejidad de un modelo de machine learning vs. implementación
  • Packaging
CUARTO MÓDULO: Implementación de un modelo de machine learning vía rest api
  • ¿Qué es una Rest api?
  • Python decorators
  • Flask
  • Actividad: diseño y construcción de una API para servir un modelo de machine learning
  • Python logging
  • Pytest
QUINTO MÓDULO: Implementación de modelos de machine learning con aws
  • Cloud computing
  • AWS core services
  • Analytics on AWS
  • AWS ML/AI tech stack
  • Actividad: ¿Cómo desplegar Jupyter notebooks con aws?
  • Actividad: ¿cómo transformar Jupyter Notebooks a pipelines automatizados usando Amazon SageMaker y AWS Glue?
SEXTO MÓDULO: Desarrollo end-to-end con aws
  • Consultoría 1: construcción y configuración de un ambiente en la nube
  • Consultoría 2: construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de machine learning model con AWS
  • Retroalimentación: elevator pitch

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