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Starts 6 June 2025 13:07

Ends 6 June 2025

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DevOps, DataOps, MLOps

Únete a nuestro curso completo sobre DevOps, DataOps y MLOps ofrecido por la Universidad de Nápoles Federico II en Coursera, diseñado para equipar a los participantes con el conocimiento para aplicar Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) en la resolución de desafíos del mundo real. Este curso interactivo enfatiza el aprendizaje práctico con.
University of Naples Federico II via Coursera

University of Naples Federico II

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La University of Naples Federico II è un prestigioso ateneo pubblico con una lunga storia di eccellenza nella ricerca, nell'insegnamento e nell'innovazione. Offre una vasta gamma di programmi accademici dal livello di laurea a quello di dottorato.

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Resumen

Únete a nuestro curso completo sobre DevOps, DataOps y MLOps ofrecido por la Universidad de Nápoles Federico II en Coursera, diseñado para equipar a los participantes con el conocimiento para aplicar Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) en la resolución de desafíos del mundo real. Este curso interactivo enfatiza el aprendizaje práctico con Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), incorporando metodologías de programación en pareja junto con tecnologías como GitHub Copilot.

Ya seas un científico de datos, ingeniero de software, desarrollador o analista de datos, este curso tiene algo para ti.

Al participar en este curso, ganarás las habilidades para usar marcos web avanzados como Gradio y Hugging Face para desplegar soluciones ML, crear una interfaz de línea de comandos usando el marco Click y aprovechar el poder de Rust para tareas de ML aceleradas por GPU. El plan de estudios abarca más de cinco semanas, cubriendo:

  • Introducción a las tecnologías MLOps y aprovechamiento de modelos preentrenados para soluciones al cliente.
  • Aplicación práctica de ML e IA a través de optimización, heurísticas y simulaciones.
  • Desarrollo de pipelines de operaciones integrales, incluyendo DevOps, DataOps y MLOps, con un enfoque en GitHub.
  • Construcción y empaquetado de contenedores para ML para simplificar el despliegue en entornos en la nube que admiten contenedores.
  • Transición de Python a Rust para elaborar soluciones avanzadas en contextos de Kubernetes, Docker, Sin Servidor, Ingeniería de Datos, Ciencia de Datos y MLOps.

Este curso cae bajo varias categorías como Cursos de MLOps, Cursos de DevOps, Cursos de GitHub Copilot, Cursos de Gradio, y Cursos de Rust, convirtiéndolo en un activo valioso para cualquier profesional o aspirante a serlo en estas áreas.

Inscríbete hoy para mejorar tus habilidades y abordar proyectos de ML e IA con confianza.


Enseñado por

Noah Gift and Alfredo Deza


Asignaturas

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