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Curso Especializado

Machine Learning Operations (MLOps)

Cierra el ciclo: Automatiza, despliega y monitorea.

Inicio: 29 de septiembre

Duración: 49 horas

Modalidad: Online en vivo

Costo: S/ 3,700 soles

Certificaciones:

Al finalizar el Curso Especializado en Machine Learning Operations - MLOps, recibirás un certificado digital emitido por UTEC Posgrado.

Potencia tus modelos analíticos para impactar en la organización.

Diseñar un gran modelo para que se quede atrapado en tu laptop es frustrante, pero lograr desplegarlo y que falle en silencio en producción por falta de automatización o monitoreo es peor. El mercado ya no busca solo a quien cree algoritmos, sino a quien sepa asegurar su valor en el tiempo. 

Domina las herramientas, tecnologías y metodologías clave de MLOps para llevar modelos analíticos a producción de forma eficiente, implementando prácticas de monitoreo continuo que maximicen su rendimiento predictivo y aseguren un impacto tangible.

 

SOBRE EL CURSO

Lo que aprenderás:

→ Dominar herramientas y tecnologías esenciales de MLOps para el desarrollo, control de versiones y despliegue efectivo de modelos analíticos a gran escala.

→ Implementar un caso práctico completo (End-to-End) que abarque desde la creación, automatización y puesta en producción hasta el monitoreo continuo de un modelo.

→ Optimizar la calidad y escalabilidad de las soluciones predictivas dentro de la arquitectura tecnológica de contextos organizacionales reales.

→ Maximizar la capacidad de generación de valor del ciclo analítico, asegurando que los modelos se adapten de forma eficiente a los entornos productivos y de negocio.
 

¿Para quién es este curso?

Dirigido a especialistas técnicos y líderes del ecosistema digital que buscan transformar algoritmos estáticos en sistemas automatizados de alto impacto corporativo:

→ Data Scientists con experiencia en el desarrollo de modelos predictivos que deseen dominar prácticas avanzadas de MLOps para escalar, gobernar y poner en producción sus soluciones.

→ Ingenieros de Datos, Arquitectos de Software y Líderes de BI interesados en incorporar metodologías de MLOps para fortalecer la colaboración entre los equipos técnicos y las áreas de negocio.

→ Profesionales del ecosistema analítico que operan en industrias con gran volumen de información (Banca, Seguros, Retail, Telecomunicaciones) y buscan optimizar la eficiencia y el monitoreo de sus operaciones.

MALLA CURRICULAR

Un recorrido secuencial y práctico de 49 horas que va desde el laboratorio de desarrollo hasta la automatización de infraestructura para Modelos de Machine Learning.

1. Onboarding
  • Bienvenida al programa, encuadre operativo y lineamientos iniciales para facilitar una experiencia de aprendizaje fluida y efectiva.
2. Introducción al Curso y Conceptos Básicos
  • Aprenderás qué es MLOps, analizando su importancia y objetivos estratégicos para cerrar la brecha entre el desarrollo de algoritmos y su puesta en producción.
3. Introducción a GIT y Control de Versiones
  • Dominarás el uso de Git y GitHub corporativo, desde las operaciones básicas y la gestión de repositorios remotos hasta el trabajo en ramas con Gitflow para entornos colaborativos.
4. Uso de Workflows con GitHub Actions
  • Aprenderás a estructurar la automatización de tus proyectos configurando flujos de trabajo (workflows), ejecuciones de tareas (jobs), manejo de variables ocultas y eventos automatizados.
5. MLFlow - Entrenamiento y Registro de Experimentos
  • Te introducirás en el ecosistema de MLflow, aprendiendo a realizar el seguimiento y registro sistemático de tus experimentos analíticos mediante Tracking, Logging y servidores centralizados.
6. MLFlow - Publicación y Versionamiento de Modelos
  • Aprenderás a construir modelos estándar y personalizados, ejecutando su validación técnica y gestionando su ciclo de vida dentro del MLflow Registry.
7. Versionamiento de Datos
  • Comprenderás el diseño de repositorios de datos estables para procesos de entrenamiento e inferencia, operando bajo la arquitectura y buenas prácticas de un Feature Store. Además, tendrás tu primera sesión de asesoría grupal.
8. Despliegue e Inferencia de Modelos
  • Pasarás a la fase de producción ejecutando prácticas en AWS para desplegar tus modelos. Aprenderás a configurar arquitecturas de inferencia en lote (Batch) y arquitecturas de predicción en tiempo real (Real Time).
9. Monitoreo y Mantenimiento de Modelos
  • Aprenderás a proteger tus modelos frente al paso del tiempo en producción. Identificarás fenómenos de degradación como Data Drift, Model Drift y Concept Drift, definiendo métricas de evaluación continua. Incluye la segunda sesión de asesoría.
10. Cierre y Presentación de Trabajos Finales
  • Espacio definitivo de consolidación donde realizarás la sustentación de tu proyecto integrador automatizado, demostrando el despliegue del flujo completo de MLOps.

Horario de clases

Martes y Jueves de 7:00 p. m. a 10:00 p. m.

Evaluación y trabajo final

 

Para la evaluación del curso se considera el estado aprobado o desaprobado*.

El curso es dinámico y aplicativo, con sesiones en vivo que requieren tu compromiso activo en las diversas actividades preparadas a lo largo del programa.

 

Es fundamental que asistas a todas las sesiones para mantener la continuidad del curso. En caso de algún imprevisto, repórtalo al Asistente académico. Asimismo, es aconsejable que revises los temas abordados durante la sesión a la que no pudiste asistir.

 

CERTIFICACIONES

certification

UTEC Posgrado te otorgará un certificado digital al aprobar el Curso Especializado en Machine Learning Operations - MLOps, emitido posterior a la fecha de cierre.

ESTUDIA
CON NOSOTROS _

Networking

Amplía tu red de contactos, encuentra oportunidades laborales. Además, aprende de otros profesionales y construye una reputación sólida en tu campo.

Asistente Virtual

Recibe acompañamiento durante todo el programa. Contarás con el apoyo de un asistente que responde tus consultas y realiza seguimiento a tu aprendizaje para asegurarnos que se cubren los objetivos trazados.

Método UTEC Posgrado

Nuestra metodología se basa en la participación activa, discusiones, estudio de casos, generación de sinergia a través de los proyectos grupales, simulaciones y otras actividades prácticas que te permite aplicar lo que estás aprendiendo.

NUESTROS EXPERTOS

Contamos con docentes de sólida trayectoria académica y amplia experiencia en la industria.

Sergio Falcón

Chapter lead Data Scientist en BCP

Jhony Jacobi

Chapter Leader Machine Learning Engineer en BCP

José Mejía

Senior Machine Learning Engineer en BCP

Excepcionalmente, podrían existir modificaciones en la plantilla de practitioners por imprevistos o razones de fuerza mayor.

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