El Diplomado en MLOps de Plataforma: CI/CD de Modelos y Trazabilidad se centra en la aplicación de metodologías avanzadas para la automatización, despliegue continuo (CI/CD), y monitoreo de modelos de Machine Learning (ML). Aborda la trazabilidad completa del ciclo de vida del modelo, desde el desarrollo hasta la producción, utilizando herramientas como Kubernetes, Docker y plataformas especializadas de MLOps. Se enfoca en la optimización de flujos de trabajo para garantizar la escalabilidad, reproducibilidad y confiabilidad de los modelos en entornos de producción.
El programa proporciona experiencia práctica en la implementación de pipelines CI/CD, el manejo de versiones de modelos, y el monitoreo de la salud y rendimiento de los modelos en producción. Se abordan las mejores prácticas para la gestión de datos, la automatización de pruebas, y la seguridad de los modelos. Esta formación prepara a profesionales para roles como ingenieros de MLOps, científicos de datos, y arquitectos de ML, con el fin de optimizar el proceso de implementación de modelos en entornos reales.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): MLOps, CI/CD, modelos ML, automatización, despliegue continuo, trazabilidad, Kubernetes, Docker, monitoreo, pipelines, gestión de datos.
1.250 €
Aquí está el contenido solicitado:
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.
5. Maestría en CI/CD para MLOps: Modelos, Implementación y Trazabilidad Absoluta
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.
Requisitos recomendados: Sólida base en aerodinámica, control de sistemas y estructuras. Se requiere un nivel de idioma ES/EN B2+/C1. Se ofrece bridging tracks para estudiantes que necesiten apoyo.
1.1 Fundamentos de CI/CD para MLOps: Introducción y conceptos clave
1.2 Trazabilidad en MLOps: Importancia y beneficios
1.3 Integración de CI/CD con modelos de Machine Learning
1.4 Pipelines de CI/CD: Diseño y construcción inicial
1.5 Herramientas de CI/CD: Selección y configuración
1.6 Control de versiones y gestión de código para MLOps
1.7 Pruebas automatizadas en el ciclo de vida del modelo
1.8 Monitoreo y registro en pipelines de CI/CD
1.9 Despliegue automatizado de modelos
1.10 Mejores prácticas y optimización de CI/CD para MLOps
2.2 Introducción a CI/CD en MLOps: Conceptos y Fundamentos
2.2 Diseño de Pipelines CI/CD para Modelos de Machine Learning
2.3 Integración de Repositorios de Código y Control de Versiones
2.4 Automatización de la Construcción y Prueba de Modelos
2.5 Implementación de Trazabilidad de Modelos: Registro y Monitoreo
2.6 Despliegue Automatizado de Modelos en Entornos de Producción
2.7 Integración Continua y Entrega Continua para Actualizaciones de Modelos
2.8 Herramientas y Tecnologías para Pipelines CI/CD en MLOps
2.9 Mejores Prácticas en la Gestión de Pipelines CI/CD
2.20 Casos de Estudio: Implementación de Pipelines CI/CD Exitosas
3.3 Fundamentos de CI/CD para MLOps: Conceptos y Beneficios Clave
3.2 Diseño de Pipelines CI/CD para Modelos de Machine Learning
3.3 Integración de Herramientas de Trazabilidad en CI/CD
3.4 Automatización del Entrenamiento y Validación de Modelos
3.5 Implementación de Pruebas Unitarias y de Integración para Modelos
3.6 Monitoreo y Logging en Pipelines CI/CD para MLOps
3.7 Despliegue Continuo de Modelos en Entornos de Producción
3.8 Gestión de Versiones de Modelos y Datos
3.9 Recuperación ante Fallos y Rollbacks en Modelos
3.30 Mejores Prácticas y Futuro de CI/CD en MLOps
4.4 Fundamentos de CI/CD para MLOps: Conceptos y Beneficios
4.2 Diseño de Pipelines CI/CD para Modelos de Machine Learning
4.3 Implementación de Trazabilidad Integral en el Flujo de Trabajo MLOps
4.4 Integración de Herramientas y Tecnologías para CI/CD en MLOps
4.5 Monitoreo y Gestión de Pipelines CI/CD en Entornos MLOps
4.6 Despliegue Automatizado de Modelos en Plataformas MLOps
4.7 Pruebas Unitarias, de Integración y de Aceptación para Modelos
4.8 Estrategias de Versionado y Control de Calidad de Modelos
4.9 Optimización y Escalabilidad de Pipelines CI/CD para MLOps
4.40 Casos de Estudio: CI/CD en Proyectos MLOps Exitosos
5.5 Introducción a CI/CD en MLOps: Fundamentos y Beneficios
5.5 Diseño de Pipelines CI/CD para MLOps: Etapas Clave
5.3 Integración de Sistemas de Trazabilidad en Pipelines
5.4 Automatización de la Construcción y Prueba de Modelos
5.5 Despliegue Automatizado de Modelos en Entornos Productivos
5.6 Monitoreo y Gestión del Ciclo de Vida del Modelo
5.7 Control de Versiones y Gobernanza de Modelos
5.8 Técnicas Avanzadas de Trazabilidad: Linaje de Datos y Auditoría
5.9 Optimización del Rendimiento y Escalabilidad de Pipelines CI/CD
5.50 Casos de Estudio: Implementaciones Exitosas de CI/CD en MLOps
6.6 Fundamentos de CI/CD para MLOps: Conceptos clave y beneficios
6.2 Diseño de Pipelines CI/CD: Estrategias y mejores prácticas
6.3 Integración Continua: Automatización de pruebas y validación de modelos
6.4 Entrega Continua: Despliegue automatizado y escalable de modelos
6.5 Trazabilidad Integral: Registro y seguimiento de todo el ciclo de vida del modelo
6.6 Monitoreo y Observabilidad: Medición del rendimiento y detección de problemas
6.7 Optimización de Pipelines: Mejora continua y eficiencia en el flujo de trabajo
6.8 Gestión de Versiones: Control y manejo de diferentes versiones de modelos y código
6.9 Herramientas y Tecnologías: Selección y aplicación de las mejores herramientas para CI/CD y MLOps
6.60 Despliegue Efectivo: Estrategias para un despliegue exitoso y seguro de modelos en producción
7.7 Introducción a CI/CD en MLOps: Fundamentos y Beneficios
7.2 Diseño de Pipelines CI/CD: Modelos y Estrategias Clave
7.3 Integración de Sistemas de Control de Versiones para MLOps
7.4 Automatización de Pruebas: Unitarias, Integración y A/B Testing
7.7 Implementación de Trazabilidad: Modelos, Datos y Metadatos
7.6 Despliegue Continuo y Entrega Continua de Modelos ML
7.7 Monitoreo y Observabilidad en Pipelines CI/CD
7.8 Gestión de Configuraciones y Entornos en MLOps
7.9 Seguridad en Pipelines CI/CD y Protección de Modelos
7.70 Optimización y Escalabilidad de Pipelines CI/CD
8.8 Fundamentos de la Arquitectura CI/CD para MLOps
8.8 Integración de la Trazabilidad en el Ciclo de Vida del Modelo
8.3 Diseño de Pipelines CI/CD para la Construcción de Modelos
8.4 Automatización del Entrenamiento y Validación de Modelos
8.5 Implementación de Pruebas Automatizadas y Control de Calidad
8.6 Despliegue Continuo y Entrega de Modelos en Producción
8.7 Monitoreo y Gestión de Modelos en Entornos MLOps
8.8 Control de Versiones y Gestión de Configuraciones para Modelos
8.8 Integración con Plataformas MLOps y Herramientas de Trazabilidad
8.80 Casos de Estudio y Mejores Prácticas en Arquitectura CI/CD
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