• 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.
Analista de datos, científicos de datos e ingenieros de datos cuenten con la carrera terminada y al menos 1 año de experiencia.
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. Asimismo, obtendrás el conocimiento necesario para implementar modelos de machine learning en ambientes productivos y podrás realizar un pitch de venta hacia el senior management.
Módulo 1
Conceptos clave de los sistemas de machine learning
Módulo 2
Herramientas básicas
Módulo 3
Modelos de machine learning con Python
Módulo 4
Implementación de un modelo de machine learning vía REST API
Módulo 5
Implementación de un modelo de machine learning con AWS
Módulo 6
Desarrollo end-to-end con AWS
Diplomado Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos (Virtual)
Conocimientos básicos de estadística, programación y modelos de machine learning; y manejo de Python, pandas y Scikit-learn.
