Cursos en línea de MLOps para principiantes en 2025: elige el mejor para ti

A medida que las empresas de todo el mundo implementan soluciones de IA, la demanda de especialistas profesionales en MLOps se ha disparado. Para satisfacer esta demanda, han surgido muchas guías en línea que ofrecen cursos de MLOps accesibles y en línea. En 2025, la demanda de conjuntos de habilidades MLOP también se ha vuelto valiosa, por lo que el conocimiento de estos conjuntos de habilidades puede permitirle conseguir un trabajo en el sector corporativo. El aprendizaje automático se ha vuelto dominante en los últimos años, lo que significa que si estás en este sector, es posible que necesites invertir en este conjunto de habilidades. 

¿Por qué aprender MLOps?

Antes de profundizar en los detalles de los cursos en línea de MLOps, es importante reconocer el valor de las capacidades de MLOps:

Reducir la brecha entre el desarrollo y la implementación: MLOps garantiza que los modelos de ML pasen fácilmente del desarrollo a la producción, lo que evita errores comunes como problemas de escalabilidad y flujos de trabajo ineficientes.

Mejora del rendimiento del modelo: al realizar el seguimiento y volver a entrenar las modas, las prácticas de MLOps garantizan que los modelos implementados sigan siendo correctos y funcionando durante los próximos años.

Satisfacer la demanda de la industria: las organizaciones de todas las industrias están adoptando IA a gran escala, lo que genera una demanda significativa. Profesionales de MLOps ¿Quién puede gestionar adecuadamente estos sistemas?

Oportunidades profesionales lucrativas: los expertos en MLOps suelen obtener salarios altos debido a sus habilidades especializadas, lo que hace que esta sea una trayectoria profesional que vale la pena para aquellos interesados en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Temas clave tratados en los cursos en línea de MLOps

Cursos MLOps en línea, asegúrese de que cubran los siguientes temas:

Control de versiones de datos y modelos: herramientas como Git, DVC y MLflow para administrar conjuntos de datos, modelos y consecuencias de experimentos.

Canalizaciones de CI/CD para ML: Implementando la integración sin parar y canales de implementación alineados con flujos de trabajo de ML.

Implementación de modelos: técnicas para configurar modelos en diferentes entornos, incluidos sistemas en la nube, dispositivos de aspectos y marcos locales.

Monitorear y volver a capacitar: estrategias para ajustar el rendimiento general del lanzamiento y automatizar los flujos de trabajo de reentrenamiento.

Infraestructura como código (IaC): uso de herramientas como Terraform y Kubernetes para controlar la infraestructura.

Plataformas en la nube: experiencia práctica con herramientas de IA/ML de AWS, Azure o Google Cloud.

Consejos para elegir el curso MLOps adecuado

Evalúa tu nivel de habilidad: si eres aficionado, opta por publicaciones básicas. Los profesionales experimentados pueden utilizar aplicaciones avanzadas o especializadas.

Familiaridad con la plataforma: elija cursos que se alineen con los marcos que probablemente usará en el trabajo, incluidos AWS, Azure o GCP.

Proyectos prácticos: Las tareas prácticas son Esencial para aprender MLOps. Busque cursos MLOps en línea que ofrezcan programación del mundo real.

Presupuesto y tiempo: Considere su presupuesto y disponibilidad. Las publicaciones gratuitas y breves pueden ser un excelente punto de partida, mientras que los campamentos de entrenamiento son ideales para un aprendizaje en profundidad.

Comunidad y apoyo: Los cursos con grupos de energía u opciones de tutoría pueden brindar aprendizaje adicional sobre recursos y oportunidades de establecer contactos.

Tres cursos MLOps en línea 

1. Implementación de modelos de aprendizaje automático 

Este es uno de los mejores cursos MLOps en línea que brinda información completa sobre todos los temas relacionados que necesita saber sobre MLPS. El curso tiene como objetivo convertirte en un experto en la gestión e implementación de modelos, además de explorar los desafíos de configurar modelos en un entorno de producción.  

El curso cuenta con: 

• 10,5 horas 
• Tareas
• 34 artículos
• 36 recursos para descargar 
• Jurisprudencia
  

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2. Completa el Bootcamp MLOP 

Gracias a este curso lo aprenderás Cómo construir pipelines MLOP Escalable gracias a la integración CI/CD. También aprenderá cómo implementar MLFlow y DVC para el control de versiones de modelos y más. Aprenda a implementar modelos de aprendizaje automático de extremo a extremo con AWS SageMaker y Huggingface. 

El curso incluye: 

• 51 horas 
• 39 recursos para descargar
• Jurisprudencia
  

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3. Azure Machine Learning y MLOP: de principiante a avanzado

Este curso integral le permitirá desarrollar y ejecutar modelos en producción, aprender aprendizaje automático de extremo a extremo en Azure, aprender a ejecutar una canalización de CI/CD MLOP y más. Si quieres dominar el uso de Microsoft Azure específicamente para MLOP, este curso es una excelente opción. Para los usuarios de Azure, este es el mejor curso MLOps en línea. 

El curso incluye: 

• Con una duración de 19,5 horas 
• Jurisprudencia
  

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Cómo mejorar en MLOP

1. Herramientas MLOps de clave maestra

• Control de versiones: Git, GitHub o GitLab.
• Seguimiento de experimentos: MLflow, pesos y sesgos o DVC.
• Compartir modelos: comparta TensorFlow, TorchServe, FastAPI o Flask.
• Contenerización: Docker para empaquetar aplicaciones ML.
• Orquestación: Kubernetes para implementar y escalar aplicaciones ML.
• Herramientas de monitorización: Prometheus, Grafana o sistemas de monitorización personalizados.
• Herramientas de canalización: Apache Airflow, Kubeflow o Prefect.
• CI/CD para ML: Jenkins, GitHub Actions o CircleCI adaptados a flujos de trabajo de ML.

2. Construir una base sólida de programación

• Python: esencial para el aprendizaje automático y MLOps. Obtenga información sobre bibliotecas como NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.
• Scripts de Shell: para automatizar tareas.
• Infraestructura como código: herramientas como Terraform o Ansible para aprovisionar fuentes.

3. Adquirir experiencia práctica

• Crear proyectos de principio a fin: crear una misión de mejora del sistema e impleméntela utilizando el pipeline MLOps. Comience con proyectos más pequeños, con categorías de fotografías o análisis de sentimientos.
• Configurar pipelines de CI/CD: integre etapas de validación, verificación de lanzamiento e implementación en pipelines automatizadas.
• Implementar modelos: practique la implementación de modelos de aprendizaje automático en plataformas en la nube utilizando Docker, Kubernetes o funciones sin servidor.

4. Conozca las mejores prácticas

• Control de versiones de modelos: aprenda a administrar y versionar sus mods para uso en producción.
• Gestión de canalizaciones de datos: comprenda el preprocesamiento de estadísticas, la transformación y la automatización de las canalizaciones.
• Monitoreo de modelos: monitoree el rendimiento general del modelo y el flujo de hechos en producción.
• Seguridad y cumplimiento: aprenda cómo proteger sus flujos de trabajo de ML y cumplir con las pautas de registro.

5. Manténgase actualizado

• Lea blogs y artículos de investigación: siga los blogs, boletines y conferencias de MLOps para mantenerse actualizado sobre las tendencias y el hardware.
• Únase a la comunidad: conéctese con grupos de MLOps en plataformas como LinkedIn, GitHub, Reddit y Discord.

6. Aprenda de situaciones del mundo real

• Contribuir al código abierto: colaborar en proyectos de código abierto relacionados con MLOps.
• Explora estudios de casos: analiza cómo los grupos están implementando MLOps en sus flujos de trabajo.
• Al combinar estos pasos, fortalecerá gradualmente sus habilidades de MLOps y estará mejor preparado para manejar las situaciones exigentes asociadas con la implementación y el manejo de marcos de aprendizaje automático en producción.

Solicitud

Cursos en línea de MLOps Ofrecemos una forma accesible de aprovechar las habilidades en demanda y avanzar en su carrera en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Desde divertidas introducciones para principiantes hasta campos de entrenamiento intensivos, hay un programa para todos. Por elegir el curso correctoAl dedicar tiempo a la práctica directa y mantenerse actualizado con los desarrollos comerciales, puede convertirse en un experto en MLOps muy solicitado en el panorama de la IA en rápida evolución.

Si eres un científico de datos que intenta ampliar sus habilidades o un ingeniero que busca centrarse en MLOps, consulta Udemy y encuentra cursos de MLOps en línea. 

Para obtener más actualizaciones sobre el curso en línea de MLOps, visite Slinka. 

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