Python MLOps: del modelo a producción
Python ·Backend·Ciencia de Datos
Curso avanzado para llevar modelos de machine learning del notebook a producción con ciclo de vida reproducible y observable. Cubres empaquetado de modelos en pipelines, servir modelos como APIs en contenedores, orquestación en Kubernetes, CI/CD para entrenamiento y despliegue, tracking de experimentos y monitorización de data y concept drift. Al terminar diseñas la capa de MLOps de equipos de ciencia de datos en proyectos empresariales de banca, seguros, retail o telco.
¿Prefieres verlo en directo? Agenda una demo sin compromiso.
Formación corporativa: este curso se activa bajo pedido para tu organización. Adaptamos temario, calendario y modalidad (teleformación, aula virtual o mixto).
Contenido del curso
Lenguaje de uso general para datos, IA, backend y automatización.
-
Introducción a Python Lección
-
Instalación de Python Lección
Detalles del curso
Público objetivo
- Data scientists que quieren llevar sus modelos mas allá del notebook y asumir responsabilidad sobre el despliegue.
- ML engineers que sistematizan el ciclo de vida completo de machine learning en la empresa.
- Ingenieros DevOps y SRE que adaptan sus practicas de CI/CD al mundo del ML.
- Tech leads y arquitectos que definen la estrategia MLOps y la plataforma de modelos para su organización.
Prerrequisitos: Python intermedio, conocimientos básicos de machine learning (entrenar y evaluar un modelo), familiaridad con Git y conceptos básicos de Docker.
Contenido del roadmap
Python moderno para proyectos ML
- Type hints, dataclasses y protocols para APIs de datos robustas.
- Entornos virtuales con venv y uv, gestión de dependencias con pyproject.toml y requirements.
- Testing con pytest aplicado a funciones de feature engineering y modelos.
Modelado con scikit-learn
- Preprocesado con imputers, scalers y OneHotEncoder.
- Validación cruzada, metricas y ajuste de hiperparametros con GridSearch y HalvingRandomSearchCV.
- Pipelines con ColumnTransformer para encapsular todo el flujo entrenamiento-prediccion.
- Boosting moderno (XGBoost, LightGBM, CatBoost) y explicabilidad con SHAP.
Fundamentos MLOps y pipelines de datos
- Ciclo de vida ML, DevOps vs MLOps, niveles de madurez Google y roles del equipo.
- Pipelines de datos, feature engineering, validación con Great Expectations, feature stores con Feast y versionado con DVC.
Experimentación y registro de modelos
- MLflow Tracking para parámetros, metricas y artefactos.
- MLflow Model Registry con alias production y staging, model cards y lineage.
- Optuna para hyperparameter tuning a escala.
Despliegue con Docker y Kubernetes
- Empaquetado de modelos con FastAPI y BentoML, Dockerfiles multi-stage optimizados para ML.
- Despliegue en Kubernetes con Deployments, HPA y Jobs/CronJobs para entrenamientos batch.
- Estrategias de rollout (canary, blue-green, shadow) para minimizar riesgo al publicar un modelo nuevo.
CI/CD con GitHub Actions para ML
- Pipelines de entrenamiento, testing y despliegue automáticos con GitHub Actions.
- Quality gates con umbrales de rendimiento, validación contra baseline y promoción automática de modelos.
Monitorización en producción
- Data drift y concept drift con Evidently AI, degradación de metricas y alertas con Prometheus y Grafana.
- Reentrenamiento automático disparado por drift o degradación.
LLMOps
- Gestión y versionado de prompts, evaluación de LLMs, guardrails y tracking de costes por token.
Proyecto integrador
Un pipeline MLOps completo de principio a fin: scripts de ingesta y features versionados con DVC, entrenamiento con scikit-learn y boosting, tracking y registro en MLflow, empaquetado con FastAPI y Docker, despliegue en Kubernetes, monitorización con Evidently y pipeline CI/CD en GitHub Actions que promueve el modelo cuando supera el baseline.
Objetivos de aprendizaje
Al completar este roadmap seras capaz de:
- Estructurar un proyecto Python de ML con type hints, entornos reproducibles y testing automatizado.
- Disenar pipelines scikit-learn con ColumnTransformer y validación cruzada listos para producción.
- Registrar experimentos y modelos en MLflow con metricas, artefactos, aliases y lineage.
- Empaquetar modelos como APIs REST con FastAPI y contenedores Docker reproducibles.
- Desplegar modelos en Kubernetes con Deployments, HPA y Jobs para cargas batch.
- Automatizar CI/CD del ciclo ML con GitHub Actions, quality gates y rollout canary.
- Monitorizar modelos en producción detectando data drift y concept drift con Evidently.
- Aplicar practicas LLMOps para aplicaciones GenAI con gestión de prompts y control de costes.
Otros cursos de Python
Python Biblioteca Estándar
Curso para sacar partido a la biblioteca estándar de Python y reducir dependencias externas en utilidades internas, CLIs y scripts de administración. Cubres rutas y sistema de archivos, serialización de JSON y CSV, fechas y zonas horarias, expresiones regulares, ejecución de procesos, logging profesional, construcción de CLIs y concurrencia para tareas I/O. Al terminar construyes herramientas Python portables, fiables y mantenibles sin tirar de paquetes externos cuando no aportan.
Python Estructuras de datos
Curso para dominar las estructuras de datos nativas de Python y elegir la adecuada en cada escenario. Cubres cadenas de texto, listas y comprehensions, tuplas y registros tipados, conjuntos con su álgebra, diccionarios y estructuras del módulo collections, pilas, colas y colas de prioridad. Al terminar escribes código idiomático con coste razonado, base imprescindible antes de afrontar orientación a objetos, pipelines de datos o backend con FastAPI o Django.
Python para ciencia de datos
Curso para analizar, limpiar y visualizar datos con el stack más extendido de Python en ciencia y analítica. Cubres los fundamentos del lenguaje, computación numérica con arrays, manipulación tabular con dataframes, calidad y depuración de datos y visualización estática e interactiva. Al terminar entregas análisis reproducibles y dashboards exploratorios listos para defender ante negocio en proyectos empresariales.
Python Programación Funcional
Curso para aplicar el estilo funcional en Python a pipelines de datos, ETL ligero y controladores reutilizables. Cubres funciones de orden superior, pipelines eficientes con iteradores, generadores para procesar grandes volúmenes con memoria constante, closures y decoradores reutilizables y pattern matching estructural. Al terminar escribes código declarativo, composable y testeable que reduce líneas y bugs en proyectos empresariales.
¿Formación para tu equipo en esta tecnología?
Tú nos dices a quién formar y nosotros configuramos la plataforma con tu marca, damos de alta a tu gente, evaluamos las entregas con IA y te entregamos los certificados y los informes técnicos para tu gestor FUNDAE. Catálogo amplio con teleformación, aula virtual o mixto. Sin permanencia, sin coste de setup.
¿Prefieres verlo en directo? Agenda una demo.
Preguntas frecuentes
- ¿Python MLOps: del modelo a producción es bonificable por FUNDAE para mi empresa?
- Puede ser bonificable cuando la acción cumple los requisitos aplicables. La plataforma aporta evidencias técnicas: seguimiento de tiempos, registro de conexiones, foros, encuestas y certificados para que tu entidad organizadora o gestoría revise la documentación.
- ¿En qué modalidades se imparte Python MLOps: del modelo a producción?
- En tres modalidades: teleformación (online asíncrona), aula virtual privada en directo y mixta. Adaptamos temario, calendario y modalidad al equipo.
- ¿Se adapta Python MLOps: del modelo a producción al nivel de mi equipo?
- Sí. Adaptamos temario, calendario y modalidad al nivel y al stack del equipo, con ejercicios evaluados por IA y certificado verificable.
- ¿Cuánto tarda en activarse para mi empresa?
- La activación corporativa estándar es rápida, sin coste de setup ni permanencia.