Operacionalización de modelos analíticos (MLOPS)

Curso

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    A distancia

  • Horas lectivas

    24h

Machine learning (ML) cada vez es más usado en las organizaciones. Sin embargo, solamente un porcentaje de dichas organizaciones están usando exitosamente los modelos diseñados; los modelos son puestos en producción algunas veces desde las mismas máquinas de los científicos de datos, se diseñan modelos bastante acertados para las necesidades, pero no se usan, inclusive siendo aún muy vigentes, no se cuenta con políticas, procesos y procedimiento ni roles definidos del gobierno de los modelos diseñados. Este curso está orientado hacia una visión estratégica y táctica del gobierno y operacionalización de modelos analíticos.

A tener en cuenta

El objetivo de la asignatura es brindar a los líderes de negocio y tecnología y a todos los interesados en la implementación exitosa de los modelos analíticos, una visión holística del gobierno y operacionalización de dichos modelos con el propósito de obtener beneficios reales para el negocio.

Orientado a directivos, lideres de tecnología y negocios, científicos de datos, ingenieros de software, ingenieros de machine learning que requieren una visión estratégica para gobernar y poner en producción modelos analíticos, que impulsen sus iniciativas de negocio.

Contar con conexión a internet de banda ancha. Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo. Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft. En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que la involucren e ingresar con un navegador libre de caché. Conectarse a las sesiones de clase con mínimo diez minutos de antelación, de manera que verifique la conexión y realice los ajustes del caso. Disponer de materiales para tomar apuntes.

La Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente, como mínimo, en el 90 % de las sesiones programadas.

Se desarrollará combinando conferencias, con la ejecución de trabajos prácticos grupales presenciales, e individuales y la participación en foros y debates, con la siguiente estructura: Clase magistral: presentación de temas a manera de exposición utilizando, en lo posible, ayudas didácticas. Esta metodología favorece el razonamiento del estudiante cuando el profesor no sólo expone conceptos, sino que también propicia la participación del estudiante haciendo preguntas y generando discusiones y diálogos que conllevan a la ampliación de los temas, a la comparación y relación entre conceptos, la solución de dudas y la explicación de casos prácticos. Proyectos: los proyectos tienden a la solución de problemas reales, para lo cual el estudiante, bajo la orientación del profesor, trabaja con rigor científico y metodológico. El proyecto es desarrollado en clase a través de sesiones de talleres ejecutados durante todo el curso. De esta manera el estudiante no solamente queda con la concepción teórica del tema, sino que puede ponerla en práctica en su organización.

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2019

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Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

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Materias

  • Tendencias
  • Modelos analíticos
  • Roles y cultura
  • MLOps
  • Herramientas

Programa académico

Modulo I – Introducción

  • Conceptos base.
  • Definiciones particulares.
  • Operacionalización (DevOps, DataOps, AnalyticOps, MLOPs, ModelOps and AIOps).

Modulo II – Introducción MLOps

  • Tendencias.
  • Beneficios.
  • Automatización modelos analíticos.
  • Democratización.

Modulo III – Prácticas MLOps

  • Principios.
  • Requerimientos.
  • Mejores prácticas.
  • Roles y cultura en MLOps.
  • Herramientas operacionalización Modelos Analíticos.

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