MLOPS-DATABRI
Plataforma de Laboratorios
Bienvenido a la Plataforma de Laboratorios del curso MLOps y Databricks. Aquí podrás explorar diferentes tecnologías a través de prácticas guiadas. ¡Desarrolla tus habilidades y lleva tus conocimientos al siguiente nivel!
🌟 Lista de laboratorios
Cada uno de estos laboratorios está diseñado para ofrecerte una experiencia práctica. Haz clic en los enlaces para comenzar.
- Preparación del ambiente de Azure DevOps
- Descripción: Preparación del ambiente de Azure DevOps.
- ⏱️ Duración estimada: 15 minutos.
- Configuración inicial en Azure Databricks
- Descripción: Primeros pasos para configurar un entorno de trabajo en Azure Databricks.
- ⏱️ Duración estimada: 15 minutos.
- Carga y procesamiento de datos
- Descripción: Proceso de carga y transformación inicial de datos.
- ⏱️ Duración estimada: 20 minutos.
- Consultas y transformaciones en DataFrames
- Descripción: Aplicación de consultas y transformaciones para manipular y analizar datos en DataFrames.
- ⏱️ Duración estimada: 25 minutos
- Integración de Azure Databricks y Azure DevOps en un proyecto de Machine Learning
- Descripción: Implementación de un flujo de trabajo colaborativo en Machine Learning mediante la integración de Azure Databricks y Azure DevOps.
- ⏱️ Duración estimada: 30 minutos.
- Entrenamiento y evaluación de modelos
- Descripción: Proceso de entrenamiento y evaluación de modelos para medir su rendimiento y precisión.
- ⏱️ Duración estimada: 30 minutos.
- Configuración del entorno de desarrollo en Azure
- Descripción: Preparación y ajuste del entorno en Azure para un desarrollo eficiente y colaborativo.
- ⏱️ Duración estimada: 50 minutos.
- Ciclo de vida de MLOps
- Descripción: Gestión integral del ciclo de vida de Machine Learning mediante prácticas de MLOps para automatización, despliegue y monitoreo continuo de modelos.
- ⏱️ Duración estimada: 50 minutos.
- Pipeline de MLOps en Azure DevOps
- Descripción: Automatización del ciclo de vida de Machine Learning mediante un pipeline de MLOps en Azure DevOps para integrar, entrenar y desplegar modelos eficientemente.
- ⏱️ Duración estimada: 70 minutos.
- Pipeline de MLOps en Azure Machine Learning Studio
- Descripción: Orquestación de un pipeline de MLOps en Azure Machine Learning Studio para automatizar el entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos.
- ⏱️ Duración estimada: 70 minutos.
- Despliegue de servicio de cómputo
- Descripción: Implementación de un servicio de cómputo para ejecutar y escalar aplicaciones y modelos en un entorno de producción.
- ⏱️ Duración estimada: 105 minutos.
- Despliegue, monitoreo y evaluacion de modelos
- Descripción: Implementación, monitoreo continuo y evaluación de modelos para asegurar su rendimiento y precisión en producción
- ⏱️ Duración estimada: 105 minutos.
- Creación de reportes y visualización de datos en Power BI
- Descripción: Desarrollo de reportes y dashboards interactivos en Power BI para analizar y visualizar datos de manera efectiva.
- ⏱️ Duración estimada: 105 minutos.
📬 Contacto y más información
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