Bootcamp MLOps: CI/CD para Modelos

Bootcamp MLOps: CI/CD para Modelos – impartido por School of Devops
Actualizado julio 2026 | Disponible en Udemy

Este bootcamp práctico te brinda un free MLOps course totalmente en español y cubre todo el ciclo de vida de un proyecto de machine learning, desde la ingesta de datos hasta la entrega continua en producción. Si buscas un MLOps Udemy course que combine teoría y ejercicios reales, aprenderás a crear pipelines automáticos, empaquetar modelos con FastAPI y desplegarlos en Kubernetes usando Docker, GitHub Actions y ArgoCD. La certificación incluida y el enfoque “hands‑on” lo convierten en una excelente opción para quien quiera learn MLOps online sin costo alguno.

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What You'll Learn

• Construir pipelines completos de MLOps que integren procesamiento de datos, entrenamiento y despliegue continuo.
• Dominar el uso de MLflow para el seguimiento de experimentos y la gestión de versiones de modelos.
• Aprender a empaquetar modelos de machine learning con FastAPI y contenedores Docker.
• Entender la orquestación de servicios en Kubernetes y la exposición de APIs mediante Seldon Core.
• Crear interfaces interactivas con Streamlit que consuman modelos en producción.
• Implementar flujos de CI/CD usando GitHub Actions y publicar imágenes en DockerHub.
• Aplicar monitoreo avanzado con Prometheus y visualizaciones en Grafana.
• Analizar la estrategia GitOps con ArgoCD para entregas automáticas y seguras.

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Course Details

• Instructor: School of Devops
• Rating: 4.4 stars (165 623 reviews)
• Language: Español (es‑LA)
• Enrolled students: 165 623
• Certificate: Yes, upon completion
• Includes: Lifetime access, mobile‑friendly playback, downloadable resources

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What This Course Covers

1. Ciclo de vida completo de un proyecto de ML

• Introducción al flujo de datos desde la ingesta hasta la predicción.
• Diseño de experimentos y gestión de versiones con MLflow.
• Estrategias de validación y pruebas de modelo en notebooks Jupyter.

2. Seguimiento y gestión de experimentos con MLflow

• Configuración de un servidor de tracking local y remoto.
• Registro automático de métricas, parámetros y artefactos.
• Comparación visual de experimentos y selección del mejor modelo.

3. Empaquetado y despliegue con FastAPI, Docker y Kubernetes

• Creación de APIs RESTful para servir modelos de ML.
• Construcción de imágenes Docker optimizadas para inferencia.
• Despliegue en clústeres Kubernetes y exposición mediante servicios LoadBalancer.

4. Interfaz de usuario con Streamlit

• Desarrollo de dashboards interactivos para visualizar predicciones.
• Conexión de la UI a APIs FastAPI en tiempo real.
• Personalización de componentes y manejo de estado en la aplicación.

5. Automatización de pipelines con GitHub Actions y DockerHub

• Definición de workflows para entrenamiento, pruebas y publicación.
• Uso de secretos y variables de entorno seguros en CI.
• Publicación automática de contenedores en DockerHub después de cada merge.

6. Monitoreo y observabilidad con Prometheus y Grafana

• Instrumentación de modelos y servicios para métricas clave.
• Configuración de alertas basadas en latencia y precisión.
• Creación de dashboards en Grafana para seguimiento continuo.

7. Entrega continua con GitOps y ArgoCD

• Principios de GitOps aplicados a entornos MLOps.
• Instalación y configuración de ArgoCD para sincronizar repositorios con clústeres.
• Gestión de rollbacks y despliegues seguros mediante declarative manifests.

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Who Should Take This Course

• Ingenieros DevOps que desean ampliar su perfil hacia MLOps.
• Profesionales de infraestructura interesados en automatizar flujos de machine learning.
• Desarrolladores o arquitectos de software que necesitan desplegar modelos en producción.
• Estudiantes y autodidactas que buscan experiencia práctica en CI/CD para modelos.
• Equipos de data science que quieren integrar prácticas de DevOps en sus pipelines.

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Prerequisites

• Conocimientos básicos de Docker y contenedores.
• Familiaridad con Python y notebooks Jupyter.
• Experiencia previa con Git y control de versiones.
• Recomendado: comprensión básica de Kubernetes y conceptos de CI/CD.

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Why Enroll in This Course

Este bootcamp combina teoría y práctica en un caso real de predicción de precios de vivienda, lo que permite aplicar inmediatamente lo aprendido. Un free coupon está disponible por tiempo limitado, ofreciendo 100 % off durante los próximos días. La combinación de videos bajo demanda, ejercicios prácticos y certificación oficial lo diferencia de otros cursos que solo cubren teoría. Aprovecha la oportunidad de dominar MLOps sin coste y prepárate para roles de ingeniería de plataformas de IA.

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Course Highlights

• Acceso ilimitado a todo el contenido, incluso después de que el cupón expire.
• Aprendizaje autodirigido: estudia a tu ritmo y repite los módulos cuando lo necesites.
• Certificado oficial de Udemy al completar el bootcamp.
• Laboratorio real: despliegue de modelo en Kubernetes con Seldon Core.
• Materiales descargables: scripts, configuraciones y plantillas de CI/CD.
• Compatibilidad móvil: videos y recursos disponibles en cualquier dispositivo.

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Frequently Asked Questions

Q: Is this course really free?
A: Yes. A free coupon provides 100