¿Sabías que los modelos de inteligencia artificial no funcionan solos? Alguien tiene que entrenarlos, desplegarlos y mantenerlos. Ahí es donde entran DevOps, DataOps y MLOps.
Yo no tenía muy claro cómo funcionaba todo eso hasta que tomé el curso gratis “DevOps, DataOps, MLOps” de la Universidad de Duke en Coursera. Un curso largo, sí, pero también concreto. Me mostró cómo conectar modelos con sistemas reales, automatizar tareas, y entender por fin qué significa llevar IA a producción.
Tres siglas que suenan parecido, pero hacen cosas distintas
DevOps se enfoca en automatizar y coordinar el desarrollo y despliegue de software. DataOps hace lo mismo, pero con el flujo de datos. MLOps va un paso más allá: automatiza el ciclo de vida de modelos de machine learning.
Todo esto puede parecer muy abstracto hasta que lo ves en acción. En este curso vi cómo armar un pipeline de principio a fin. Desde preparar datos y entrenar modelos, hasta integrarlos con APIs, Docker, Kubernetes, e incluso GitHub Copilot para IA asistida.
Lo que vas a construir si te lo tomas en serio
Este no es un curso de ver videos y ya. Es un taller completo dividido en 5 módulos, cada uno con tareas, laboratorios y ejercicios prácticos. Así se reparte el contenido:
| Módulo | Tema | Horas | Incluye |
|---|---|---|---|
| 1 | Introducción a los MLOps | 7 | 22 videos, 11 lecturas, 4 tareas, 1 lab |
| 2 | Matemáticas esenciales y ciencia de datos | 8 | 5 videos, 9 lecturas, 3 tareas, 3 labs |
| 3 | Canalizaciones: DevOps, DataOps, MLOps | 9 | 20 videos, 9 lecturas, 1 tarea, 2 labs |
| 4 | MLOps y AIOps de extremo a extremo | 10 | 12 videos, 9 lecturas, 1 tarea, 2 labs |
| 5 | Rust para MLOps: transición práctica desde Python | 10 | 25 videos, 11 lecturas, 4 tareas, 3 labs |
Duración total: 44 horas. Idioma inglés con subtítulos al español.
Valoración: 4.1 estrellas — más de 27,000 estudiantes.
Además de enseñar a desplegar modelos, el curso te mete de lleno en el uso de herramientas reales: Git, Docker, Kubernetes, Gradio, Hugging Face, y Rust.
¿A quién puede interesarle este curso?
Aunque es avanzado, está bien guiado. Si ya tienes algo de experiencia con Python y control de versiones, lo puedes seguir. Especialmente si trabajas en ciencia de datos o desarrollo de modelos.
Está pensado para:
- Desarrolladores que trabajan con machine learning
- Ingenieros de datos que automatizan flujos
- Científicos de datos que quieren llevar modelos a producción
- DevOps interesados en integrar IA en pipelines
- Programadores que quieren aprender Rust para IA
- Equipos técnicos que prueban AIOps con GitHub Copilot
Lo que se aprende:
- Construcción de pipelines con DevOps, DataOps y MLOps
- Gestión y despliegue de modelos en producción
- Contenerización con Docker y despliegue con Kubernetes
- Transición de Python a Rust para IA acelerada por GPU
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Ya tienes la teoría, ahora a implementarlo
Si ya usas Python, sabes cómo se entrena un modelo, y quieres ir más allá del notebook, este curso te da las piezas que faltan. 👉 Inscríbete gratis al curso DevOps, DataOps, MLOps aquí
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En resumen, este curso no te enseña solo a entrenar modelos, te enseña a hacerlos funcionar en el mundo real.
