Duración
5 meses
Fecha de Inicio
01-05-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
485 €
El Curso de MLOps: Operaciones de Machine Learning de Academia IA está diseñado para formar profesionales capaces de gestionar el ciclo de vida completo de modelos de inteligencia artificial en entornos productivos. El programa abarca desde la arquitectura de pipelines de datos hasta el despliegue, monitorización y mantenimiento de modelos en infraestructuras escalables mediante herramientas como MLflow, Kubeflow, Docker y Kubernetes.
Te enseñaremos las prácticas profesionales que los equipos de datos utilizan en empresas tecnológicas de primer nivel: versionado de modelos y experimentos, diseño de pipelines CI/CD para Machine Learning, implementación de feature stores, orquestación de flujos con Apache Airflow, y gestión de infraestructura cloud con AWS SageMaker y GCP Vertex AI. El curso incluye un Proyecto Final donde construirás un sistema MLOps completo aplicado a un caso de negocio real.
El Curso de MLOps: Operaciones de Machine Learning responde a una de las brechas más críticas del sector tecnológico actual: la distancia entre desarrollar un modelo de machine learning en un entorno de investigación y llevarlo a producción de forma estable, escalable y mantenible. Las empresas invierten enormes recursos en modelos que nunca llegan a generar valor real por falta de profesionales con competencias en ingeniería de operaciones de IA.
El propósito del curso es formar profesionales capaces de diseñar, implementar y operar infraestructuras completas de MLOps. Aprenderás a construir pipelines de entrenamiento y despliegue automatizados, gestionar el versionado de datos, código y modelos de forma reproducible, implementar sistemas de monitorización del rendimiento en producción, detectar y corregir el data drift, y diseñar arquitecturas cloud-native que soporten modelos de machine learning a escala empresarial.
La formación cubre herramientas como MLflow, Kubeflow Pipelines, Docker y Kubernetes para contenerización y orquestación, Apache Airflow para la gestión de flujos, y plataformas cloud como AWS SageMaker y GCP Vertex AI, culminando con un Proyecto Final de despliegue completo en un entorno productivo real.
El Curso de MLOps: Operaciones de Machine Learning te capacita para trabajar en equipos de Data Science e ingeniería de IA dentro de empresas tecnológicas, consultoras de datos, startups de IA y cualquier organización que opere modelos en producción. Podrás desempeñarte como MLOps Engineer, ML Platform Engineer, Data Engineer especializado en IA o DevOps para sistemas de Machine Learning.
La formación te prepara para diseñar e implementar pipelines de entrenamiento continuo y despliegue automatizado, gestionar registros de experimentos y versionado de modelos con trazabilidad completa, contenerizar aplicaciones de ML con Docker y orquestarlas en clústeres Kubernetes, implementar estrategias de serving de modelos como canary deployments y A/B testing, y mantener la salud de los sistemas detectando degradación de rendimiento mediante sistemas de monitorización avanzada.
También adquirirás competencias para diseñar arquitecturas de feature stores que garanticen la consistencia entre entrenamiento e inferencia, gestionar la gobernanza de modelos en entornos regulados, y liderar la adopción de prácticas MLOps dentro de equipos multidisciplinares. El enfoque práctico te permitirá intervenir en proyectos reales desde el primer día.
info@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede desde cualquier lugar sin desplazamientos. Concilia tu formación experta en MLOps con tu actividad profesional actual.
El curso parte de fundamentos sólidos y escala hacia la complejidad. No necesitas experiencia previa.
Aprende MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes y las plataformas cloud que los equipos de ML utilizan hoy en producción.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
( +34 ) 603 10 53 37
Completar el Curso de MLOps: Operaciones de Machine Learning te posiciona en uno de los perfiles más demandados y mejor remunerados del mercado tecnológico actual. Las empresas que han adoptado inteligencia artificial enfrentan un cuello de botella crítico: llevar sus modelos a producción de forma fiable y escalable, y necesitan urgentemente profesionales que dominen este proceso de extremo a extremo.
Acceso a uno de los roles mejor cotizados en tecnología: El perfil de MLOps Engineer figura entre las posiciones con mayor crecimiento salarial en el sector tecnológico. Las organizaciones que operan modelos de ML en producción pagan una prima significativa por profesionales capaces de reducir el tiempo de despliegue y garantizar la estabilidad de los sistemas de IA.
Competencia transversal aplicable en cualquier empresa con IA: MLOps no es una especialidad de nicho: cualquier empresa que utilice modelos de machine learning necesita estas capacidades. Desde startups de IA hasta bancos, aseguradoras, retailers y empresas industriales, la demanda de perfiles MLOps crece en todos los sectores.
Capacidad para liderar proyectos de IA de principio a fin: Dominar MLOps te convierte en el profesional que conecta la investigación con el negocio real. Podrás tomar un modelo en fase experimental y convertirlo en un sistema productivo estable, medible y mantenible, aportando un valor diferencial que pocos profesionales pueden ofrecer.
Integración en la comunidad más activa de IA en español: Al formarte con Academia IA accedes a una red de +400 profesionales del sector, casos de uso reales, recursos actualizados y un ecosistema de aprendizaje continuo que va mucho más allá del contenido del curso.
El mercado de plataformas MLOps está experimentando un crecimiento explosivo a nivel global, con tasas anuales superiores al 35%. Las organizaciones han aprendido que construir un modelo de machine learning es solo el comienzo: más del 85% de los proyectos de ML nunca llegan a producción, y la principal causa es la ausencia de infraestructura y procesos operativos adecuados. Dominar MLOps se ha convertido en la competencia que separa los equipos de datos que generan valor real de los que se quedan en la experimentación.
El cuello de botella que bloquea la IA empresarial: Las empresas invierten millones en desarrollar modelos de machine learning que después no pueden operar de forma fiable, escalar cuando la demanda crece o actualizar cuando los datos cambian. Los MLOps Engineers son los profesionales que resuelven este problema crítico, y su escasez en el mercado mantiene los salarios y la demanda en máximos históricos.
De la experimentación a la producción como ventaja competitiva: Las organizaciones que logran desplegar modelos en producción de forma rápida y fiable obtienen una ventaja competitiva directa sobre sus competidores. Reducir el tiempo entre el desarrollo de un modelo y su impacto real en el negocio puede marcar la diferencia entre liderar un mercado o quedarse rezagado, y esa capacidad reside exactamente en las competencias que desarrolla este curso.
Una disciplina en permanente evolución que exige formación especializada: MLOps integra conocimientos de ingeniería de software, infraestructura cloud, ciencia de datos y gestión de sistemas, una combinación que no se puede adquirir de forma fragmentada. Formarse de manera estructurada y actualizada en estas competencias es la única forma de estar preparado para los entornos productivos de IA que las empresas operan hoy.
Ease of learning
El plan de estudios del Curso de MLOps: Operaciones de Machine Learning sigue una arquitectura de aprendizaje progresiva que replica el flujo real de un proyecto de ML en producción: desde los fundamentos de la disciplina y la configuración del entorno hasta la orquestación compleja, el despliegue cloud-native y la monitorización continua. Cada bloque construye sobre el anterior, garantizando que las competencias se adquieran en el orden en que se aplican profesionalmente.
Los módulos iniciales establecen los fundamentos de MLOps y DevOps para ML, la gestión de entornos reproducibles con Conda y Poetry, el versionado de datos y código con DVC y Git, y el registro de experimentos con MLflow Tracking. Los bloques intermedios abordan la contenerización con Docker, el diseño de pipelines de entrenamiento automatizados, la implementación de APIs de inferencia con FastAPI, y la introducción a la orquestación con Apache Airflow.
Los contenidos avanzados cubren el despliegue y escalado en Kubernetes, la construcción de pipelines completos con Kubeflow Pipelines, la implementación de feature stores con Feast, el diseño de estrategias de serving como canary deployments, y la configuración de sistemas de monitorización de modelos en producción con detección de data drift. El curso culmina con un Proyecto Final donde construyes e implementas un sistema MLOps completo sobre un caso de negocio real, integrando todas las capas de la infraestructura.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final representa la etapa culminante de la formación y constituye la demostración práctica de todas las competencias operativas adquiridas durante el curso. Consiste en el diseño, implementación y despliegue completo de un sistema MLOps de nivel productivo aplicado a un caso de negocio real: desde la definición de la arquitectura y la configuración del entorno hasta el serving del modelo y la monitorización continua de su rendimiento, siguiendo las mejores prácticas de la industria.
El proyecto integra todas las capas de la infraestructura MLOps: versionado de datos y experimentos con DVC y MLflow, construcción de un pipeline de entrenamiento automatizado con validación de calidad del modelo, contenerización con Docker y despliegue orquestado en Kubernetes, implementación de una API de inferencia escalable con FastAPI, configuración de un sistema de monitorización de data drift con alertas automáticas, y documentación técnica completa del sistema. El proyecto debe contemplar también la estrategia de reentrenamiento continuo ante cambios en la distribución de los datos.
El trabajo final debe alcanzar un nivel de calidad y documentación que permita utilizarlo como portfolio técnico en procesos de selección o presentarlo directamente como propuesta de implementación en una organización real. La arquitectura desplegada, el código versionado en un repositorio GitHub y el informe técnico demuestran de forma tangible tu capacidad para operar sistemas de IA en producción de forma autónoma. Este proyecto te diferenciará de forma decisiva frente a otros candidatos en un mercado que exige demostrar competencias prácticas reales.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
Este es un curso de nivel Experto, por lo que se recomienda llegar con fundamentos sólidos en programación Python, conocimientos básicos de machine learning (sabes qué es un modelo, cómo se entrena, métricas de evaluación) y familiaridad con la línea de comandos. No necesitas haber trabajado antes con Docker, Kubernetes ni ninguna herramienta MLOps específica, ya que eso es exactamente lo que aprenderás. Tampoco se requiere experiencia previa en administración de sistemas ni infraestructura cloud. Si has completado cursos de Data Science o Machine Learning y quieres dar el salto a la producción real, este es el siguiente paso natural en tu formación.
El curso cubre un stack completo de herramientas MLOps de nivel profesional. Trabajarás con MLflow para el registro y gestión de experimentos, DVC para el versionado de datos y modelos, Docker para la contenerización de aplicaciones de ML, y Kubernetes para la orquestación y escalado en producción. Aprenderás a construir pipelines con Apache Airflow y Kubeflow Pipelines, a implementar feature stores con Feast, y a desplegar APIs de inferencia con FastAPI. También trabajarás con plataformas cloud como AWS SageMaker y GCP Vertex AI y configurarás sistemas de monitorización de modelos con detección automática de data drift. El enfoque es siempre práctico: cada herramienta se aprende en el contexto de un caso de uso real.
Ese es precisamente el escenario más habitual y el que el Curso de MLOps: Operaciones de Machine Learning de Academia IA aborda de forma directa. La mayoría de los equipos de Data Science tienen modelos en fase de experimentación que nunca llegan a generar valor en producción por falta de infraestructura y procesos operativos. Durante el curso aprenderás exactamente qué necesitas para hacer ese salto: desde cómo estructurar el código para que sea desplegable, hasta cómo diseñar la infraestructura que lo soporte de forma estable. Varios de nuestros alumnos han implementado lo aprendido en sus empresas mientras cursaban la formación, resolviendo problemas reales de producción que llevaban meses bloqueados.
La diferencia principal es la integración y aplicabilidad real del contenido. Los recursos técnicos dispersos (documentación oficial, tutoriales aislados, posts de blog) te enseñan herramientas individuales, pero no cómo hacerlas funcionar juntas en un sistema cohesionado de nivel productivo. El Curso de MLOps: Operaciones de Machine Learning de Academia IA ofrece una metodología progresiva que construye un sistema completo de principio a fin, con el mismo stack tecnológico que utilizan los equipos de ML en empresas reales. El contenido está creado por profesionales que operan estos sistemas en producción y se actualiza de forma continua con los cambios del ecosistema. Además, el Proyecto Final te obliga a integrar todas las piezas en un entorno real, que es exactamente lo que ningun tutorial aislado te puede dar.
