MLOps para Azure Machine Learning

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado, con experiencia intermedia a avanzada, que deseen mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia y desplegar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Optimizar los modelos DeepSeek para garantizar eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas de MLOps y control de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructura en la nube y en instalaciones propias (on-premise).
• Monitorear, mantener y escalar las soluciones de IA de manera efectiva.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen construir e implementar aplicaciones en la nube con IA mediante Microsoft Azure.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar aplicaciones dirigidas por eventos y sin servidor utilizando Azure Functions.
• Gestionar soluciones de almacenamiento de Azure y máquinas virtuales.
• Implementar y escalar aplicaciones web utilizando Azure App Service y contenedores Docker.
• Integrar inteligencia artificial, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural mediante Azure AI Services.
• Aprovechar GitHub Copilot para asistir en el desarrollo de aplicaciones en la nube basadas en IA.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y profesionales técnicos de nivel principiante, intermedio y avanzado que deseen utilizar Microsoft Azure para crear, probar e implementar agentes de IA para aplicaciones empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán comprender la arquitectura de los agentes de IA en Azure, crear y configurar un agente funcional, conectar los agentes con fuentes de conocimiento empresarial, y evaluar y preparar los agentes para su despliegue.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de DevOps, desarrolladores y gerentes de proyectos que desean utilizar Azure DevOps para construir y desplegar aplicaciones empresariales optimizadas más rápido que los enfoques de desarrollo tradicionales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el vocabulario y los principios fundamentales de DevOps.
• Instalar y configurar las herramientas necesarias de Azure DevOps para el desarrollo de software.
• Utilizar las herramientas y servicios de Azure DevOps para adaptarse continuamente al mercado.
• Construir aplicaciones empresariales y evaluar los procesos de desarrollo actuales sobre las soluciones de Azure DevOps.
• Gestionar equipos de manera más eficiente y acelerar el tiempo de despliegue del software.
• Adoptar prácticas de desarrollo DevOps dentro de la organización.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigido a administradores de seguridad que desean aprender a configurar la seguridad de Azure Cloud para proteger las cargas de trabajo que se ejecutan en Azure.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar la seguridad del host y de la red.
• Configurar las opciones avanzadas de seguridad de Azure.
• Utilizar Azure para proteger las cargas de trabajo de computación en la nube.
• Utilizar servicios de protección de puntos finales contra malware y virus.
• Seguridad de las cargas de trabajo de contenedores que se ejecutan en Azure.

El servicio Azure Bot Service reúne las capacidades del marco Microsoft Bot Framework y Azure Functions, proporcionando una plataforma potente para construir rápidamente bots inteligentes.

En esta formación en vivo con instructor, los participantes explorarán cómo desarrollar eficientemente bots inteligentes utilizando Microsoft Azure.

Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:

Comprender los conceptos fundamentales detrás de los bots inteligentes.

Construir bots inteligentes utilizando aplicaciones en la nube.

Adquirir conocimientos prácticos sobre el marco Microsoft Bot Framework, el SDK Bot Builder y el servicio Azure Bot Service.

Aplicar patrones de diseño de bots establecidos en escenarios del mundo real.

Crear e implementar su primer bot inteligente utilizando Microsoft Azure.

Audiencia

Este curso está diseñado para desarrolladores, entusiastas, ingenieros y profesionales de TI interesados en el desarrollo de bots.

Formato del curso

La formación combina conferencias y discusiones con ejercicios y un fuerte énfasis en la práctica.

Esta capacitación en vivo con instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos de nivel intermedio que desean aprender a utilizar Azure Data Lake Storage Gen2 para soluciones efectivas de análisis de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las características clave de Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimizar el almacenamiento y acceso a los datos para costos y rendimiento.
• Integrar Azure Data Lake Storage Gen2 con otros servicios de Azure para análisis y procesamiento de datos.
• Desarrollar soluciones utilizando la API de Azure Data Lake Storage Gen2.
• Diagnosticar problemas comunes y optimizar estrategias de almacenamiento.

Docker es una plataforma de contenedurización utilizada para construir entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de ML.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y operativizar pipelines completos de ML utilizando Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines completos de ML utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad y CI/CD para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos centrados en la construcción de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para formación personalizada alineada con las necesidades específicas de infraestructura de ML, por favor contáctenos para discutir las opciones.

Esta capacitación en vivo con instrucción directa en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Java de nivel intermedio, ingenieros de software y entusiastas de la nube que desean aprovechar el poder de Azure OpenAI para crear aplicaciones inteligentes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la inteligencia artificial generativa y sus aplicaciones.
• Configurar y gestionar un servicio de Azure OpenAI.
• Integrar los modelos de OpenAI en aplicaciones Java.
• Implementar características impulsadas por IA dentro de aplicaciones web.

En esta capacitación en vivo y con instructores en <ubicación> (presencial o remota), los participantes aprenderán los conceptos fundamentales, componentes y servicios de Microsoft Azure mientras pasan por la creación de una aplicación de ejemplo en la nube.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos de Microsoft Azure
• Comprender las diferentes herramientas y servicios de Azure
• Aprender cómo utilizar Azure para desarrollar aplicaciones en la nube

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para agilizar la construcción, entrenamiento y despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Esta formación en vivo y con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que desean construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al completar esta formación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizaje automático de manera eficiente con Kubeflow Serving.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de personalización del curso

• Se pueden preparar versiones personalizadas de esta formación para alinearse con el conjunto tecnológico y los requisitos de proyectos de su equipo.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubeflow tanto en entornos locales como en la nube.
• Construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Utilizar Kubeflow para generar y gestionar cuadernos Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicios de inferencia en múltiples plataformas.

En esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial), los participantes aprenderán cómo configurar y gestionar un entorno de contenedores a escala de producción utilizando Kubernetes en AKS. 

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y gestionar Kubernetes en AKS.
• Implementar, gestionar y escalar un clúster de Kubernetes.
• Implementar aplicaciones contenedorizadas (Docker) en Azure.
• Migrar un entorno de Kubernetes existente desde infraestructura local a la nube de AKS.
• Integrar Kubernetes con software de integración continua (CI) de terceros.
• Asegurar la alta disponibilidad y recuperación ante desastres en Kubernetes.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está orientada a ingenieros que desean evaluar los enfoques y las herramientas disponibles actualmente para tomar una decisión informada sobre cómo proceder con la adopción de MLOps dentro de su organización.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar varios frameworks y herramientas de MLOps.
• Constituir el equipo adecuado con las competencias necesarias para construir y dar soporte a un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar los datos para su uso por modelos de ML.
• Comprender los componentes de un Pipeline de ML y las herramientas necesarias para construir uno.
• Experimentar con diferentes frameworks y servidores de aprendizaje automático para su despliegue en producción.
• Operativizar todo el proceso de Aprendizaje Automático para que sea reproducible y mantenible.

MLOps en Kubernetes es un marco de trabajo para automatizar el entrenamiento, validación, empaquetado y despliegue de modelos de machine learning utilizando pipelines contenerizados y flujos de trabajo GitOps.

Esta formación presencial o en línea (online o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean construir pipelines de MLOps automatizados y escalables sobre Kubernetes.

Tras completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Diseñar pipelines de CI/CD de extremo a extremo para machine learning.
• Implementar flujos de trabajo GitOps para el despliegue y la versionación de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, las pruebas y el empaquetado de modelos de ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alertas y retroceso (rollback).

Formato del curso

• Presentaciones dirigidas por un instructor e inmersión técnica.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo de CI/CD reales.
• Práctica en laboratorio en vivo desplegando cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido personalizado alineado con las herramientas internas de MLOps y la infraestructura.