San José - Plaza Roble Las Terrazas

Centro Corporativo Plaza Roble, San José, costa rica

El Centro Plaza Roble Las Terrazas, en San José está situado en uno de los seis edificios conectados por pasillos cubiertos que componen el seguro complejo Plaza Roble. Con acceso directo a un cruce importante de autopistas, es fácil llegar al centro de San José, a 7 km de distancia, y a 15 minutos del aeropuerto internacional.

San José - Boulevard Dent

6184 Boulevard Dent San Jose San Pedro , San José , Costa Rica, 11501

Construye un nuevo hogar para tu negocio en Costa Rica, con espacios de oficina listos para usar en el 6184 Boulevard Dent. Comienza a trabajar de inmediato en la creciente ciudad capital, en el diverso distrito comercial de The Alameda. Disfruta de las fiables conexiones cercanas de autobús y tren para desplazarte, así como de las atracciones del centro de San José.

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Kubeflow
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MLflow

Descubra nuestros cursos

DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

 14 Horas
Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en San José (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que desean mejorar DeepSeek el rendimiento del modelo, minimizar la latencia y implementar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas MLOps. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Optimizar DeepSeek modelos para eficiencia, precisión y escalabilidad.
  • Implementar buenas prácticas para MLOps y versionado de modelos.
  • Desplegar DeepSeek modelos en infraestructuras en la nube y locales.
  • Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.
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Kubeflow

 35 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en San José (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
  • Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
  • Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
  • Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
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Kubeflow Fundamentals

 28 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en San José (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
  • Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
  • Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
  • Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
  • Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
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Kubeflow on AWS

 28 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en San José (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en un servidor de AWS EC2. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en AWS.
  • Utilice EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
  • Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
  • Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
  • Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
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Kubeflow on Azure

 28 Horas
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en San José (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en la nube de Azure. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en Azure.
    • Use Azure Kubernetes
  • Service (AKS) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
  • Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
  • Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
  • Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
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MLflow

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
  • Apreciar la importancia de la trazabilidad, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
  • Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
  • Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
  • Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.
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MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en San José (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean evaluar los enfoques y herramientas disponibles hoy en día para tomar una decisión inteligente sobre el camino a seguir en la adopción MLOps dentro de su organización. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure varios MLOps marcos y herramientas.
  • Reúna el tipo correcto de equipo con las habilidades adecuadas para construir y apoyar un sistema MLOps.
  • Prepare, valide y versione los datos para su uso por parte de los modelos de ML.
  • Comprenda los componentes de una canalización de ML y las herramientas necesarias para crear una.
  • Experimente con diferentes marcos y servidores de aprendizaje automático para implementarlos en producción.
  • Ponga en funcionamiento todo el proceso Machine Learning para que sea reproducible y mantenible.
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MLOps for Azure Machine Learning

 14 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático que desean usar Azure Machine Learning y Azure DevOps para facilitar MLOps prácticas. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Cree flujos de trabajo reproducibles y modelos de aprendizaje automático.
  • Administre el ciclo de vida del aprendizaje automático.
  • Realice un seguimiento y genere informes sobre el historial de versiones del modelo, los activos y mucho más.
  • Implemente modelos de aprendizaje automático listos para producción en cualquier lugar.
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Última Actualización:

Testimonios (2)

el ecosistema de ML no solo incluye MLFlow sino también Optuna, hyperops, docker y docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL

Curso - MLflow

Traducción Automática

Disfruté participar en el entrenamiento Kubeflow, que se llevó a cabo de forma remota. Este entrenamiento me permitió consolidar mis conocimientos sobre los servicios de AWS, K8s y todas las herramientas DevOps relacionadas con Kubeflow, que son las bases necesarias para abordar adecuadamente el tema. Quiero agradecer a Malawski Marcin por su paciencia y profesionalismo en la formación y en la orientación sobre las mejores prácticas. Malawski aborda el tema desde diferentes ángulos, utilizando distintas herramientas de implementación Ansible, EKS kubectl, Terraform. Ahora estoy definitivamente convencido de que me dirijo al campo de aplicación correcto.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM

Curso - Kubeflow

Traducción Automática

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MLflow

2025-06-30 09:30
21 Horas
San José - Plaza Roble Las Terrazas
5687 USD (En línea)
6137 USD (Nuestras oficinas)

MLOps for Azure Machine Learning

2025-07-14 09:30
14 Horas
San José - Boulevard Dent
3937 USD (En línea)
4477 USD (Nuestras oficinas)

MLOps for Azure Machine Learning

2025-07-28 09:30
14 Horas
San José - Plaza Roble Las Terrazas
3937 USD (En línea)
4237 USD (Nuestras oficinas)

Kubeflow on Azure

2025-08-11 09:30
28 Horas
San José - Boulevard Dent
7487 USD (En línea)
8567 USD (Nuestras oficinas)

MLflow

2025-08-25 09:30
21 Horas
San José - Plaza Roble Las Terrazas
5687 USD (En línea)
6137 USD (Nuestras oficinas)

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Consultoría

MLOps Consultoría
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