Despliegue y puesta en marcha

Describir los conceptos básicos de Cloud Computing, incluyendo su evolución, ventajas y desventajas.Identificar los modelos de servicios en la nube (SAAS, PAAS, IAAS) y los modelos de despliegue (público, privado, híbrido).Identificar y utilizar diferentes herramientas y plataformas de Machine Learning como TensorFlow, Scikitlearn, AutoML y otras plataformas populares.Usar librerías y frameworks de Machine Learning en entornos de desarrollo integrados.Comprender los fundamentos de PySpark y su aplicación en el procesamiento de grandes volúmenes de datos.Utilizar Databricks para configurar entornos y realizar análisis de datos en un contexto de Big Data.Planificar y desarrollar un proyecto de Machine Learning e Inteligencia Artificial desde su concepción hasta su despliegue en un entorno de producción.Seleccionar un modelo de IA adecuado y realizar su integración en el backend de una aplicación.Aprender a utilizar herramientas de automatización y monitoreo de modelos ML para la implementación de soluciones escalables y efectivas.Implementar proyectos utilizando cloud computing y machine learning, y adquirir experiencia práctica con casos de uso reales en diversos sectores.

1.Cloud computing. Fundamentosintroducción a la cloud computingModelos de servicios en cloud computingModelos de despliegue del cloud computingPrincipales proveedores de cloud computingComponentes y arquitecturas de cloud computing2.Cloud computing. Fundamentosintroducción a Devopsfundamentos de APIIntegración de Devops y APICasos de uso específicos :3.Herramientas machine learningherramientas de machine learningEntornos de desarrollo integrado y plataformas de machine learningLibrerías y frameworks de machine learningPlataformas de automlHerramientas para la preparación y limpieza de datosHerramientas de monitoreo y mantenimiento de modelos mlCasos de uso4.Pyspark y databricksintroducción a psypark y databricksFundamentos de pysparkFundamentos de databricksConfiguración y uso de databricks con pysparkAnálisis de datos en pyspark con databricksTendencias y futuros desarrollos en pyspark y databricks5.Desarrollo de nuestra aplicacióndescripción general del proyecto y objetivosPlanificación del proyectoSelección del modelo de IAIntegración del modelo en el backendDesarrollo del frontendConfiguración del entorno de producciónDespliegue de la aplicaciónTramo final