IA y agentes

Machine Learning Engineer

comprender cómo un Machine Learning Engineer industrializa y mantiene modelos en producción

Descubre la profesión de Machine Learning Engineer: el ciclo de vida de un modelo, la industrialización, los pipelines, MLOps, la colaboración con Data Scientists y Data Engineers, las competencias a desarrollar y un caso de puesta en producción de un modelo.

Itinerario de descubrimiento y orientación: no constituye una certificación profesional.

El programa — 8 lecciones

01 Descubrir la profesión
02 Comprender sus funciones cotidianas
03 Comprender su entorno de trabajo
04 Descubrir las herramientas y tecnologías
05 Identificar las competencias necesarias
06 Seguir un caso profesional concreto
07 Construir su camino hacia esta profesión
08 Taller de orientación

Machine Learning Engineer

9,90 €

sin IVA · 80 créditos incluidos

Tu itinerario de desarrollo de competencias

Formaciones Mandragore recomendadas para desarrollar las competencias necesarias para esta profesión.

🎯 Esencial

Python

El lenguaje central para construir y entrenar modelos de ML.

SQL

Indispensable para extraer y preparar los datos de entrenamiento.

Machine Learning

El itinerario técnico central del oficio de Machine Learning Engineer.

🧩 Recomendado

ChatGPT

Acelera la experimentación y la documentación de los modelos.

Power BI

Útil para presentar el rendimiento de los modelos a los equipos de negocio.

Cloud Fundamentals

El entrenamiento y el despliegue de los modelos se realizan mayoritariamente en el Cloud.

Data Modeling & Pipelines

Estructura los pipelines de datos que alimentan los modelos en producción.

➕ Complementario

Excel

Práctico para explorar rápidamente conjuntos de datos pequeños.