La eficiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos y el despliegue de modelos de aprendizaje automático (ML) son fundamentales para la sostenibilidad de los sistemas. En este webinar abordamos las mejores prácticas a la hora de desplegar entornos de Data, la optimización del Data Pipeline y los modelos de despliegue a través de la implementación de DataOps y MLOps, enfocándonos en la creación de procedimientos automáticos y repetibles que garanticen la calidad y la reducción de costes.

Abordamos las mejores prácticas en la automatización de tareas dentro de los entornos de datos, destacando la importancia de los despliegues automáticos para garantizar la coherencia y la eficiencia operativa. También exploremos la operacionalización de modelos de ML mediante MLOps, donde se enfatiza el desarrollo de Data Pipeline que no solo automatizan el flujo de trabajo de entrenamiento y predicción, sino que también facilitan un ciclo de vida completo y controlado de los modelos.

En cuanto al despliegue de operaciones de Big Data, subrayamos la importancia de un enfoque organizado que incluya pruebas y testing rigurosos para minimizar errores y maximizar la eficacia operacional.

El objetivo final será proveer un marco comprensivo para que las organizaciones puedan implementar estas técnicas avanzadas, asegurando que los sistemas de data y ML no solo sean robustos y eficientes, sino también sostenibles a largo plazo.