Aprende a entrenar modelos, montar pipelines, desplegar en cloud y monitorizar en producción. El máster que cierra el hueco entre "modelo en notebook" y "producto en uso real".
Si sabes entrenar modelos pero quieres llevarlos a producción de verdad, este máster cubre todo lo que falta.
Sabes entrenar modelos pero te falta la parte de ingeniería: pipelines, despliegue, monitorización y CI/CD.
Vienes del backend o devops y quieres especializarte en ML: el rol mejor pagado y con más demanda del mercado.
Tu empresa entrena modelos pero no los lleva a producción. Aprende a montar la infra y los procesos necesarios.
6 módulos centrados en la cadena completa: del notebook a un sistema ML estable en producción.
Pipelines de datos, feature stores, calidad de datos y reproducibilidad. La base de cualquier ML serio.
Tracking de experimentos, versionado de datos y modelos. Buenas prácticas para que cualquiera reproduzca tu resultado.
Servir modelos como API, batch o streaming. Patrones de despliegue: canary, shadow, A/B en producción.
Pipelines automatizados que entrenan, validan y despliegan modelos. Cómo no romper producción al actualizar.
Métricas de salud del modelo, detección de drift, alertas y reentrenamiento automático cuando algo cambia.
Despliega un sistema ML completo: datos, entrenamiento, despliegue, monitorización y reentrenamiento automático.
Construye un sistema ML real desplegado en cloud, con pipelines de datos, entrenamiento automatizado, monitorización y alertas. Lo defiendes ante mentor y compañeros — y te lo llevas como pieza estrella de tu portfolio.
Agendar llamada de admisiónNo estás solo. Tienes un mentor en activo, sesiones en directo todas las semanas y una comunidad privada para preguntar y colaborar.
Tendrás seguimiento, mentoring, soporte y guía en todo momento. Te acompaño 1:1, reviso tus dudas, proyectos y te oriento en decisiones técnicas, de carrera o de emprendimiento.
Sin guion: sus vídeos y los mensajes que nos escriben cuando consiguen un resultado.
Alumnos reales, con su proyecto final y su perfil de LinkedIn.
Cuando comencé este máster, era un completo desconocido en el mundo de la programación y el análisis de datos: ni sabía instalar un paquete en Python. […] Hoy he levantado de cero un skillset sólido […] y finalmente despliego todo en un dashboard interactivo con Streamlit.SmartMonitor ML
Llevaba tiempo queriendo reinventarme y el trabajo en el que estaba no me llenaba. Tras más de un año […] conseguí finalizar y no solo eso: decidirme por fin a dejar mi antiguo trabajo y lanzarme a emprender y llevar los conocimientos aprendidos a […] la fabricación mecánica.Predictor para mecanizado
He entrado en el programa por una frustración muy grande con el sistema tradicional de educación y quería probar algo diferente para aprender de forma más práctica y a mi ritmo. Al final me he sorprendido con mi evolución después de un año.Sistema de recomendación de coworkings
Venía del mundo del marketing […] pero quería dar el salto hacia la Ciencia de Datos y el Machine Learning para ampliar mi perfil profesional. […] Me ha permitido pasar de tener unos conocimientos básicos a ser capaz de desarrollar proyectos completos con confianza y una metodología profesional.Análisis de reseñas de e-commerce con ML
Muchas cosas, de hecho no dejo de aprender en cada sesión o workshop semanal, pero entre las que más impacto tienen en mi día a día profesional: limpiar datos con Python, integrar fuentes de datos con APIs, entrenar y poner en producción modelos de machine learning.Proyecto MLOps de extremo a extremo
Entré con mucha curiosidad, con muchas ganas de aprender, pero con mucha ignorancia hacia lo que me enfrentaba. Ahora me encuentro recompensada, y mucho más segura de mí misma.Cálculo de grasa corporal
Lo que más me aportó fue el trabajo final, ponerme a investigar y quitar algunas dudas con Christian para ir aprendiendo.Predictor de demanda de bicicletas compartidas
Plazas limitadas. Reserva la tuya y empieza el camino al rol mejor pagado en ML.
Agendar llamada de admisión¿Dudas? Te resolvemos por email.
