Lista curada de bibliotecas open source para desplegar, supervisar, versionar, escalar y proteger sistemas de machine learning en producción.
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DataTalksClub/mlops-zoomcamp
Curso online gratuito y autoguiado de 9 semanas sobre MLOps: seguimiento de experimentos, orquestación, despliegue, monitorización y buenas prácticas.
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¿Qué es?
MLOps Zoomcamp es un curso gratuito de DataTalks.Club que enseña a llevar modelos de machine learning desde el entrenamiento y la experimentación hasta producción, y a mantenerlos en funcionamiento de forma fiable. Está organizado en seis módulos con clases en video, tareas y un proyecto final integral.
El temario abarca el seguimiento de experimentos y la gestión de modelos con MLflow, la orquestación de flujos de trabajo y los pipelines de ML, así como el despliegue de modelos como servicios web en línea (Flask) y para la inferencia por streaming o por lotes. Los módulos de monitorización utilizan Prometheus, Evidently, Grafana y Prefect; el módulo de buenas prácticas abarca testing, linting, CI/CD con GitHub Actions y Terraform.
El curso está disponible íntegramente para estudiar al propio ritmo, con todos los materiales alojados en este repositorio. Los requisitos previos incluyen Python, Docker, conocimientos básicos de la línea de comandos y experiencia previa en machine learning, por ejemplo, la del curso complementario ML Zoomcamp.
Funciones clave
- 01Abarca el seguimiento de experimentos y el registro de modelos con MLflow.
- 02Enseña la orquestación de flujos de trabajo y los pipelines de ML con Prefect.
- 03Muestra cómo desplegar modelos como servicios web, procesar datos por streaming con AWS Kinesis y Lambda, y realizar inferencias por lotes.
- 04Incluye monitorización con Prometheus, Evidently y Grafana.
- 05Abarca testing, linting, CI/CD con GitHub Actions y Terraform.
- 06Concluye con un proyecto final que integra todo el pipeline.
Casos de uso
- Científicos de datos que quieren aprender a llevar modelos de notebooks a producción.
- Ingenieros de ML que buscan un plan de estudios estructurado sobre despliegue y monitorización.
- Ingenieros de software que quieren crear un proyecto de portafolio sobre prácticas de MLOps.
Inicio rápido
- 1
Abre los materiales del curso en GitHub
- 2
Mira las clases en vídeo de la lista de reproducción de YouTube
- 3
Únete al canal de Slack para hacer preguntas y compartir tus avances
Antes de usarlo
- No está prevista una cohorte en directo para 2026, así que estudiarás a tu propio ritmo.
- Los deberes a tu propio ritmo se corrigen por cuenta propia y no reciben una calificación; tampoco hay certificado ni revisión por pares.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es mlops-zoomcamp?
- Curso online gratuito y autoguiado de 9 semanas sobre MLOps: seguimiento de experimentos, orquestación, despliegue, monitorización y buenas prácticas. MLOps Zoomcamp es un curso gratuito de DataTalks.Club que enseña a llevar modelos de machine learning desde el entrenamiento y la experimentación hasta producción, y a mantenerlos en funcionamiento de forma fiable. Está organizado en seis módulos con clases en video, tareas y un proyecto final integral.
- ¿mlops-zoomcamp es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- mlops-zoomcamp no declara ninguna licencia. Su código es público, pero sin licencia no tienes permiso explícito para reutilizarlo; consulta al autor antes de depender de él.
- ¿mlops-zoomcamp sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de mlops-zoomcamp fue el 15 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar mlops-zoomcamp?
- Científicos de datos que quieren aprender a llevar modelos de notebooks a producción. Ingenieros de ML que buscan un plan de estudios estructurado sobre despliegue y monitorización. Ingenieros de software que quieren crear un proyecto de portafolio sobre prácticas de MLOps.
- ¿Cómo se instala mlops-zoomcamp?
- Abre los materiales del curso en GitHub Mira las clases en vídeo de la lista de reproducción de YouTube Únete al canal de Slack para hacer preguntas y compartir tus avances
- ¿Dónde consigo mlops-zoomcamp?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/DataTalksClub/mlops-zoomcamp
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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