Entrenar un modelo es solo el comienzo. En este episodio te contamos cómo construir pipelines de Machine Learning y llevarlos al siguiente nivel con MLOps, la práctica que conecta la ciencia de datos con la ingeniería para automatizar, desplegar y monitorear modelos en producción.

Aprenderás qué herramientas se usan (Airflow, MLflow, Docker, Kubernetes), cómo mantener modelos actualizados y cómo evitar el caos de los “notebooks eternos”.

Si quieres que tus modelos no se queden en el laboratorio, sino que generen valor real en el negocio, este episodio es para ti.