Data Engineering, MLOps, Cloud Big Data, Causal Inference, IA Responsable y Proyecto Final
Programa completo de 6 cursos que te lleva del pipeline de datos al deploy en producción, y más allá: domina Data Engineering, MLOps y Cloud Big Data; luego profundiza en inferencia causal con DoWhy y A/B testing, construye IA responsable con XAI y fairness, y culmina con un proyecto final integral con Airflow, Kafka, MLflow y K8s. 72 módulos interactivos con insignias y certificado final.
Modern Data Stack, Apache Airflow, dbt, Spark, Delta Lake, Kafka, Flink, Iceberg, Feature Stores, Data Quality y pipeline E2E.
MLflow, TFX, Docker para ML, Kubernetes, Kubeflow, Kserve, CI/CD, monitoreo, data drift, A/B testing, governance y deploy completo.
AWS S3/EC2/Lambda/SageMaker, GCP Vertex AI, Snowflake, BigQuery, Spark en Cloud, Databricks, cost optimization, data mesh y Terraform.
Correlación vs causalidad, DAGs y do-calculus, A/B testing, CUPED, DoWhy, CausalNex, matching, diff-in-diff, IV, RDD, uplift modeling y mini-proyecto.
XAI con SHAP y LIME, PDP e ICE, fairness y AIF360, bias detection, differential privacy, TF Privacy, EU AI Act, Model Cards, red teaming y auditoría.
Definición con OKRs, data ingestion con Kafka, pipelines con Airflow y dbt, feature engineering automatizado, AutoML, DL, LLM/RAG, deployment, monitoreo y dashboard.