Aprende MLOPS con este PROYECTO COMPLETO de MACHINE LEARNING!! (Código inside)

Опубликовано: 29 Май 2026
на канале: AlexFocus
5,372
261

¡Domina MLOps! Descubre cómo aplicar MLflow y Databricks en un proyecto de data science real. Desde el desarrollo hasta la producción, aprende a gestionar modelos de manera eficiente. ¡Eleva tus habilidades en ciencia de datos y haz que tus proyectos brillen! Suscríbete y únete.

Si quieres aprender cómo funciona el mundo de la CIENCIA DE DATOS o simplemente quieres estar al tanto de las NOVEDADES relacionadas con la INTELIGENCIA ARTIFICIAL bienvenido a este canal 🤖

Twitter:   / alexfocus8  

Videos relacionados:

🎯 Por que NO deberías ser un CIENTÍFICO DE DATOS en 2023    • Por que NO deberías ser un CIENTÍFICO DE D...  
🎯 Qué es REALMENTE la Ciencia de Datos en 2023? Contado por un Data Scientist👨🏻‍💻    • Qué es REALMENTE la Ciencia de Datos en 20...  
🎯 Cómo APRENDERÍA CIENCIA de DATOS en 2023 (si tuviera que EMPEZAR de cero📘)    • Cómo APRENDERÍA CIENCIA de DATOS en 2023 (...  

datos github: https://github.com/aniruddhachoudhury...

código: https://docs.databricks.com/en/_extra...

Registrarse en databricks: https://www.databricks.com/try-databr...

#MLOps #MLflow #Databricks #DataScience #MachineLearning #AI #ArtificialIntelligence #DataOps #ModelDeployment #DataEngineering #DataManagement #DataAnalytics #ML #AIEngineering #BigData #DataPipeline #ExperimentTracking #ModelManagement #DevOps #DataScientists #DataDriven #AIInnovation #DataEngineering #CloudComputing #Analytics #WorkflowAutomation #DataVisualization #AIApplications #ModelMonitoring #ContinuousIntegration #ContinuousDeployment #ModelLifecycle #DataWorkflow #DataEngineering #AIPlatform #DataScientists #TechInnovation #TechTrends #DataInnovation #DataOps #ScalableModels #PredictiveAnalytics #AlgorithmDevelopment #ModelEvaluation #EfficientModeling #DataIntegration #MLDeployment #TechSkills #CodingSkills #CareerDevelopment #aicommunity
00:00 - Introducción
01:11 - Databricks
03:06 - Descargar código
05:01 - Ejecutar código
06:45 - Cómo hacer EDA
08:57 - Entrenar random Forest
11:17 - Desplegar modelo
12:47 - Entrenar XGBoost