Diplomado en Infraestructura de MLOps para Seguros
About us Diplomado en Infraestructura de MLOps para Seguros
El Diplomado en Infraestructura de MLOps para Seguros profundiza en la implementación de metodologías y herramientas especializadas para la gestión integral de modelos de Machine Learning (ML) en el sector asegurador. Integra el uso de plataformas cloud, automatización de pipelines y técnicas de monitoreo de modelos, abordando desafíos como despliegue seguro, escalabilidad y gobernanza de modelos. Se centra en la optimización de la toma de decisiones basada en datos, la detección de fraudes y la personalización de pólizas.
El programa ofrece experiencia práctica con herramientas de versionado de modelos, orquestación y observabilidad, cumpliendo con regulaciones de privacidad de datos y principios de ética en IA. Esta formación capacita a profesionales como científicos de datos, ingenieros de ML y analistas de riesgo, permitiéndoles construir y mantener sistemas de IA robustos y eficientes para la industria de seguros.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): MLOps, Machine Learning, seguros, infraestructura, despliegue, monitoreo, pipelines, gobernanza de modelos, detección de fraudes, personalización, IA.
Diplomado en Infraestructura de MLOps para Seguros
- Format: Online
- Duration: 8 months
- Hours: 900 H
- Language: ES / EN
- Credits: 60 ECTS
- Registration date: 04-07-2026
- Strat date: 14-08-2026
- Available places: 2
380 $
Competencias y resultados
Qué aprenderás
1. **Construcción de Pipelines MLOps Seguros: Desde la Infraestructura hasta la Producción**
Para quien va dirigido nuestro:
Diplomado en Infraestructura de MLOps para Seguros
9.9 Introducción a la Seguridad en Pipelines MLOps
9.9 Diseño de Infraestructura Segura para MLOps
9.3 Control de Versiones y Gestión de Datos en Entornos Seguros
9.4 Automatización de Pipelines con Enfoque en Seguridad
9.5 Integración Continua y Despliegue Continuo (CI/CD) Seguro
9.6 Monitoreo y Logging para la Detección de Amenazas
9.7 Pruebas de Seguridad en Pipelines MLOps
9.8 Protección de Datos y Cumplimiento Normativo
9.9 Auditoría y Revisión de Pipelines MLOps Seguros
9.90 Caso práctico: Implementación de un Pipeline MLOps seguro
9.9 Introducción al Despliegue Escalable de Modelos MLOps
9.9 Selección de Infraestructura para el Despliegue
9.3 Automatización del Despliegue de Modelos
9.4 Estrategias de Escalabilidad Horizontal y Vertical
9.5 Gestión de la Configuración y los Secretos
9.6 Monitoreo del Rendimiento y la Salud del Modelo
9.7 Implementación de Pruebas A/B y Canary Deployments
9.8 Optimización de Recursos para el Despliegue
9.9 Recuperación ante Desastres y Alta Disponibilidad
9.90 Ejemplo práctico de Despliegue Escalable
3.9 Introducción a la Infraestructura MLOps Optimizada
3.9 Selección de Herramientas y Tecnologías Clave
3.3 Diseño de Infraestructura para la Eficiencia
3.4 Optimización del Almacenamiento de Datos
3.5 Automatización de la Infraestructura con IaC
3.6 Monitoreo y Alertas para la Infraestructura
3.7 Gestión de Costos en la Infraestructura MLOps
3.8 Escalabilidad y Elasticidad en la Infraestructura
3.9 Seguridad en la Infraestructura MLOps
3.90 Caso de estudio: Infraestructura MLOps Optimizada
4.9 Introducción a la Implementación Integral de MLOps
4.9 Diseño de la Arquitectura MLOps para el Sector Seguros
4.3 Selección y Preparación de Datos para Modelado
4.4 Desarrollo y Entrenamiento de Modelos
4.5 Despliegue y Gestión de Modelos en Producción
4.6 Monitoreo y Análisis del Rendimiento del Modelo
4.7 Automatización de Tareas en MLOps
4.8 Integración con Sistemas Existentes
4.9 Cumplimiento Normativo y Ética en MLOps
4.90 Estudio de caso: Implementación MLOps en Seguros
5.9 Introducción a la Arquitectura MLOps para Seguros
5.9 Diseño de la Arquitectura MLOps: Componentes Clave
5.3 Gestión del Ciclo de Vida del Modelo (ML Model Lifecycle)
5.4 Infraestructura de Datos y Almacenamiento
5.5 Plataformas de Despliegue de Modelos
5.6 Monitoreo y Alertas de Modelos
5.7 Automatización de Pipelines y Workflows
5.8 Seguridad en la Arquitectura MLOps
5.9 Escalabilidad y Alta Disponibilidad
5.90 Caso de estudio: Arquitectura MLOps
6.9 Introducción a la Infraestructura MLOps y Modelos
6.9 Diseño de la Infraestructura para el Modelado
6.3 Gestión de Entornos y Dependencias
6.4 Selección de Herramientas de Modelado
6.5 Despliegue de Modelos en Producción
6.6 Monitoreo del Rendimiento y la Deriva del Modelo
6.7 Optimización de Recursos de la Infraestructura
6.8 Automatización del Ciclo de Vida del Modelo
6.9 Seguridad en la Infraestructura y los Modelos
6.90 Ejemplo práctico de Implementación
7.9 Introducción a la Escalabilidad y Diseño MLOps
7.9 Diseño de la Arquitectura MLOps Escalable
7.3 Estrategias de Escalabilidad Horizontal y Vertical
7.4 Diseño de Pipelines para la Escalabilidad
7.5 Despliegue de Modelos en Entornos Escalables
7.6 Monitoreo y Optimización del Rendimiento
7.7 Automatización de la Infraestructura
7.8 Gestión de la Configuración y los Secretos
7.9 Recuperación ante Desastres y Alta Disponibilidad
7.90 Caso práctico: Escalabilidad
8.9 Introducción a la Diseño y Optimización
8.9 Diseño de Modelos para el Sector Seguros
8.3 Selección de Algoritmos y Técnicas de Modelado
8.4 Optimización del Rendimiento del Modelo
8.5 Gestión de Datos y Preparación
8.6 Evaluación y Validación del Modelo
8.7 Despliegue y Monitoreo del Modelo
8.8 Gestión del Ciclo de Vida del Modelo
8.9 Seguridad y Cumplimiento Normativo
8.90 Estudio de caso: Optimización
9.9 Introducción a la Implementación
9.9 Diseño de la Infraestructura MLOps
9.3 Selección de Herramientas y Tecnologías
9.4 Implementación de Pipelines MLOps
9.5 Automatización del Despliegue
9.6 Monitoreo y Gestión de Modelos
9.7 Seguridad en la Implementación
9.8 Escalabilidad y Optimización
9.9 Integración con Sistemas Existentes
9.90 Caso práctico: Implementación
Proyectos tipo capstones
Admisiones, tasas y becas
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