Diplomado en Despliegue en Pasarelas Industriales y MLOps
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El Diplomado en Despliegue en Pasarelas Industriales y MLOps se centra en la implementación y gestión de plataformas de Internet de las Cosas (IoT) y Machine Learning Operations (MLOps) en entornos industriales. Aborda la integración de sistemas de adquisición de datos en tiempo real, el procesamiento de grandes volúmenes de información (Big Data), y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático para optimizar procesos, predecir fallos y mejorar la eficiencia en la manufactura. Se profundiza en el uso de pasarelas industriales, protocolos de comunicación (MQTT, OPC UA), plataformas de nube (AWS, Azure, GCP) y herramientas de automatización de pipelines de ML.
El programa proporciona experiencia práctica en la implementación y gestión de pipelines de MLOps, la monitorización de modelos, y la integración continua y entrega continua (CI/CD). Los participantes se familiarizan con el diseño de arquitecturas de sistemas IoT escalables y seguras, el despliegue de modelos en producción, y el manejo de la seguridad de datos y el cumplimiento normativo en la industria. Esto prepara a los profesionales para roles como ingenieros de MLOps, científicos de datos industriales, arquitectos de IoT y especialistas en ciberseguridad industrial.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): pasarelas industriales, MLOps, IoT industrial, machine learning, despliegue de modelos, big data, CI/CD, plataformas en la nube, adquisición de datos, protocolos de comunicación, automatización industrial, diplomado en MLOps.
Diplomado en Despliegue en Pasarelas Industriales y MLOps
- Format:
- Duration:
- Hours: 900 H
- Language:
- Credits:
- Registration date: 24-08-2026
- Strat date: 04-10-2026
- Available places: 2
1,180 $
Competencies and results
What you will learn
Who this program is for:
Diplomado en Despliegue en Pasarelas Industriales y MLOps
9.9 Introducción a MLOps y Pasarelas Industriales
9.9 Fundamentos del Despliegue de Modelos
9.3 Operaciones y Ciclo de Vida de MLOps
9.4 Herramientas Esenciales para MLOps
9.5 Casos de Estudio: Aplicaciones Industriales
9.9 Estrategias de Implementación MLOps
9.9 Despliegue de Modelos en Pasarelas Industriales
9.3 Gestión del Ciclo de Vida de los Modelos
9.4 Automatización y Orquestación MLOps
9.5 Monitoreo y Gestión de Versiones
3.9 Arquitectura para el Despliegue Eficiente
3.9 Optimización de Modelos para Entornos Industriales
3.3 Escalabilidad y Rendimiento en el Despliegue
3.4 Consideraciones de Seguridad y Privacidad
3.5 Integración con Infraestructura Existente
4.9 Diseño del Flujo de Trabajo MLOps
4.9 Implementación Práctica en Pasarelas Industriales
4.3 Gestión de Datos y Pipelines
4.4 Monitoreo y Alerting en Tiempo Real
4.5 Gestión de la Configuración y Lanzamiento
5.9 Estrategias de Despliegue Continuo
5.9 Despliegue Azul-Verde y Canary
5.3 Gestión de A/B Testing y Experimentación
5.4 Optimización para Dispositivos Edge
5.5 Consideraciones de Ciberseguridad
6.9 Optimización del Rendimiento de Modelos
6.9 Escalabilidad y Alta Disponibilidad
6.3 Monitorización y Análisis de Logs
6.4 Automatización de la Gestión de Recursos
6.5 Mejora Continua y Retroalimentación
7.9 Implementación del Monitoreo de Modelos
7.9 Análisis de Rendimiento y Deriva del Modelo
7.3 Optimización del Rendimiento en Producción
7.4 Gestión de Incidentes y Recuperación
7.5 Estrategias de Optimización Avanzada
8.9 Dominio de las Estrategias de Despliegue
8.9 Integración de MLOps en Pasarelas Industriales
8.3 Gobernanza de Modelos y Cumplimiento
8.4 Escalabilidad y Mantenimiento
8.5 Perspectivas Futuras de MLOps
Capstone-type projects
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