Evaluación

Evaluación

1. Nivel 0 - MLOps: Proceso manual (10%)

El objetivo de este trabajo es realizar solucionar un problema de un proyecto basico de ciencia de datos mediante un Proceso manual, incluidos el análisis de datos, la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la validación. Se requiere la ejecución de cada paso y la transición de un paso a otro, ambas de forma manual. Etapas a realizar:

1. Descarga de datos
2. Exploracion inicial de datos
3. Analisis exploratorio de datos (EDA)
4. Feature Engineering
5. Modelo BaseLine
6. Seleccion del mejor modelo
7. Interpretracion del mejor modelo.

2. Nivel 0 - MLOps: local y CI/CD (30%)

El objetivo de este trabajo es convertir los procesos realizados manualmente en scripts de python, y garantizar que el proeycto sea reproducible, mantenible y escalable mediante:

1. Gestion de ambientes virtuales y dependencias
2. Pruebas unitarias y de integracion
3. Code-quality (linter, formater, isort, mypy, pip-audit, pre-commit)

3. Nivel 1 - MLOps: Automatización Experimentación (30%)

Este sera un nuevo proyecto con datos que se actualicen constantemente, donde a los pasos descritos anteriormente se sumanra los procesos de:

• CI/
• Data Validation y Model validation
• Experiment tracking

4. Nivel 1 - MLOps: Automatización Completa (30%)

El proceso final del curso sera agregar al proyecto anterior los pasos de:

• Puesta en produccion de modelos
• pipeline de experimentacion
• pipeline de produccion
• Model Monitoring
• Retraining