Ciudad de Mexico - Mariano Escobedo

Mariano Escobedo 510, Ciudad de Mexico, mexico, 11590

El Centro de Negocios Mariano Escobedo está ubicado en una de las zonas más reconocidas de México, Polanco. En este lugar usted se encuentra muy cerca de los mejores restaurantes de México como Tony Rommans, Konditori, Sushi itto, 100% Natural, etc. Nuestra ubicación permite tener acceso a todo tipo de transporte público y vehicular.

Ciudad de Mexico - Cygni Santa Fe

Alfonso Nápoles Gandara 50, Ciudad de Mexico, mexico, 1210

Cygni está ubicado en una de las zonas más importantes y exitosas en el ramo de los Negocios de México. Ubicados en el 4° piso del Corporativo desde donde podemos apreciar increíbles panoramas del área de Santa Fe. A unas cuantas cuadras podemos encontrar el Hotel Sheraton Suites, el Hotel Novotel y el hotel más reciente, Hotel JW Marriott.

Ciudad de México - Spaces Santa Fé

Antonio Dovalí Jaime #70, Santa Fe, Ciudad de México, México, 05300

Ubica tu negocio en Antonio Dovali Jaime 70, Santa Fe, uno de los lugares comerciales más versátiles en la Ciudad de México. Este edificio de uso mixto coloca tu espacio de trabajo a poca distancia de un hotel, un centro comercial e incluso un helipuerto. Disfruta de un espacio de oficina moderno, flexible y espacioso, ubicado en el distrito empresarial clave de la Ciudad de México.

Ciudad de Mexico - Colonia Del Valle

Av. Insurgentes Sur N° 800 , Mexico City, México, 3100

El Centro de negocios de Colonia del Valle (Oficina Principal-HQ), Ciudad de México, se encuentra en el octavo piso de un edificio de acero de 20 pisos en la Avenida de los Insurgentes. El edificio ofrece conexiones sin igual a todas las áreas de Ciudad de México, los alrededores están ajardinados y se encuentra a solo 2 cuadras del World Trade Center (WTC).

Ciudad de Mexico - Torre Angel

Paseo de la Reforma 350, Mexico City, mexico, 6600

El Mexico City Torre Angel Center está en las plantas 10.ª y 11.ª de un prestigioso rascacielos curvado y reflectante con vistas magníficas sobre El Ángel, el emblemático monumento a la independencia ubicado en el Paseo de la Reforma.

Ciudad de México-Torre Magenta

Piso 17, Paseo de la Reforma, Ciudad de México, México, 06600

Impulsa tu negocio desde una ubicación privilegiada con vistas espectaculares Establece tu base en la prestigiosa Torre Magenta, a solo unos pasos de la Bolsa Mexicana de Valores y rodeada de bancos de inversión y empresas Fortune 500. Trabaja desde el piso 17 con vistas panorámicas de la Ciudad de México en un espacio moderno, diseñado para inspirar productividad y confort. Recibe a tus clientes con estilo en hoteles de lujo como el Marriott o el Sheraton, a solo unos minutos caminando. Disfruta almuerzos informales en la cafetería del edificio o explora opciones gastronómicas exclusivas en los alrededores.
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Ciudad de México - Vasco de Quiroga

Av. Vasco de Quiroga #4973 , Ciudad de México, México, 05300

Acceda fácilmente a su espacio de trabajo utilizando la parada de autobús del Terminal Centro Comercial Santa Fé, convenientemente ubicada cerca. Además, reciba a los clientes que visitan sin esfuerzo en el Aeropuerto Internacional de la Ciudad de México, situado a poco más de 26 kilómetros de distancia.

Ciudad de México-Calle Arquimedes 15

Calle Arquimedes 15, Ciudad de México, México, 11560

Trabaja a tu manera en un entorno empresarial de primer nivel Encuentra un espacio de trabajo moderno, cómodo y flexible en nuestra sede de Arquímedes 15, ubicada estratégicamente en el corazón del prestigioso distrito de negocios de Polanco. Disfruta de la cercanía a hoteles de lujo, centros comerciales exclusivos y restaurantes gourmet, todo a unos pasos. Llegar es sencillo gracias a la variedad de opciones de transporte disponibles: la estación de metro Auditorio, ciclovías y rutas de autobuses sobre el corredor Reforma, a solo una cuadra del centro.

Ciudad de México - Torre New York Life

Piso 26, Avenida Paseo de la Reforma 342 , Ciudad de México, México, 11560

Disfruta de vistas panorámicas desde un espacio de trabajo moderno y sofisticado Eleva tu experiencia laboral desde el piso 26 de la emblemática Torre New York Life, de 500 pies de altura, en pleno centro de la Ciudad de México. Trabaja con una vista privilegiada del dinámico Paseo de la Reforma. Relájate en el amplio lounge o haz networking en la cafetería del lugar mientras disfrutas de un refrigerio. Al terminar tu jornada, estarás en una de las zonas más animadas de la ciudad, rodeado de una gran variedad de opciones gastronómicas, de entretenimiento y vida nocturna.

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Descubra nuestros cursos

DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment

 14 Horas
Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que desean mejorar DeepSeek el rendimiento del modelo, minimizar la latencia y implementar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas MLOps. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Optimizar DeepSeek modelos para eficiencia, precisión y escalabilidad.
  • Implementar buenas prácticas para MLOps y versionado de modelos.
  • Desplegar DeepSeek modelos en infraestructuras en la nube y locales.
  • Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.
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Kubeflow

 35 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
  • Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
  • Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
  • Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
  • Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
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Kubeflow Fundamentals

 28 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
  • Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
  • Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
  • Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
  • Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.
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Kubeflow on AWS

 28 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en un servidor de AWS EC2. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en AWS.
  • Utilice EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
  • Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
  • Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
  • Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
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Kubeflow on Azure

 28 Horas
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en la nube de Azure. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en Azure.
    • Use Azure Kubernetes
  • Service (AKS) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
  • Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
  • Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
  • Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.
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MLflow

 21 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
  • Apreciar la importancia de la trazabilidad, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
  • Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
  • Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
  • Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.
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MLOps: CI/CD for Machine Learning

 35 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean evaluar los enfoques y herramientas disponibles hoy en día para tomar una decisión inteligente sobre el camino a seguir en la adopción MLOps dentro de su organización. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure varios MLOps marcos y herramientas.
  • Reúna el tipo correcto de equipo con las habilidades adecuadas para construir y apoyar un sistema MLOps.
  • Prepare, valide y versione los datos para su uso por parte de los modelos de ML.
  • Comprenda los componentes de una canalización de ML y las herramientas necesarias para crear una.
  • Experimente con diferentes marcos y servidores de aprendizaje automático para implementarlos en producción.
  • Ponga en funcionamiento todo el proceso Machine Learning para que sea reproducible y mantenible.
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MLOps for Azure Machine Learning

 14 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático que desean usar Azure Machine Learning y Azure DevOps para facilitar MLOps prácticas. Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
  • Cree flujos de trabajo reproducibles y modelos de aprendizaje automático.
  • Administre el ciclo de vida del aprendizaje automático.
  • Realice un seguimiento y genere informes sobre el historial de versiones del modelo, los activos y mucho más.
  • Implemente modelos de aprendizaje automático listos para producción en cualquier lugar.
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Última Actualización:

Testimonios (2)

the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL

Curso - MLflow

I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.

Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM

Curso - Kubeflow

Próximos cursos

Kubeflow on AWS

2025-05-19 09:30
28 Horas
Ciudad de México - Torre New York Life
112,500 MXN (En línea)
169,300 MXN (Nuestras oficinas)

Kubeflow on Azure

2025-06-02 09:30
28 Horas
Ciudad de Mexico - Mariano Escobedo
112,500 MXN (En línea)
120,500 MXN (Nuestras oficinas)

Kubeflow Fundamentals

2025-06-16 09:30
28 Horas
Ciudad de Mexico - Cygni Santa Fe
112,500 MXN (En línea)
122,500 MXN (Nuestras oficinas)

MLOps: CI/CD for Machine Learning

2025-06-30 09:30
35 Horas
Ciudad de México - Spaces Santa Fé
139,900 MXN (En línea)
177,400 MXN (Nuestras oficinas)

Kubeflow on AWS

2025-07-14 09:30
28 Horas
Ciudad de Mexico - Colonia Del Valle
112,500 MXN (En línea)
120,500 MXN (Nuestras oficinas)

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MLOps Consultoría
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