Málaga

NobleProg Málaga, Calle Cortina del Muelle, 1, Málaga, spain, 29015

Málaga, ciudad andaluza con mas de 3.000 años de historia, desde sus orígenes fenicios hasta la hermosa ciudad amable y cosmopolita que enamora a ciudadanos de todas partes del mundo.Situada al sur de la Península Ibérica,se caracteriza por tener multiples sectores geográficos, como sus abundantes playas o sus altas montañas. El aeropuerto está comunicado con el centro de la ciudad y con la Estación de Málaga-María Zambrano por línea ferroviaria de Cercanías y por la A Express de la EMT que además tiene una parada dentro de la Estación de Autobuses, donde se puede enlazar con destino a otras ciudades españolas y la Costa del Sol.

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Kubeflow

 35 Horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Malaga (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 Malaga (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 Malaga (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 Malaga (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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Testimonios (1)

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

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2025-05-19 09:30
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