Metodología basada en MLOps (Machine Learning Operations) para apoyo a la gestión en proyectos de ciencia de datos

Resumen

Muchas empresas de ingeniería han decidido adentrarse en el campo de la ciencia de datos y MLOps con el objetivo de crear, extraer y analizar grandes volúmenes de datos. Este enfoque es de suma importancia debido a su naturaleza multidisciplinaria, ya que combina principios, conceptos y prácticas de la ingeniería, el aprendizaje automático, las matemáticas, entre otras disciplinas. El principal objetivo al explorar este campo de trabajo radica en lograr un rendimiento, eficiencia y eficacia óptimos al aplicar correctamente los conceptos, metodologías, procedimientos y directrices que ofrece esta
área de estudio. Sin embargo, es fundamental destacar que, aunque la definición y el concepto son claros, la información sobre las metodologías y procedimientos requeridos en un proyecto de este tipo es escasa debido a la novedad del término MLOps. Por lo tanto, este artículo proporciona una metodología basada en MLOps que respalda la gestión de
proyectos de ciencia de datos. Es importante mencionar que este proyecto se basa en una empresa colombiana; no obstante, se ha recopilado trabajos, documentos e información de diferentes países en la investigación realizada.