Cómo construir un pipeline de datos para ML en producción
Este artículo desglosa los componentes esenciales de un pipeline de datos para machine learning: ingesta, limpieza, validación y versionado. Discutimos herramientas como Apache Airflow y Great Expectations, y cómo integrarlas en un flujo continuo. También abordamos errores comunes como la deriva de datos y cómo monitorearla. Al final, tendrás un checklist para evaluar la madurez de tu propio pipeline.
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