Descubre cómo trabajar con proyectos en MLflow utilizando entornos PySpark y Docker en este tutorial de 28 minutos. Aprende a configurar MLflow como repositorio de artefactos y servidor de seguimiento, mientras los componentes se ejecutan en contenedores Docker. Explora un proyecto práctico que demuestra la integración de PySpark con MLflow para optimizar flujos de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje automático. Accede al código fuente completo en GitHub para implementar estas técnicas en tus propios proyectos de MLOps.