# The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) vs Machine learning at scale

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) registra 46.082 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +6,6 % y un modelo de precios Free (educational content). Machine learning at scale registra 0 visitas mensuales con un crecimiento de 0 % y un modelo de precios Freemium.

| Métrica | [The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)](https://openaitools.app/es/tool/fullstackdeeplearning-com) | [Machine learning at scale](https://openaitools.app/es/tool/machine-learning-at-scale) |
| :--- | :--- | :--- |
| URL del sitio web | https://fullstackdeeplearning.com | https://machinelearningatscale.com |
| Categorías | Cursos de IA, Large Language Models (LLMs), Ingeniería de prompts, Herramientas de desarrollo con IA | Tutoriales de IA, Cursos de IA, Large Language Models (LLMs), Herramientas de desarrollo con IA |
| Modelo de precios | Free (educational content) | Freemium |
| Visitas mensuales | 46.082 | 0 |
| Tasa de crecimiento intermensual | +6,6 % | 0 % |
| Mercado principal | Estados Unidos | Global |
| Visitas directas | 26.064 | 0 |
| Puntuación de reseñas | 4,6 | 4,6 |
| Número de guardados | 1 | 2 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |

## The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)

Full Stack Deep Learning empezó como un curso que enseñaba a los ingenieros a llevar el aprendizaje profundo del cuaderno a producción, y se ha convertido en un centro educativo más amplio. El sitio aloja materiales completos de curso —páginas de clase, diapositivas, cuadernos de laboratorio y recorridos en vídeo— tanto del Deep Learning Course como del LLM Bootcamp, para que cualquiera pueda seguirlos a su ritmo sin pagar una plaza.

El plan de estudios es deliberadamente full-stack y no centrado solo en el modelo. El Deep Learning Course cubre infraestructura de desarrollo, gestión de experimentos, resolución de problemas y pruebas, gestión y etiquetado de datos, despliegue, aprendizaje continuo y monitorización de modelos, además de gestión de equipos y proyectos, y ética. El LLM Bootcamp profundiza en ingeniería de prompts, modelos de lenguaje aumentados, LLMOps y experiencia de usuario para interfaces de lenguaje, e incluye recorridos de proyectos prácticos.

Más allá de los cursos, el sitio publica un blog, aloja un manifiesto sobre construir productos de IA de forma colaborativa y mantiene material de referencia como una guía de precios de GPU en la nube. Como los materiales se publican abiertamente y siguen accesibles, el sitio funciona como una biblioteca duradera más que como un bootcamp limitado en el tiempo, y su público abarca desarrolladores individuales, equipos y educadores.

**Precios y planes:** El material de curso publicado en fullstackdeeplearning.com está disponible de forma gratuita. No se anuncia una suscripción convencional ni precios por plaza, y el proyecto se ha sostenido históricamente con patrocinadores y la comunidad. Cualquier programa de pago futuro se anunciaría en el sitio.

- **Materiales gratuitos del LLM Bootcamp:** Páginas de clase y recursos sobre ingeniería de prompts, modelos de lenguaje aumentados, LLMOps y UX para interfaces de lenguaje.
- **Archivo completo del Deep Learning Course:** Contenido de varios años sobre infraestructura, gestión de datos, despliegue, monitorización y organización de equipos de ML.
- **Working with AI Agents:** Material actual sobre construir y colaborar con sistemas de agentes, incluida una perspectiva de IA multijugador.
- **Referencia de GPU en la nube:** Guía actualizada de opciones de GPU en la nube para elegir cómputo de entrenamiento e inferencia.
- **Blog y recursos comunitarios:** Artículos y novedades para profesionales que construyen productos con IA, con un boletín para seguir los lanzamientos.

**Fortalezas:** Los materiales del curso son abiertos y gratuitos para seguir a tu ritmo; Cubre todo el ciclo de vida del producto, no solo el entrenamiento; Se mantiene a lo largo de varios años, documentando la evolución de la práctica; Incluye laboratorios prácticos y recorridos de proyectos guiados

**Limitaciones:** Algunos cursos insignia son de 2021-2023, por lo que los detalles de herramientas envejecen; No es un programa interactivo con cohorte, así que no hay comentarios de un instructor; Escasez de certificación formal o evaluaciones estructuradas

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/fullstackdeeplearning-com.md)

## Machine learning at scale

Machine Learning at Scale es un boletín y recurso de aprendizaje publicado por Ludo, ingeniero de machine learning en Google. Su objetivo declarado es ayudar a los lectores a convertirse en ingenieros de ML '10x' superando los tutoriales introductorios y adentrándose en la realidad de ejecutar machine learning en producción: cómo se diseñan los sistemas, dónde fallan y qué patrones escalan.

El programa de contenidos se organiza en casos de estudio, patrones de diseño, análisis profundos y consejos de carrera. Los temas incluyen inferencia de LLM a escala, sistemas de recomendación, búsqueda y ranking, RAG en la era de la IA y sistemas de anuncios, además de análisis próximos sobre sistemas de machine learning. El autor aporta experiencia combatiendo abusos a 500k QPS, preentrenando y ajustando modelos transformer, trabajando en sistemas de anuncios de YouTube de extremo a extremo, aplicando ML en el CERN y una tesis de visión por computador en Volvo.

El apoyo comunitario y de carrera forma parte de la oferta: una base creciente de ingenieros de ML de empresas líderes se suscribe cada semana, y el sitio incluye preguntas frecuentes sobre cómo empezar en ML, entrar en las grandes tecnológicas, los roles MLE frente a data scientist y si es necesario un doctorado. Los recursos extra incluyen un próximo curso de MLSys, un canal de YouTube y recomendaciones de libros.

**Precios y planes:** Freemium. El boletín y buena parte de la biblioteca de recursos (artículos, FAQ, consejos de carrera) son de lectura gratuita con suscripción por correo; el sitio también menciona ofertas de pago como un curso.

- **Casos de estudio y patrones de diseño:** Lee análisis de diseño de sistemas de ML, inferencia de LLM a escala, sistemas de recomendación, búsqueda y ranking, sistemas de anuncios y RAG.
- **Boletín semanal:** Recibe cada semana análisis de alta calidad y orientación práctica escritos por un ingeniero de ML que trabaja en sistemas de producción a gran escala.
- **Análisis profundo de sistemas de ML:** Análisis profundos sobre optimización de LLM, entrenamiento de LLM y diseño de sistemas de ML para ingenieros que superan los tutoriales.
- **Consejos de carrera en ML y FAQ:** Orientación sobre cómo empezar en ML, entrar en las grandes tecnológicas, elegir entre MLE y data scientist, y si vale la pena un doctorado.
- **Curso, canal de YouTube y libros:** Complementa la lectura con un curso dedicado de MLSys, un canal de YouTube, recomendaciones de libros y ofertas de empleo en ML.

**Fortalezas:** Escrito por un ingeniero de ML en activo en Google; Se centra en sistemas de ML en producción y no en ejemplos de juguete; Boletín semanal gratuito con una amplia audiencia de ingenieros de ML; Orientación práctica de carrera para entrar en las grandes tecnológicas y roles MLE

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/machine-learning-at-scale.md)

## Preguntas frecuentes

### ¿Cómo se comparan The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) y Machine learning at scale en tráfico mensual?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) tiene 46.082 visitas mensuales, mientras que Machine learning at scale tiene 0. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto.

### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) tiene una tasa de crecimiento intermensual de +6,6 %; Machine learning at scale tiene 0 %.

### ¿Cómo se comparan los precios?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com): Free (educational content). El material de curso publicado en fullstackdeeplearning.com está disponible de forma gratuita. No se anuncia una suscripción convencional ni precios por plaza, y el proyecto se ha sostenido históricamente con patrocinadores y la comunidad. Cualquier programa de pago futuro se anunciaría en el sitio. Machine learning at scale: Freemium. Freemium. El boletín y buena parte de la biblioteca de recursos (artículos, FAQ, consejos de carrera) son de lectura gratuita con suscripción por correo; el sitio también menciona ofertas de pago como un curso.

## Alternativas

| # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/es/tool/deeplearning-ai) | 2.562.512 | -7,2 % | Freemium | Cursos de ingeniería de IA, certificados y el mayor boletín de IA | [.md](https://openaitools.app/es/tool/deeplearning-ai.md) |
| 2 | [The Rundown AI](https://openaitools.app/es/tool/the-rundown-ai) | 1.018.070 | +28,6 % | Gratis | Las noticias de IA más relevantes y cómo aplicarlas, en cinco minutos al día | [.md](https://openaitools.app/es/tool/the-rundown-ai.md) |
| 3 | [OpenAI Academy](https://openaitools.app/es/tool/openai-academy) | 937.379 | -6,3 % | Gratis | Cursos gratuitos, eventos en vivo y comunidad para dominar la IA | [.md](https://openaitools.app/es/tool/openai-academy.md) |
| 4 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/es/tool/lablab-ai) | 431.529 | -39,7 % | Gratis | Hackathones de IA gratuitos y comunidad global para creadores de IA | [.md](https://openaitools.app/es/tool/lablab-ai.md) |
| 5 | [fast.ai](https://openaitools.app/es/tool/fast-ai) | 250.720 | -10,4 % | Gratis | Cursos gratuitos de deep learning práctico, investigación y librerías open source | [.md](https://openaitools.app/es/tool/fast-ai.md) |
| 6 | [Learn Prompting](https://openaitools.app/es/tool/learn-prompting) | 159.807 | -8,6 % | Freemium, Prueba gratuita, Precio a consultar | Curso abierto y gratuito de ingeniería de prompts y seguridad de IA | [.md](https://openaitools.app/es/tool/learn-prompting.md) |
| 7 | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/es/tool/ods-ai) | 159.630 | +15,9 % | Gratis | Comunidad para profesionales de la ciencia de datos, el machine learning y la IA | [.md](https://openaitools.app/es/tool/ods-ai.md) |
| 8 | [AIToolGo](https://openaitools.app/es/tool/aitoolgo) | 85.066 | +11,8 % | Gratis | Descubre herramientas de IA y aprende los fundamentos en un solo lugar | [.md](https://openaitools.app/es/tool/aitoolgo.md) |
| 9 | [AI SDK Agents](https://openaitools.app/es/tool/ai-sdk-agents) | 26.211 | -26,2 % | Freemium | AI SDK Agents is a resource hub of full-stack patterns and components for building AI applications with the Vercel AI SDK. It collects practical examples for tool calling, streaming responses, multi-step workflows, and a | [.md](https://openaitools.app/es/tool/ai-sdk-agents.md) |
| 10 | [Creators' AI](https://openaitools.app/es/tool/creators-ai) | 20.308 | -22,1 % | De pago, Precio a consultar | Un boletín de IA con herramientas, noticias y guías seleccionadas para creadores y fundadores | [.md](https://openaitools.app/es/tool/creators-ai.md) |

---
Fuente: https://openaitools.app/es/compare/fullstackdeeplearning-com-vs-machine-learning-at-scale

More Markdown: [Categorías](https://openaitools.app/es/categories.md) · [Clasificaciones de tráfico](https://openaitools.app/es/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/es/llms.txt)