MLOps Foundations: Pipelines automatizados com Kubernetes e ferramentas de nuvem

A escala de aprendizado de máquina de um notebook para um ambiente de produção requer mais do que apenas código; requer uma estrutura operacional robusta.Este curso fornece um caminho claro para aqueles que procuram preencher a lacuna entre ciência de dados e engenharia de software confiável. Você aprenderá a transformar modelos estáticos em serviços escalonáveis e automatizados que podem lidar com demandas de dados do mundo real. No final deste curso, você será capaz de projetar e manter fluxos de trabalho MLOps de ponta a ponta usando ferramentas padrão do setor.Você passará da compreensão do versionamento básico para a implementação de orquestração de contêineres complexos e estratégias de integração contínua. O que você vai aprender: - Entenda os princípios básicos dos MLOps e o ciclo de vida do aprendizado de máquina de nível de produção. - Gerenciar versões de dados e código usando DVC e Git para garantir a reprodutibilidade do projeto. - Automatize o treinamento de modelos e os fluxos de trabalho de implantação com ferramentas CI / CD como Jenkins e GitHub Actions. - Conteinerize aplicativos de aprendizado de máquina com o Docker e orquestre-os usando o Kubernetes. - Acompanhe experimentos e gerencie versões de modelos com MLFlow e registros centralizados. - Monitore o desempenho do modelo e detecte a deriva de dados usando Prometheus e Grafana. - Aplique padrões MLOps modernos, incluindo observabilidade básica de LLM e gerenciamento de dados vetoriais. O curso começa com definições fundamentais e terminologia-chave antes de guiá-lo através da aplicação prática de automação, containerização e monitoramento.Você trabalhará através de explicações escritas e exercícios baseados em código que simulam cenários de produção do mundo real. Este curso foi projetado para iniciantes em ciência de dados, engenharia de software ou DevOps que desejam aprender o lado operacional do aprendizado de máquina.Não é necessária experiência prévia com ferramentas MLOps. Comece a criar uma infraestrutura de machine learning escalável e confiável hoje mesmo.