Azure Machine Learning: Criando e Gerenciando Soluções

A expansão do machine learning de um notebook local para um ambiente de nuvem robusto requer um conjunto especializado de ferramentas e fluxos de trabalho automatizados.Este curso fornece um guia básico para usar o Azure Machine Learning para gerenciar todo o ciclo de vida de um projeto de ciência de dados.Você aprenderá a navegar no ecossistema de nuvem, desde a ingestão inicial de dados até a implantação final de serviços preditivos. Você ganhará as habilidades necessárias para mover modelos de código experimental para ativos de produção confiáveis, mantendo o controle total sobre o processo de desenvolvimento.Este currículo também serve como um recurso fundamental para aqueles que se preparam para a certificação profissional de ciência de dados. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central dos espaços de trabalho de aprendizado de máquina baseados em nuvem - Configure recursos de computação escaláveis e armazenamento de dados seguro para treinamento de modelos - Desenvolva experimentos de aprendizado de máquina e pipelines automatizados usando o Python SDK - Implantar modelos treinados como pontos finais de inferência prontos para produção - Aplique os princípios MLOps para versionamento, rastreamento e reprodutibilidade - Monitore a saúde do modelo e detecte a deriva de dados em ambientes ao vivo O conteúdo começa com definições fundamentais e configuração do espaço de trabalho, progredindo através das etapas práticas de treinamento, registro e operacionalização de modelos em um contexto corporativo.Você aprenderá através de explicações escritas claras e exemplos baseados em código projetados para aplicação no mundo real. Este curso é projetado para iniciantes que entram no campo da ciência de dados em nuvem; embora o conhecimento básico do Python seja útil, não é necessária experiência prévia com plataformas em nuvem. Comece sua jornada para operações de machine learning baseadas em nuvem hoje mesmo.