Sistemas de nuvem confiáveis e fundações de aprendizado de máquina

A criação de aplicativos modernos requer a combinação de uma infraestrutura de nuvem escalável com modelos inteligentes de machine learning, mas manter esses sistemas confiáveis é um grande desafio. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais de computação em nuvem, bancos de dados distribuídos e operações de aprendizado de máquina (MLOps) para ajudá-lo a projetar sistemas resilientes e tolerantes a falhas.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda os princípios básicos de confiabilidade em nuvens, alta disponibilidade e tolera Aprenda a usar o MLOps para gerenciar a consistência e a replicação de dados.\n- Aprenda fluxos de trabalho de machine learning fundamentais e faça a transição para ambientes de produção confiáveis.\n - Aplique conceitos básicos de MLOp para monitorar, versionar e manter o desempenho do modelo ao longo do tempo.\n resolver gargalos do sistema.\n- Pratique o design de configurações de nuvem tolerantes a falhas através de cenários escritos passo a passo e exercícios de arquitetura.\n\nComeçando com terminologia essencial e fundamentos de nuvens, você progredirá através do design de sistemas distribuídos e padrões práticos de implantação de aprendizado de máquina. Este curso é perfeito para iniciantes, desenvolvedores de software ou aspirantes a profissionais de dados que desejam entender como a infraestrutura em nuvem e o aprendizado de máquina se cruzam de maneira confiável, sem pré-requisitos avançados. Comece a ler hoje mesmo para dominar os fundamentos de sistemas confiáveis de nuvem e machine learning.