Fundamentos de MLOps: Construindo e implantando sistemas de ML de produção

Levar um modelo de machine learning de um notebook isolado para um ambiente de produção confiável requer um conjunto de habilidades completamente diferente do que apenas algoritmos de treinamento. Este curso preenche a lacuna entre ciência de dados e engenharia de software, introduzindo os princípios básicos das Operações de Aprendizagem de Máquina (MLOps). Você fará a transição de escrever scripts de ML manuais para projetar pipelines de machine learning automatizados, robustos e reprodutíveis. Ao longo deste curso, você entenderá como gerenciar dados, rastrear experimentos, empacotar modelos e monitorar seu desempenho em cenários do mundo real. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia fundamental de MLOps, as etapas do ciclo de vida e as principais diferenças entre DevOps e MLOp tradicionais. - Configure pipelines de dados automatizados e sistemas de controle de versão para código e conjuntos de dados. - Acompanhe experimentos, parâmetros e artefatos de aprendizado de máquina sistematicamente. - Crie pipelines CI / CD automatizados para testar, empacotar e implantar modelos usando fundamentos de containerização. - Monitorar modelos de produção para deriva de dados, deriva de conceito e degradação de desempenho. - Aplique padrões de observabilidade modernos para manter a integridade e a confiabilidade do sistema. O curso começa com definições essenciais e conceitos de ciclo de vida antes de orientá-lo através de versões de dados, rastreamento de experimentos, estratégias de implantação e monitoramento contínuo. Você aprenderá através de explicações claras por escrito, análises arquitetônicas e exercícios práticos de configuração baseados em texto. Projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores de software novos para operações, este curso requer apenas conhecimento básico de Python e nenhuma experiência anterior em MLOps. Comece a criar sistemas de machine learning automatizados e confiáveis hoje mesmo.