MLOps: implantação e monitoramento de modelos de ponta a ponta

Muitos cursos de ciência de dados param após o treinamento do modelo, mas o verdadeiro desafio é implantar e manter esse modelo em um ambiente ao vivo.As operações de aprendizado de máquina (MLOps) fornecem a estrutura necessária para gerenciar a complexidade dos sistemas de ML de produção. Você aprenderá conceitos fundamentais, como containerização e automação de pipeline, e aplicará ferramentas padrão do setor para controle de versão de modelos, rastreamento de experimentos e monitoramento contínuo, permitindo que você crie soluções de IA confiáveis e escaláveis. O que você aprenderá: Entenda os componentes principais do ciclo de vida do MLOps, da ingestão de dados ao treinamento automático.Configure ambientes em contêineres usando o Docker para implantação de modelos consistente e reprodutível por meio de serviços de API. Aplique técnicas de controle de versão (DVC, MLflow) para rastrear modelos, dados e experimentos de forma eficaz. Automatize os fluxos de trabalho de treinamento e implantação de modelos usando os princípios de CI/CD e ferramentas de orquestração de pipeline, como o Airflow. Implemente estratégias de monitoramento contínuo para detectar variações de desempenho, problemas de qualidade de dados e disparar alertas. O curso começa com a terminologia essencial do MLOps e a arquitetura do sistema, e depois progride através de etapas práticas de implementação para a construção e implantação de um serviço completo de ponta a ponta. Este curso foi projetado para cientistas de dados, aspirantes a engenheiros de ML e desenvolvedores que têm conhecimento básico de Python e querem aprender a operacionalizar modelos de aprendizado de máquina.Não é necessária experiência prévia com ferramentas MLOps ou implantação de produção.Comece sua jornada para se tornar um engenheiro de aprendizagem de máquina qualificado hoje.