Fundamentos de MLOps: Projetando e implantando pipelines de ML de produção

Mover um modelo de machine learning de um notebook Jupyter para um ambiente de produção automatizado e confiável é um dos desafios mais críticos na engenharia moderna.Muitos desenvolvedores lutam com as complexidades de versionamento de dados, automação de implantações e monitoramento da degradação do modelo em tempo real. Este curso baseado em texto orienta você por todo o ciclo de vida dos MLOps, transformando você de um construtor de modelos em um engenheiro pronto para produção.Você entenderá como projetar pipelines robustos que treinam, validam, implantam e monitoram automaticamente modelos de aprendizado de máquina com confiança. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia fundamental do MLOps, as arquiteturas de pipeline principais e a transição da pesquisa para a produção. - Implemente o versionamento de dados e modelos usando ferramentas padrão do setor como DVC e MLflow. - Crie fluxos de trabalho CI / CD automatizados com o GitHub Actions para testar e implantar modelos com segurança. - Configure sistemas de monitoramento e alerta em tempo real para detectar a degradação da deriva e do desempenho do modelo. - Implantar serviços de ML escaláveis usando estruturas de API, containerização e conceitos básicos de orquestração. - Aplique metodologias e guardrails de teste A / B para avaliar atualizações de modelos em ambientes ao vivo. O curso começa com terminologia e conceitos estruturais essenciais antes de guiá-lo através de explicações passo a passo por escrito da integração CI / CD, rastreamento de modelos e estratégias de implantação.Você lerá cenários do mundo real e praticará suas habilidades através dos exercícios conceituais estruturados. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores de software que são novos para MLOps.Não é necessária experiência prévia em DevOps, pois começamos com os conceitos básicos dos sistemas de produção.Comece a ler hoje para preencher a lacuna entre a ciência de dados local e a engenharia de produção escalável.