MLOps e Big Data Foundations: implantando modelos de aprendizado de máquina

Criar um ótimo modelo de machine learning é apenas metade da batalha. O verdadeiro desafio está na implantação, na escala e na manutenção em um ambiente de produção. Preencher a lacuna entre ciência de dados e engenharia de sistemas é essencial para gerar valor comercial no mundo real. Você fará a transição da escrita de código de modelo isolado para a compreensão de como pipelines automatizados, containerização e dimensionamento de dados funcionam juntos para manter os modelos em execução de forma confiável na produção. O que você vai aprender: - Entenda o ciclo de vida principal dos MLOps, desde a ingestão de dados até a implantação e o monitoramento do modelo - Explore conceitos de processamento de big data e como os sistemas distribuídos lidam com conjuntos de dados massivos - Aprenda os fundamentos da containerização para empacotar modelos de forma consistente para qualquer ambiente - Configure registros de modelo básicos para rastrear, versionar e gerenciar seus ativos de aprendizado de máquina - Aplique conceitos de integração contínua e entrega contínuas para automatizar implantações de modelos - Implemente estratégias básicas de monitoramento para rastrear o desempenho do modelo e detectar a deriva dos dados ao longo do tempo Você começará com definições fundamentais e terminologia MLOps antes de passar passo a passo por pipelines de dados, containerização e fluxos de trabalho de implantação.Através de explicações escritas claras e cenários de código práticos, você construirá uma base conceitual e prática sólida. Este curso é projetado para aspirantes a cientistas de dados, engenheiros de software e administradores de sistema que querem aprender MLOps do zero.Não é necessária experiência prévia com pipelines de implantação ou infraestrutura de big data. Comece a ler hoje mesmo para levar seus modelos de machine learning para fora do notebook e para o mundo real.