Curso Online EM BREVE - Engenharia de pipelines: deploy e operacionalização de modelos

deploy e operacionalização de modelos

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O que você aprenderá_

Entenda os fundamentos de MLOps e os requisitos para estruturar sistemas de machine learning.
Conheça ferramentas e boas práticas para versionar casos, rastrear experimentos e organizar pipelines.
Aprenda a preparar modelos de ML para produção, aplicando testes, validações e automações.
Descubra diferentes estratégias de deploy para colocar modelos em operação de forma segura e eficiente.
Desenvolva a capacidade de realizar acompanhamento contínuo, monitorando e melhorando modelos em produção.

Público alvo_

Este curso é indicado para profissionais e entusiastas que desejam transitar do teórico para o prático, aprimorando a tomada de decisões através da integração de testes automatizados e Azure.

Ana Clara de Andrade Mioto

Sou bacharela em Informática Biomédica e mestra em Bioengenharia, ambas pela USP. Hoje atuo como Cientista de Dados Sênior no Banco Bradesco. Já trabalhei como pesquisadora e em empresas dos setores de saúde, finanças, mídia e educação, destacando minha paixão no grande campo da Ciência de Dados e Inteligência Artificial com aplicações em diferentes áreas de negócio. Sou cofundadora e atual conselheira da comunidade Data Girls. Além disso sou apaixonada por livros, séries, games e um bom café.

Curso atualizado em 16/09/2025

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Ementa

Fundamentos de mlops
- Apresentação
- Fundamentos de mlops
- Requisitos de um sistema de ml
Ferramentas e versionamento
- Boas práticas de desenvolvimento mlops
- Apresentação de ferramentas
- Versionamento do case
- Rastrear experimentos com mlflow
Preparação e testes de modelos de ml
- Como preparar para produção os modelos de ml
- Testes e validação
- Testes automatizados
Estratégias de deploy
- Estratégias de deploy
Acompanhamento contínuo
- Acompanhamento contínuo

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Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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