Projetando e preparando soluções de ML do Azure

A criação de modelos de machine learning bem-sucedidos requer uma base sólida na preparação de dados, configuração do espaço de trabalho e design do pipeline. Este curso baseado em texto orienta você pelas etapas essenciais de configuração de ambientes robustos de machine learning no Azure ML. Você fará a transição de scripts básicos de ciência de dados para soluções estruturadas de machine learning baseadas em nuvem. Ao entender como gerenciar recursos de computação, proteger ativos de dados e orquestrar pipelines de treinamento automatizados, você estará preparado para projetar fluxos de trabalho escaláveis e reprodutíveis. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura de espaço de trabalho e a configuração de recursos do Azure ML - Prepare e gerencie ativos de dados em nuvem seguros e datastores - Projete pipelines de aprendizado de máquina automatizados para treinamento e avaliação de modelos - Configure alvos de computação ideais para cargas de trabalho de treinamento e implantação - Aplique princípios básicos de MLOps para rastreamento de modelos e controle de versão - Implemente estratégias modernas de preparação de dados usando práticas de dataframe escaláveis O curso começa com conceitos essenciais de machine learning em nuvem e configuração de ambiente antes de orientá-lo através da ingestão de dados, design de pipeline e gerenciamento de registro de modelo. Você aprenderá através de explicações de texto claras, exemplos de configuração estruturados e passos conceituais. Projetado para aspirantes a cientistas de dados, engenheiros de nuvem e desenvolvedores novos no Azure ML, este curso não requer experiência prévia em machine learning na nuvem. Comece a ler hoje mesmo para construir uma base sólida no design de machine learning baseado em nuvem.