Projetando pipelines integrados de Machine Learning com o Azure Data Factory

À medida que as organizações dimensionam suas operações de dados, os fluxos de trabalho manuais de machine learning se tornam um grande gargalo. A integração de ferramentas de orquestração robustas com ambientes de machine learning é essencial para a criação de sistemas automatizados confiáveis. Este curso baseado em texto orienta você pelo processo de conexão do Azure Data Factory com o Azure Machine Learning. Você fará a transição da experimentação manual para o projeto de pipelines automatizados e repetíveis que lidam com a ingestão de dados, treinamento de modelos e práticas modernas de MLOps. O que você vai aprender: 1. Entenda a arquitetura fundamental do Azure Data Factory e do AWS Machine Learning. 2. Configurar conexões seguras e serviços vinculados entre armazenamento de dados e recursos de computação. 3. Crie pipelines automatizados que acionam o treinamento de modelos sempre que novos dados chegam. 4. Aplicar princípios modernos de MLOps, incluindo versões básicas de pipeline e conceitos de deriva de dados. 5. Monitore a execução do pipeline e solucione problemas comuns de integração por meio de logs de texto estruturado. 6. Projete fluxos de trabalho de orquestração de dados escaláveis que suportem ambientes de equipe colaborativos. Você começará dominando a terminologia-chave e os conceitos principais de orquestração de dados em nuvem e espaços de trabalho de aprendizado de máquina. A partir daí, os guias escritos orientam você na configuração de conexões, orquestração de execuções de pipeline e estabelecimento de padrões básicos de monitoramento para seus fluxos de trabalho automatizados. Este curso foi projetado para iniciantes, entusiastas de dados e aspirantes a engenheiros de nuvem que desejam entender as operações de aprendizado de máquina. Não é necessária experiência prévia em engenharia ou programação de nuvem. Comece a ler hoje mesmo para criar seu primeiro pipeline de machine learning automatizado na nuvem.