Aprendizagem automática com Databricks e MLflow

Agilizar o ciclo de vida do machine learning é uma das habilidades mais valiosas na ciência de dados moderna. Este curso baseado em texto orienta você no gerenciamento, no rastreamento e na implantação de modelos de machine learning usando a poderosa combinação do Databricks e do MLflow. Você passará de escrever códigos isolados de machine learning para criar pipelines estruturados e reproduzíveis. Ao entender a mecânica básica de rastreamento de experimentos, empacotamento de modelos e implantação, você ganhará a confiança para gerenciar ciclos de vida de machine learning do mundo real. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura fundamental do Databricks e como ele se integra ao MLflow. - Rastreie parâmetros, métricas e artefatos durante o treinamento do modelo para garantir reprodutibilidade completa. - Gerencie o ciclo de vida do modelo usando o Registro de Modelos MLflow para modelos de transição do desenvolvimento para a produção. - Implantar modelos treinados como APIs REST escaláveis e pipelines de inferência em lote. - Aplique as melhores práticas modernas de MLOps para monitorar e manter o desempenho do modelo ao longo do tempo. O curso começa com conceitos essenciais de configuração do espaço de trabalho e preparação de dados, antes de passar passo a passo pelo rastreamento de experimentos, registro de modelos e estratégias de implantação. Você aprenderá através de explicações claras por escrito, passo a passo de código estruturado e explicações conceituais. Este curso é projetado para cientistas de dados iniciantes, engenheiros de software e analistas de dados que desejam aprender operações de aprendizado de máquina. Não é necessária experiência prévia com Databricks ou MLflow, embora uma compreensão básica de Python seja útil. Comece sua jornada para a engenharia simplificada de machine learning hoje mesmo.