Fundamentos de engenharia de dados para MLOps

Os modelos de machine learning são tão bons quanto os dados que os alimentam, mas a transição de dados brutos para pipelines prontos para produção continua sendo um grande desafio. Este curso ajuda você a preencher a lacuna entre as operações de engenharia de dados e aprendizado de máquina.\n\nVocê obterá uma base sólida em como os dados são coletados, armazenados, transformados e monitorados especificamente para fluxos de trabalho de aprendizado da máquina. Ao ler exemplos práticos e explicações escritas estruturadas, você entenderá como projetar pipelines de dados resilientes que garantam que seus modelos sempre tenham acesso a dados atualizados e de alta qualidade.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda os conceitos básicos de engenharia de dados e como eles suportam fluxos de trabalho MLOps\n- Projete dados estruturados Pipelines de dados para ingerir, limpar e transformar dados brutos para treinamento de modelos\n- Explore estratégias de armazenamento e versão de dados, incluindo bancos de dados vetoriais modernos para aplicativos de IA\n– Implemente fluxos de trabalho automatizados para orquestrar o movimento de dados e manter a qualidade dos dados\n‑ Aplique técnicas de monitoramento para detectar desvios de dados Pratique escrever código de transformação de dados limpo e estruturado com ferramentas modernas\n\nO curso começa com terminologia essencial e conceitos de dados fundamentais antes de passar para a arquitetura de pipeline, paradigmas de armazenamento e orquestração. Você progredirá da ingestão bruta para a construção de pipelines de dados automatizados e de nível de produção adaptados ao aprendizado de máquina.\n\nEste curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de dados, entusiastas do aprendizado da máquina e desenvolvedores de software que desejam entender o lado dos dados da IA. Não é necessária experiência prévia em engenharia de dados, embora uma familiaridade básica com conceitos de programação seja útil.\n\nComece a construir a base de dados necessária para sistemas de aprendizado de máquina confiáveis hoje.