Construindo pipelines de machine learning com Kedro, MLflow e Metaflow

Mover modelos de machine learning de cadernos experimentais confusos para pipelines estruturados e reproduzíveis é um dos maiores desafios da ciência de dados hoje. Em vez de criar uma infraestrutura personalizada do zero, você pode aproveitar ferramentas poderosas e prontas para gerenciar seus dados e modelos. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais de operações de aprendizado de máquina (MLOps) usando estruturas populares. Você entenderá como estruturar seus projetos de ciência de dados, rastrear métricas experimentais, versionar seus modelos e orquestrar fluxos de trabalho complexos sem problemas.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda os princípios básicos dos pipelines de aprendizado de máquina e fluxos modernos de trabalho MLOps\n- Organize e modularize seu código de ciências de dados usando o framework Kedro\n Acompanhe sistematicamente parâmetros, métricas e artefatos de modelos com o MLflow\n- Orquestre e escalone fluxos de trabalho de ciência de dados do protótipo à produção usando o Metaflow\r- Aplique as melhores práticas para o controle de versão, reprodutibilidade e gerenciamento de dependência de informações\n - Compare diferentes ferramentas de pipeline para selecionar a solução certa para seu projeto específico needs\n\nVocê começará com a terminologia fundamental da orquestração de pipeline antes de mergulhar em explicações passo a passo de cada ferramenta. O material orienta você na estruturação de dados, gerenciamento de execuções de modelos e estabelecimento de fluxos de trabalho reprodutíveis. Este curso é projetado para cientistas de dados iniciantes, engenheiros de software e profissionais analíticos que procuram fazer a transição para MLOps. Nenhuma experiência prévia com frameworks de pipeline é necessária, embora uma compreensão básica do Python seja útil. Comece a ler hoje mesmo para trazer estrutura, reprodutibilidade e padrões de engenharia profissional para seus projetos de machine learning.