Machine Learning Operations - Portuguese BR

Este curso guiará os participantes através de uma exploração abrangente das operações dos modelos de machine learning, com foco nos MLOps e na gestão do ciclo de vida do modelo. A primeira parte aborda os componentes essenciais do MLOps e as melhores práticas, proporcionando aos participantes uma base sólida para a operacionalização eficaz de modelos de machine learning. Na segunda parte do curso, aprofundaremos os fundamentos do ciclo de vida do modelo, demonstrando como geri-lo de forma integrada utilizando o Model Registry em conjunto com o Unity Catalog para uma gestão eficiente. No final do curso, os participantes terão adquirido conhecimentos práticos e uma compreensão completa dos princípios dos MLOps, estando aptos a lidar com a área complexa das operações dos modelos de machine learning.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

No mínimo, você deve conhecer os itens a seguir antes de tentar aprender esse conteúdo:

• Explicar as operações modernas de machine learning nos contextos de DataOps, DevOps e ModelOps.

• Relacionar as atividades dos MLOps com as funcionalidades e ferramentas disponíveis na Databricks e explorar as suas aplicações práticas no ciclo de vida da machine learning.

• Projetar e implementar operações básicas de machine learning, incluindo a configuração e execução de um projeto de machine learning na Databricks, seguindo as melhores práticas e ferramentas recomendadas.

• Detalhar as capacidades de implementação e monitorização das soluções MLOps na Databricks.

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Upcoming Public Classes

Data Analyst

Data Warehousing with Databricks - Portuguese BR

Este curso foi desenvolvido para profissionais de dados que desejam explorar os recursos de Data Warehousing do Databricks. Supondo que não haja conhecimento prévio do Databricks, ele fornece uma introdução ao uso do Databricks como uma solução moderna de Data Warehousing baseada em nuvem. Os alunos explorarão como usar a Databricks Data Intelligence Platform para ingerir, transformar, governar e analisar dados de forma eficiente usando o dataset padrão TCP-DI do setor como referência. Os alunos também explorarão o Genie, um recurso inovador do Databricks que simplifica a exploração de dados por meio de queries em linguagem natural. Ao final deste curso, os participantes serão equipados com as habilidades fundamentais para implementar e otimizar um data warehouse usando o Databricks.

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Machine Learning Practitioner

Machine Learning Model Deployment - Portuguese BR

Este curso foi projetado para apresentar três estratégias principais de implantação de machine learning e ilustrar a implementação de cada estratégia em Databricks. Após uma exploração dos fundamentos da implantação de modelos, o curso se aprofunda na inferência em lotes, oferecendo demonstrações práticas e laboratórios para utilizar um modelo em cenários de inferência em lotes, juntamente com considerações para otimização de desempenho. A segunda parte do curso cobre de forma abrangente a implantação de pipeline, enquanto o segmento final se concentra na implantação em tempo real. Os participantes participarão de demonstrações práticas e laboratórios, implantando modelos com Model Serving e utilizando o serving endpoint para inferência em tempo real.

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Machine Learning Practitioner

Data Preparation for Machine Learning - Portuguese BR

Este curso se concentra nos fundamentos da preparação de dados para machine learning usando Databricks. Os participantes aprenderão habilidades essenciais para explorar, limpar e organizar dados personalizados para aplicações tradicionais de machine learning. Os principais tópicos incluem visualização de dados, engenharia de recursos e estratégias ideais de armazenamento de recursos. Por meio de exercícios práticos, os participantes vão ganhar experiência prática na preparação eficiente de conjuntos de dados para machine learning no Databricks. Este curso foi desenvolvido para cientistas de dados de nível associado e profissionais de machine learning e indivíduos que buscam aprimorar sua proficiência na preparação de dados, garantindo uma base sólida para a implantação bem-sucedida do modelo de machine learning.

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