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.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

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

Introduction to Python for Data Science and Data Engineering - Portuguese BR

Este curso é destinado a iniciantes completos em Python para fornecer os fundamentos da interação programática com dados. O curso começa com uma introdução básica a expressões de programação, variáveis e tipos de dados. Em seguida, avança para instruções condicionais e de controle, funções, tipos de Coleção, loops, tratamento de erros e classes. Você aprenderá a estender o Python com bibliotecas externas e ganhará experiência usando a biblioteca Pandas para análise e visualização de dados, incluindo o escalonamento de Workflows do Pandas com Apache Spark. Por fim, você irá Explorar os fundamentos da computação em cloud. Ao longo do curso, você obterá prática prática por meio de exercícios de laboratório, com recurso adicionais para aprofundar seu conhecimento de programação após a aula.

Observação: a Databricks Academy está mudando para um formato baseado em cadernos para as aulas presenciais no ambiente Databricks, deixando de usar apresentações de slides para as palestras. Você pode acessar os cadernos das palestras no ambiente de laboratório Vocareum.

Generative AI Engineer

Generative AI Engineering with Databricks - Portuguese BR

Este curso é destinado a cientistas de dados, engenheiros de machine learning e outros profissionais de dados que desejam criar aplicações de IA generativa usando os frameworks mais recentes e populares e os recursos do Databricks.

Observação: a Databricks Academy está migrando para um formato baseado em notebooks para as sessões em sala de aula dentro do ambiente Databricks, deixando de usar apresentações de slides nas aulas. Você pode acessar os notebooks das aulas no ambiente de laboratório Vocareum.

A seguir, descrevemos cada um dos quatro módulos de quatro horas incluídos neste curso.

Building RAG Agents with Agent Bricks: este curso oferece treinamento prático para criar agentes de recuperação usando o Databricks Agent Bricks. Os participantes aprenderão a explorar e consultar Knowledge Assistants, analisar documentos não estruturados convertendo-os em dados estruturados usando AI Functions, dividir texto em partes (chunks) para recuperação semântica, criar índices de Vector Search e criar Knowledge Assistants prontos para produção com suporte de várias fontes de conhecimento.

Building Agentic Applications on Databricks: este curso ensina os alunos a criar aplicações agênticas de nível de produção no Databricks. Os alunos aprendem a criar ferramentas de agente governadas usando Unity Catalog e MCP, criar sistemas de agente único e multiagente com o OpenAI Agents SDK e aproveitar o Agent Bricks e o Genie para casos de uso de knowledge assistant orquestrados com um agente supervisor. O curso abrange toda a progressão, desde a prototipagem de ferramentas até a implantação em produção, com experiência prática usando o rastreamento (tracing) do MLflow para observar a execução do agente.

Agent Evaluation on Databricks: este curso ensina os alunos a avaliar sistematicamente agentes de IA usando o framework de avaliação do MLflow, abordando os desafios exclusivos dos sistemas de IA não determinísticos com os quais os testes de software tradicionais não conseguem lidar. Os alunos aprendem a implementar várias abordagens de avaliação, incluindo juízes integrados (built-in judges) para critérios comuns, como correção e segurança, juízes baseados em diretrizes para requisitos específicos de negócios e juízes personalizados para necessidades especializadas. O curso abrange tanto a avaliação offline usando conjuntos de dados (datasets) selecionados quanto o monitoramento de produção online, com experiência prática usando os recursos de rastreamento (tracing) do MLflow para entender os padrões de execução do agente e coletar feedback humano de diferentes tipos de partes interessadas. Por meio de demonstrações e laboratórios práticos, os alunos desenvolvem habilidades na criação de fluxos de trabalho de avaliação que impulsionam melhorias contínuas de qualidade ao longo do ciclo de vida de desenvolvimento de agentes de IA.

Deploying and Monitoring Agent Applications on Databricks: este curso aborda o ciclo de vida completo para implantar e monitorar agentes de IA generativa no Databricks. Os participantes aprenderão a implantar agentes como Databricks Apps usando Declarative Automation Bundles (DABs), integrar ferramentas por meio do Model Context Protocol (MCP), instrumentar agentes com o MLflow Tracing e avaliar a qualidade em produção usando scorers, juízes multi-turno e avaliação online. Por meio de demos e laboratórios práticos, os participantes ganharão experiência prática na criação, observação e monitoramento de agentes de IA de nível de produção na plataforma Databricks.

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Generative AI Engineer

Deploying and Monitoring Agent Applications on Databricks - Portuguese BR

Este curso cobre o ciclo de vida ponta a ponta para implantar e monitorar agents de generative AI no Databricks. Os participantes aprenderão a implantar agents como Databricks Apps usando Declarative Automation Bundles (DABs), integrar tools via Model Context Protocol (MCP), instrumentar agents com MLflow Tracing e avaliar a qualidade em produção usando scorers, judges multi-turn e avaliação online. Por meio de demos e labs hands-on, os participantes obterão experiência prática criando, observando e monitorando AI agents de nível de produção na plataforma Databricks.