MLOps e Engenharia de Produção

Entenda o ciclo de vida de um modelo em produção e por que MLOps é essencial. Esta aula introdutória estabelece os conceitos de versionamento, automação e monitoramento que sustentam sistemas de ML confiáveis.

Construa pipelines de ML automatizados e reprodutíveis. Você domina o versionamento de dados, código e modelos e a orquestração de etapas de dados, treino e validação com ferramentas modernas.

• Versionamento de dados, código e modelos
• Feature stores e orquestração de pipelines
• Reprodutibilidade com containers e ambientes

Leve práticas de engenharia de software para o ciclo de ML. Você terá experiência prática construindo pipelines de CI/CD que testam, integram e entregam modelos de forma contínua e confiável.

• Testes automatizados para dados e modelos
• Integração e entrega contínua de modelos
• Registro de modelos e automação de releases

Domine as estratégias de deploy de modelos em produção. Esta aula cobre APIs em tempo real, inferência em batch e técnicas como canary e blue-green para liberar novas versões com segurança.

• APIs de inferência em tempo real e em batch
• Estratégias de release: canary e blue-green
• Empacotamento e serving com containers

Monitore modelos em produção do jeito certo. Você aprende a acompanhar métricas de desempenho, detectar data drift e concept drift e configurar alertas para agir antes que a qualidade caia.

• Métricas de desempenho e qualidade em produção
• Detecção de data drift e concept drift
• Alertas, dashboards e re-treino automático

Aprenda a escalar serviços de inferência com confiabilidade. Você verá autoscaling, balanceamento de carga, controle de custos e práticas de observabilidade que mantêm seus modelos rápidos e disponíveis.

• Autoscaling e balanceamento de carga
• Observabilidade e controle de custos na nuvem
• SLAs, confiabilidade e melhoria contínua

Entenda a governança de modelos em produção: rastreabilidade, auditoria, segurança e conformidade. Você aprende a construir sistemas de ML transparentes, auditáveis e em conformidade com regulações.

• Rastreabilidade, auditoria e linhagem de modelos
• Segurança e controle de acesso em pipelines
• Privacidade, conformidade e governança de dados

Aplique tudo o que aprendeu construindo um pipeline de MLOps completo, do treino automatizado ao deploy com CI/CD e monitoramento. Você recebe feedback dos instrutores ao longo do processo e sai com um projeto de portfólio que demonstra sua capacidade de operar modelos em produção com confiabilidade.