O que você aprenderá_
- Aplique o Continuous Delivery ao Machine Learning
- Explore as principais práticas e ferramentas de Continuous Delivery
- Utilize um pipeline completo para projetos de Machine Learning
- Aprenda como ficam os processos de treinamento, teste e deploy
- Compreenda técnicas de monitoramento e rastreamento para resultados confiáveis
- Gerencie o ciclo de desenvolvimento de Machine Learning de forma eficiente
Público alvo_
Pessoas que buscam desenvolver habilidades de automação e pipeline de TI para Machine Learning; pessoas desenvolvedoras, engenheiras de dados, cientistas de dados, engenheiras de software ou que estão envolvidas na área de Machine Learning; pessoas que querem aprendem a criar fluxos de trabalho eficientes e escaláveis que ajudarão a acelerar o processo de entrega de Machine Learning.
Guilherme Silveira
Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.
Curso atualizado em 21/03/2023
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Comece o curso agoraEmenta
Configurando a aplicação
- Docker
- Log, terminal e stop
- Docker Compose
Entendendo a aplicação
- Servindo o modelo
- Propriedade de Build
Alterando a aplicação
- Executando experimentos
- Branches e commits
Testando a aplicação
- Testes e entrega
Monitorando a aplicação
- Monitoramento e observalidade
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-
Formação
CD4ML: Continuous Delivery for Machine Learning
8h
De curso
52
Atividades
Escola
Data Science
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