MLOps for Machine Learning Engineers

Master practical MLOps workflows for deploying, tracking, and maintaining machine learning models in production. Learn to use MLflow, FastAPI, Docker, Airflow, and scikit-learn to automate and scale your ML projects.

Curso

180 Alunos já inscritos

Iniciante

Experiência recomendada

16 capítulos

Horário flexível

Aprenda no seu próprio ritmo

Ver módulos do curso

Resultados

Resultados de aprendizagem

Módulos

Depoimentos

Recomendações

Vantagens do Codefinity

Perguntas frequentes

Resultados

Resultados de aprendizagem

Módulos

Depoimentos

Recomendações

Vantagens do Codefinity

Perguntas frequentes

O que você vai aprender

Understand the MLOps lifecycle and its importance in modern ML workflows.
Track experiments and manage model versions using MLflow.
Serve machine learning models as APIs with FastAPI and Docker.
Automate and orchestrate ML pipelines using Airflow and scikit-learn.

Detalhes a saber

Certificado de carreira

Adicione ao seu perfil do LinkedIn

Avaliações

15 tarefas

Copiloto de IA

Seu assistente pessoal

Confiado por funcionários de empresas líderes

Junte-se a funcionários de empresas líderes e muitas da Fortune 100 que confiam no Codefinity para elevar suas habilidades.

Este curso é para você, se...

Você está se preparando para uma promoçãoPosicione-se para o avanço na carreira adquirindo novas habilidades e conhecimentos que o destacarão para seu empregador

Você é um candidato a emprego buscando melhorar seu currículoAdicione habilidades valiosas ao seu currículo e torne-se mais atraente para potenciais empregadores. Este curso lhe dará uma vantagem competitiva no mercado de trabalho.

Você quer escapar da rotina das 9 às 5Nosso curso fornece as habilidades necessárias para a transição para o trabalho freelance ou remoto, dando-lhe a liberdade de trabalhar nos seus próprios termos.

Você é apaixonado por aprendizado contínuoMantenha-se à frente no campo de TI em rápida evolução com nosso curso abrangente. É projetado para aprendizes ao longo da vida que desejam continuamente aprimorar suas habilidades e conhecimentos.

Curso de Engenheiro de Dados

Obtenha um certificado de carreira

Adicione esta credencial ao seu perfil do LinkedIn, currículo ou CV
Compartilhe nas redes sociais e na sua avaliação de desempenho

Existem 5 módulos neste curso

Explore the foundations of MLOps, its lifecycle, and the essential tools that enable scalable, reliable machine learning workflows.

Learn to track, compare, and manage machine learning experiments and models using MLflow.

Deploy machine learning models as scalable APIs using FastAPI and Docker for real-world serving.

Automate and schedule end-to-end ML workflows using scikit-learn pipelines and Apache Airflow.

Monitor deployed models for drift, and implement CI/CD for robust, automated ML systems.

Escolhido por estudantes das melhores escolas

Incluindo 30 de 30 melhores faculdades dos EUA

Por que as pessoas escolhem o Codefinity para sua carreira

Kwizera Mugisha

The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.

Sherry Barnes-Fox

My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.

Bill Wagner

I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.

Stephanie Chan

As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

Daniel Chinea

I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.

Steve Bruening

The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.

Recomendado se você estiver interessado em aprender Python

Introdução às Redes Neurais

Redes neurais são algoritmos poderosos inspirados na estrutura do cérebro humano, utilizados para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina. Você construirá sua própria Rede Neural do zero para compreender seu funcionamento. Após este curso, você será capaz de criar redes neurais para resolver problemas de classificação e regressão utilizando a biblioteca scikit-learn.

Noções Básicas de Linux

Aprender Linux é valioso para muitas profissões de TI. Para administradores de sistemas, engenheiros DevOps e desenvolvedores backend, permite o gerenciamento eficiente de servidores, automação do desenvolvimento e implantação de software, além do desenvolvimento e administração de aplicações do lado do servidor. Para administradores de redes, profissionais de cibersegurança e analistas de dados, o conhecimento em Linux auxilia no gerenciamento eficaz de redes, garantia de segurança e análise de dados.

Introdução ao ML com Scikit-Learn

O aprendizado de máquina está presente em todos os lugares atualmente. Quer aprender por conta própria? Este curso é uma introdução ao mundo do aprendizado de máquina para que você compreenda conceitos básicos, trabalhe com o Scikit-learn – a biblioteca mais popular para ML – e desenvolva seu primeiro projeto de aprendizado de máquina. Este curso é destinado a estudantes com conhecimentos básicos em Python, Pandas e Numpy.

Git Essentials

O Git é o sistema de controle de versão mais popular, utilizado por milhões de desenvolvedores em todo o mundo. Seja você um desenvolvedor experiente ou iniciante, este curso fornecerá o conhecimento e as habilidades necessárias para gerenciar projetos de software de forma eficiente, colaborar com outros profissionais e dominar o controle de versão.

Introdução ao PLN

Explore os fundamentos do Processamento de Linguagem Natural (PLN) aprendendo técnicas essenciais de pré-processamento de texto e métodos para representação de dados textuais. Adquira experiência prática com ferramentas utilizadas para limpar, analisar e interpretar informações textuais. Desenvolva as habilidades necessárias para transformar linguagem bruta em insights estruturados, estabelecendo uma base sólida para aplicações avançadas em inteligência artificial e aprendizado de máquina.

Classificação com Python

Domine os principais algoritmos de classificação que impulsionam o aprendizado de máquina moderno. Explore como modelos como k-NN, regressão logística, árvores de decisão e florestas aleatórias fazem previsões, avalie sua precisão e compreenda quando utilizar cada um. Desenvolva habilidades para comparar modelos e escolher o mais adequado para seus dados.

Análise de Clusters

Adquira uma compreensão sólida da análise de clusters, uma técnica fundamental de aprendizado não supervisionado para descobrir padrões em dados não rotulados. Explore os conceitos essenciais de K-Means, Clusterização Hierárquica, DBSCAN e GMMs, e obtenha experiência prática com conjuntos de dados reais para desenvolver confiança na aplicação de clusterização em problemas do mundo real.

Introdução a RNNs

Domine redes neurais recorrentes e suas variantes avançadas como LSTMs e GRUs utilizando PyTorch. Adquira experiência prática no processamento de dados sequenciais para aplicações reais. Aplique esses modelos poderosos para enfrentar desafios do mundo real em previsão de séries temporais e diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

Introdução ao DevOps

Aprenda os fundamentos de DevOps e como ele otimiza o desenvolvimento de software. Ao final, você compreenderá os princípios essenciais, automação e controle de versão para configurar um fluxo de trabalho DevOps básico.

Introdução ao Aprendizado por Reforço

Aprendizado por Reforço (RL) é um ramo poderoso do aprendizado de máquina focado no treinamento de agentes inteligentes por meio da interação com seu ambiente. Neste curso, você aprenderá como agentes descobrem gradualmente comportamentos eficazes através de tentativa e erro. Começando com conceitos fundamentais como processos de decisão de Markov e multi-armed bandits, você avançará por programação dinâmica, métodos de Monte Carlo e aprendizado por diferença temporal.

Essenciais de PyTorch

Aprenda os conceitos fundamentais e avançados necessários para trabalhar com PyTorch de forma eficiente. Adquira uma compreensão sólida sobre tensores, incluindo criação, operações e remodelagem. Explore os conceitos essenciais de gradientes, retropropagação e regressão linear antes de avançar para o manuseio de conjuntos de dados. Domine as habilidades necessárias para construir, treinar e avaliar redes neurais.

Building a Book Recommendation System with Collaborative Filtering

Learn to build and evaluate a collaborative filtering recommender system using real-world user ratings data for personalized book recommendations.

Introdução às Redes Neurais

Noções Básicas de Linux

Introdução ao ML com Scikit-Learn

Git Essentials

Introdução ao PLN

Classificação com Python

Análise de Clusters

Introdução a RNNs

Introdução ao DevOps

Introdução ao Aprendizado por Reforço

Essenciais de PyTorch

Building a Book Recommendation System with Collaborative Filtering

Learn to build and evaluate a collaborative filtering recommender system using real-world user ratings data for personalized book recommendations.

Vantagens do Codefinity

Aprendizado assistido por IA

Abrace a fascinação das habilidades tecnológicas! Nosso assistente de IA fornece feedback em tempo real, dicas personalizadas e explicações de erros, capacitando você a aprender com confiança.

Espaços de trabalho

Com os Espaços de Trabalho, você pode criar e compartilhar projetos diretamente em nossa plataforma. Preparamos modelos para sua conveniência

Trilhas de aprendizado

Assuma o controle do desenvolvimento de sua carreira e comece seu caminho para dominar as tecnologias mais recentes

Projetos do mundo real

Projetos do mundo real elevam seu portfólio, mostrando habilidades práticas para impressionar potenciais empregadores

Acesso completo ao catálogo

Uma assinatura abre este curso e todo o nosso catálogo de projetos e habilidades.

Desbloqueie o acesso a MLOps for Machine Learning Engineers e o restante do nosso catálogo de primeira linha

Conteúdo selecionado e bem avaliado

Novos cursos adicionados semanalmente

Assistente de IA para responder a quaisquer perguntas

Comunidade apaixonada de aprendizes

ProMelhor oferta introdutória$12 /mêsCobrado anualmente

100+ Cursos bem avaliados

Certificados de conclusão

Assistente de IA em todos os cursos

20+ Projetos práticos do mundo real

Trilhas de estudo personalizadas

Espaços de trabalho ilimitados

UltimateTudo que você precisa para impulsionar sua carreira$25 /mêsCobrado anualmente

100+ Cursos bem avaliados

Certificados de conclusão

Assistente de IA em todos os cursos

20+ Projetos práticos do mundo real

Trilhas de estudo personalizadas

Espaços de trabalho ilimitados

Sua assinatura também inclui:

Introdução às Redes Neurais

Noções Básicas de Linux

Introdução ao ML com Scikit-Learn

Git Essentials

Introdução ao PLN

Classificação com Python

Análise de Clusters

Introdução a RNNs

Introdução ao DevOps

Introdução ao Aprendizado por Reforço

Essenciais de PyTorch

Building a Book Recommendation System with Collaborative Filtering

Learn to build and evaluate a collaborative filtering recommender system using real-world user ratings data for personalized book recommendations.

Introdução às Redes Neurais

Noções Básicas de Linux

Introdução ao ML com Scikit-Learn

Git Essentials

Introdução ao PLN

Classificação com Python

Análise de Clusters

Introdução a RNNs

Introdução ao DevOps

Introdução ao Aprendizado por Reforço

Essenciais de PyTorch

Building a Book Recommendation System with Collaborative Filtering

Learn to build and evaluate a collaborative filtering recommender system using real-world user ratings data for personalized book recommendations.

Perguntas frequentes

O Codefinity vale o investimento?

Acreditamos que sim! Nossos cursos, projetados por especialistas do setor, oferecem habilidades relevantes e em demanda. Com conteúdo interativo e projetos práticos, você melhorará sua experiência de aprendizado, impulsionará sua carreira e se manterá à frente no mercado de trabalho.

Por que eu preciso do Codefinity?

O Codefinity equipa você com habilidades essenciais de codificação, ciência de dados e IA para o mercado de trabalho atual. Seja começando uma nova carreira, avançando em sua função atual ou aprendendo algo novo, nossos cursos interativos fornecem o conhecimento e a experiência necessários. Adequado para todos os níveis de habilidade, o Codefinity possui uma classificação de 4.4 no Trustpilot e mais de 1.5 milhões de usuários em todo o mundo, garantindo que você esteja em boas mãos.

O Codefinity é bom para iniciantes?

Com certeza! Nossos cursos são projetados para iniciantes e também oferecem conteúdo avançado para alunos experientes. Seja você novo ou expandindo seu conhecimento, temos o curso certo para você.

As habilidades ensinadas no Codefinity estão atualizadas com os padrões da indústria?

Sim, nosso currículo é atualizado regularmente para corresponder às tendências atuais da indústria e melhores práticas, garantindo que você aprenda habilidades relevantes, incluindo o mais recente em ciência de dados e IA.

Os certificados do Codefinity são reconhecidos por empregadores?

Nossos certificados demonstram suas habilidades. Embora o reconhecimento por empregadores varie, muitos graduados os usaram com sucesso para melhorar currículos e avançar em carreiras.

Quanto tempo preciso dedicar aos cursos do Codefinity?

Nossos cursos autoguiados permitem que você aprenda conforme sua conveniência. Dedique o tempo que precisar com base em sua agenda e objetivos.

Existe garantia de satisfação?

Sim, oferecemos uma garantia de devolução do dinheiro em 30 dias. Se você não estiver satisfeito, solicite um reembolso dentro de 30 dias. Veja nossa política de reembolso para detalhes.

Como cancelo minha assinatura?

Vá para as configurações da sua conta e siga as instruções para cancelar. Se encontrar problemas, nossa equipe de suporte está disponível para ajudar. Consulte nossa política de cancelamento para detalhes.

Ainda tem dúvidas?

Escreva sua pergunta aqui