Julles Mitoura
Engenheiro químico com mestrado e doutorado, atuo em ciência de dados e IA aplicada a processos indu...
Dados
Projeto de engenharia de machine learning: repositório, Docker e deploy na AWS com FastAPI
10hCarga horária
45Atividades
13Estudantes
0,0Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Estruture um repositório de projeto que suporte desenvolvimento em módulos e controle de versão.
- Realize análise exploratória dos dados e produza visualizações que evidenciem padrões e anomalias.
- Desenvolva pipelines de pré-processamento e aplique técnicas de engenharia de features e escalonamento.
- Treine, valide e compare modelos para detecção de anomalias utilizando práticas de avaliação e busca de hiperparâmetros.
- Containerize a aplicação e implemente o serving do modelo por meio de uma API com FastAPI e validação de dados.
- Implemente uma esteira de CI/CD com GitHub Actions e realize o deploy escalável na AWS, integrando um dashboard Streamlit.
Público alvo
Profissionais, estudantes e desenvolvedores que desejam aprender a construir projetos de machine learning de ponta a ponta, incluindo EDA, modelagem, containerização, serving via API, automação de CI/CD e deploy na AWS.
Ementa
- Visão geral: Do repositório ao modelo treinado
- Apresentação do curso e objetivos
- Preparando o ambiente
- Repositório e primeiros passos
- Aula 1: Repositório e primeiros passos
- Analise exploratória de dados
- Aula 2: Análise exploratória de dados
- Desenvolvimento de modelo de ML
- Aula 3: Desenvolvimento de modelo de ML
- Estrutura inicial do projeto
- Aula 4: Estrutura inicial do projeto
- Perguntas de Fixação
- O que aprendemos?
Certificado reconhecido pelas maiores
empresas do Brasil e do mundo.
Aprenda com
quem está
construindo
o mercado
Julles Mitoura
Engenheiro químico com mestrado e doutorado, atuo em ciência de dados e IA aplicada a processos indu...
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