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Módulo 1: Introdução ao MLOps

🎯 Objetivos de Aprendizagem​

Ao final deste módulo, você será capaz de:

  • Definir MLOps e explicar sua importância no desenvolvimento moderno de ML
  • Comparar e contrastar MLOps, DevOps e DataOps
  • Descrever o ciclo de vida completo de ML e seus desafios
  • Identificar os níveis de maturidade de MLOps e avaliar a prontidão organizacional

📚 Conteúdo do Módulo​

Capítulo 1: O que é MLOps?​

Compreendendo a definição, os princípios fundamentais e por que o MLOps se tornou essencial para sistemas de ML em produção.

Capítulo 2: MLOps vs DevOps vs DataOps​

Uma comparação detalhada dessas práticas operacionais, incluindo estruturas de equipe e responsabilidades.

Capítulo 3: O Ciclo de Vida de ML​

A jornada completa desde a coleta de dados até o deploy do modelo, incluindo ciclos de feedback e gatilhos para re-treinamento.

⏱️ Tempo Estimado​

AtividadeDuração
Leitura2 horas
Exercícios1 hora
Quiz30 minutos
Total3,5 horas

🔑 Conceitos-Chave​

📋 Pré-requisitos​

Antes de iniciar este módulo, certifique-se de que você possui:

  • Compreensão básica de conceitos de machine learning
  • Familiaridade com práticas de desenvolvimento de software
  • Conhecimento de conceitos básicos de DevOps (CI/CD, controle de versão)

🚀 Vamos Começar!​

Comece pelo Capítulo 1: O que é MLOps? para entender os fundamentos.