O Surgimento do MLOps: Uma Integração de Disciplinas
O MLOps emergiu como uma confluência natural de três campos cruciais: DevOps, Engenharia de Dados e Aprendizado de Máquina. Essa convergência reflete a crescente complexidade e os desafios únicos envolvidos na criação e manutenção de sistemas de Machine Learning.
Os sistemas de ML, por sua própria natureza, são experimentais e caracterizados por uma quantidade maior de componentes interconectados. Isso os torna significativamente mais complexos para construir e manter do que os sistemas de software tradicionais.
Se você já se aventurou no mundo do aprendizado de máquina ou do aprendizado profundo, é provável que tenha se deparado com o conceito de MLOps.
Assim como o DevOps revolucionou o desenvolvimento de software, o Machine Learning Operations (MLOps) representa o próximo passo evolutivo para as empresas modernas. Ele visa otimizar o ciclo de vida de modelos de ML, desde o desenvolvimento até a implantação e manutenção.
Embora o MLOps compartilhe alguns princípios fundamentais com o DevOps, ele é implementado de forma distinta, levando em consideração as peculiaridades do aprendizado de máquina.
A expectativa é que o campo do MLOps experimente um crescimento exponencial, com projeções indicando que ele poderá atingir a marca de US$ 4 bilhões até o final de 2025.
Diante da crescente demanda por profissionais qualificados em MLOps, muitos aspirantes estão buscando cursos especializados para obter um entendimento profundo dessas operações.
Se você se identifica com essa busca por conhecimento, vamos explorar o que exatamente é MLOps e, em seguida, analisar uma lista com 9 dos melhores cursos disponíveis para você dominar este campo.
Desvendando o MLOps: Uma Ponte entre Disciplinas
O MLOps atua como uma ponte que possibilita a colaboração e a comunicação eficaz entre cientistas de dados e especialistas em operações. Isso é alcançado através da aplicação de um conjunto de técnicas e práticas específicas.
A implementação de modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo em ambientes de produção de grande escala pode ser automatizada por meio do MLOps. Isso leva a melhorias na qualidade dos modelos e na agilidade do processo de gerenciamento. Além disso, o MLOps facilita o alinhamento dos modelos com os objetivos de negócios e as exigências regulatórias.
Com o MLOps, você pode implantar aplicações de ML de alto desempenho de forma contínua e escalável. O ML introduz novas demandas ao ciclo de vida de desenvolvimento, integrando-se aos processos existentes de SDLC e CI/CD, o que resulta em fluxos de trabalho mais eficientes e resultados aprimorados.
As fases distintas do MLOps incluem:
- Análise de dados
- Transformação/preparação de dados
- Treinamento e desenvolvimento de modelos
- Validação do modelo
Para alcançar proficiência em MLOps, é fundamental obter um conhecimento abrangente, o que se torna mais acessível com o auxílio de um curso de especialização na área.
A Importância de um Curso de Especialização em MLOps
Ao contrário do software tradicional, o aprendizado de máquina tem como base os dados. O serviço de dados, e não a funcionalidade da aplicação, é o foco central no design do código. Além disso, o ML é um sistema dinâmico, cuja natureza é de malha aberta.
O trabalho não começa até que os modelos sejam colocados em produção. Além disso, é crucial que os modelos em produção sejam monitorados, retreinados e reimplantados para responder a mudanças nos sinais de dados, mantendo assim um desempenho ideal. A implantação de aprendizado de máquina frequentemente requer habilidades em domínios técnicos como engenharia de software e DevOps.
Um curso de MLOps geralmente combina as ideias fundamentais de aprendizado de máquina com conhecimentos práticos de desenvolvimento de software contemporâneo e funções de engenharia, com o objetivo de formar engenheiros de aprendizado de máquina aptos para a produção.
Você aprenderá sobre o potencial, as dificuldades e os impactos da engenharia de aprendizado de máquina em diversas áreas de desenvolvimento e produção. Ao concluir o curso, você será capaz de criar soluções de IA de ponta e resolver problemas complexos do mundo real. Além disso, você estará preparado para:
- Construir um sistema de produção de ML completo, abrangendo o planejamento do projeto, os requisitos de dados, as técnicas de modelagem e a implantação.
- Criar modelos de linha de base, lidar com o desvio de ideias e desenvolver um protótipo funcional.
- Projetar pipelines de dados que envolvam a aquisição, a depuração e a validação de conjuntos de dados.
- Utilizar o TensorFlow Extended para realizar engenharia, transformação e seleção de recursos.
- Empregar ferramentas para metadados de linhagem e proveniência de dados, criando um ciclo de vida de dados e utilizando esquemas de dados de negócios para acompanhar a evolução dos dados.
Estudantes que optam por um curso de MLOps online também podem se beneficiar do MLOps ZoomCamp, onde podem resolver problemas em diversos arquivos. Este programa abrange introdução, implantação, práticas e projetos, entre outros temas.
O Impacto do MLOps nas Perspectivas de Carreira
A área de ciência de dados é altamente competitiva, e um número crescente de estudantes se aventura nesse campo todos os anos, atraídos pelas excelentes oportunidades de trabalho.
Embora o MLOps seja menos conhecido que a ciência de dados, os níveis de remuneração são comparáveis. Nos Estados Unidos, um cientista de dados tem um salário base médio de US$ 119.000, enquanto um engenheiro de MLOps geralmente ganha cerca de US$ 90.529.
O MLOps pode ser um catalisador para o sucesso de organizações de todos os portes, auxiliando no desenvolvimento de planos eficazes, gestão eficiente e no alcance de resultados positivos no futuro. Portanto, à medida que os dados e a tecnologia continuam a avançar, a importância do MLOps continua a crescer.
Como engenheiro de MLOps, você será exposto a diversas tarefas, como instalar modelos de aprendizado de máquina e garantir que eles operem de forma adequada em produção. Para colocar um modelo em operação, é necessário entender o algoritmo de aprendizado de máquina que o embasa.
Como Funciona um Curso de Especialização em MLOps
Cursos de especialização em MLOps podem auxiliar estudantes a adquirir habilidades práticas e teóricas. Veja como um curso normalmente funciona:
Matrícula
Após escolher um curso de especialização em MLOps online que atenda às suas necessidades, você pode se inscrever diretamente. Uma vez matriculado, você passa a ser um membro registrado.
Um dos principais benefícios é que você pode concluir apenas um curso, interromper seus estudos permanentemente ou cancelar sua inscrição. Você também terá acesso a um painel para monitorar e acompanhar todas as suas matrículas e seu progresso.
Desenvolvimento de um Projeto Prático
Cada especialização inclui um projeto prático que você deve realizar para concluir o curso e receber um certificado autêntico. No entanto, é recomendado que você conclua todos os outros cursos antes de iniciar o projeto prático, garantindo que você possua o conhecimento necessário para aplicar no projeto.
Obtenção do Certificado
Após a conclusão do curso, você receberá um certificado que comprova sua proficiência, o que pode ser um diferencial para potenciais empregadores na busca pelo emprego dos seus sonhos.
Agora, vamos analisar alguns dos principais cursos de MLOps disponíveis para você iniciar sua jornada de aprendizado.
Fundamentos de MLOps: pipelines de CI/CD/CT de ML: Udemy
Este curso da Udemy ensinará os princípios fundamentais do MLOps e explorará como o MLOps está abordando os desafios do ML tradicional, ao mesmo tempo em que aprimora a capacidade de adaptação e a automatização dos processos de ML.
O curso abrange:
- Os padrões e valores que servem de base para o MLOps.
- Pipelines para entrega contínua, treinamento contínuo e integração contínua no MLOps.
- Os diferentes níveis de maturidade do MLOps.
- Comparações entre plataformas e conjuntos de ferramentas de MLOps.
Este curso da Udemy é voltado para cientistas de dados, engenheiros de ML, engenheiros de DevOps e outros profissionais interessados em aprender sobre o conceito.
Implantação de modelos de aprendizado de máquina: Udemy
Este curso da Udemy sobre implantação de aprendizado de máquina ensina como fazer a transição dos modelos de aprendizado de máquina da fase de pesquisa para uma solução totalmente integrada. Além disso, o curso explicará o processo de implantação de modelos e como isso pode impulsionar sua carreira.
Você aprenderá cada etapa da construção de um modelo no ambiente de pesquisa, como transformar notebooks Jupyter em código de produção, empacotar código, publicá-lo em uma API e adicionar entrega contínua usando aulas em vídeo dinâmicas.
O instrutor abordará o conceito de reprodutibilidade, sua importância e como usar versionamento, repositórios de código e Docker para maximizar a reprodutibilidade durante a implantação. Além disso, você aprenderá sobre o processo de implantação de um modelo de aprendizado de máquina de um notebook Jupyter para plataformas e infraestrutura em nuvem, levando em consideração o CI/CD.
Este curso é direcionado a:
- Cientistas de dados que desejam colocar em prática seu primeiro modelo de aprendizado de máquina.
- Cientistas de dados que desejam aprimorar suas habilidades em implantação de modelos.
- Profissionais que trabalham com desenvolvimento de software e que desejam migrar para o campo do aprendizado de máquina.
Fundamentos de MLOps: Coursera
Neste curso do Coursera, você aprenderá sobre as ferramentas de MLOps utilizadas para instalar, avaliar, operar e monitorar sistemas de ML em produção no Google Cloud.
Além disso, o curso abrange a implantação, os testes, o monitoramento e a automação de sistemas de ML. Profissionais de ML podem utilizar ferramentas para avaliação de modelos e desenvolvimento contínuo. Eles colaboram com cientistas de dados que podem desenvolver modelos para agilizar a implantação dos modelos com melhor desempenho.
O que você aprenderá:
- Implementar as tecnologias essenciais para MLOps eficazes.
- Adotar os procedimentos de CI/CD mais eficazes ao lidar com sistemas de ML.
- Configurar e ajustar ambientes do Google Cloud para MLOps confiáveis e eficientes.
- Implementar fluxos de trabalho para treinamento e inferência que sejam confiáveis e reprodutíveis.
Especialização em MLOps: Coursera
O curso MLOps do Coursera aborda os princípios fundamentais do aprendizado de máquina, juntamente com os conhecimentos práticos de desenvolvimento de software contemporâneo e funções de engenharia para criar uma engenharia de aprendizado de máquina para produção.
O curso abrange diversas áreas, incluindo a concepção, criação e manutenção de sistemas integrados em constante operação em produção. O curso ensina como os sistemas de produção devem lidar com dados em constante evolução, cobrindo todo o ciclo de vida da modelagem de aprendizado de máquina.
O que você aprenderá:
- Criar um sistema de produção de ML completo, abrangendo o planejamento do projeto, os requisitos de dados, as técnicas de modelagem e a implantação.
- Construir um modelo de linha de base, lidar com a deriva de conceitos e desenvolver um protótipo para um aplicativo de aprendizado de máquina em produção.
- Aprender a usar o TensorFlow Extended para realizar engenharia e transformação.
- Aprender a usar ferramentas para proveniência de dados e metadados de linhagem, criando um ciclo de vida de dados e utilizando esquemas de dados de negócios para acompanhar a evolução dos dados.
Treinamento de Certificação MLOps: CloudxLab
CloudxLab oferece este curso de treinamento de certificação em MLOps. Em geral, ele se concentra nos métodos, habilidades e experiência do mundo real necessários para desenvolver seus modelos de aprendizado de máquina, implementá-los e monitorá-los.
Após treinar um modelo de aprendizado de máquina, o próximo desafio é implantá-lo e dimensioná-lo em produção para que mais usuários possam se beneficiar dele. Você aprenderá a usar ferramentas e abordagens de maneira eficaz por meio de um processo de aprendizado baseado em experiências.
Compreender os princípios do aprendizado de máquina e do aprendizado profundo é fundamental, mas também é necessário ter uma sólida experiência com habilidades de engenharia de produção. Além de construir experiência em tecnologias DevOps, este curso aprofunda os métodos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Após a conclusão do curso, os alunos serão capazes de:
- Construir um sistema de aprendizado de máquina do início ao fim.
- Aprender sobre o escopo do projeto, requisitos de dados, modelagem e implantação.
- Construir pipelines para otimizar o processo de treinamento do modelo.
- Aprender a lidar com desafios de negócios usando diversas técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
- Utilizar o Spark MLlib para realizar treinamento de modelo distribuído.
- Usar pipelines de CI/CD para implantar seus modelos de aprendizado de máquina em cenários do mundo real.
Treinamento Certificado do Curso MLOps: 360 DigiTMG
Este curso de MLOps abrange a implantação de modelos de aprendizado de máquina em escala. O treinamento surgiu da necessidade de lidar com os desafios da implementação de projetos de Machine Learning em situações práticas do mundo real.
Engenheiros de ML frequentemente se deparam com desafios ao trabalhar em um projeto, como “operacionalizar” e “produzir” o código. Para muitos engenheiros, implantar modelos de ML de forma rápida e eficiente pode ser uma tarefa complexa, pois não existe uma plataforma ou um conjunto de diretrizes claras como em outros projetos de engenharia de software.
Este curso irá ensinar:
- A demanda por MLOps no campo da ciência de dados.
- Conhecimentos sobre Docker e os benefícios da conteinerização.
- Informações sobre o TensorFlow Extended (TFX) e seus diversos componentes.
Engenharia de MLOps na AWS
Este curso de MLOps na AWS ajudará você a aprender e aplicar procedimentos no estilo DevOps durante o treinamento e a implantação de modelos de ML com a ajuda da Engenharia de MLOps na AWS.
Além disso, você aprenderá a operar em equipe e a utilizar ferramentas, automação, processos e colaboração para dar suporte a desenvolvedores, equipes de operações, engenheiros de DevOps e engenheiros de plataforma de dados de ML responsáveis por operacionalizar modelos de ML.
Ao concluir o curso, você saberá como construir um plano de ação de MLOps para o seu negócio, permitindo que você passe da teoria à prática.
Certificado Profissional em MLOps com AWS: EdX
Este curso da EdX é outra boa opção para entusiastas de ML. Você aprenderá a integrar habilidades de engenharia de dados e ciência de dados para implantar modelos de aprendizado de máquina através do curso Machine Learning Operations with Amazon Web Services.
A maior parte do trabalho relacionado à implementação de modelos de IA não está no desenvolvimento do modelo em si. O curso abordará a colaboração com cientistas de dados e a implementação de modelos de aprendizado de máquina que podem aprender com dados e fazer previsões. Esse processo geralmente é automatizado, exigindo conhecimento de engenharia de MLOps e IA.
Adicionalmente, o curso o ajudará a aprender como construir o pipeline para monitorar vários pontos de operação, como dados de entrada e saídas de decisão.
Certificação do Curso MLOps: igmGuru
Este curso de MLOps da igmGuru visa instruir os participantes na criação de modelos de aprendizado de máquina para produção em massa.
Os alunos recebem treinamento especializado no uso de diversas ferramentas e técnicas de produção para aprendizado de máquina. O curso fornece a exposição necessária aos fundamentos do MLOps, essenciais para desenvolver competência na área, o que é fundamental para uma carreira de sucesso em IA.
Fundamentos de MLOps: PluralSight
Este curso da PluralSight se concentra em fornecer conhecimento aprofundado das práticas padrão de aprendizado de máquina para implantar, avaliar, monitorar e operar sistemas integrados a ML.
Várias ferramentas de operação de aprendizado de máquina serão apresentadas aos alunos ao longo do curso. Além de entender o uso dessas ferramentas, os alunos aprenderão ainda mais as abordagens padrão para empregá-las. O curso auxiliará profissionais a integrar um sistema de ML com um processo de negócios.
No entanto, os alunos também aprenderão como testar e monitorar o sistema de ML para aprimorar seu desempenho e eliminar falhas técnicas. A PluralSight oferece uma versão de avaliação gratuita deste curso online. Se você gostar da versão gratuita e desejar continuar com o curso, adquira a versão premium. A avaliação gratuita tem duração de dez dias e inclui apenas a seção introdutória do curso.
Conclusão
Machine Learning (ML) é uma tecnologia inovadora que torna as máquinas mais inteligentes e autossuficientes na tomada de decisões. No passado, as máquinas eram programadas para funcionar de acordo com as entradas humanas. No entanto, um sistema integrado ao ML pode operar de forma independente, sem a necessidade de intervenção humana, e continuar a aprimorar seu desempenho ao longo do tempo, analisando dados e aprendendo.
Portanto, se você deseja ingressar no campo da ciência de dados, aprender sobre operações de ML (MLOps) é essencial. Ao participar de um curso de MLOps, você pode aprender os fundamentos das operações de ML e esclarecer suas dúvidas e equívocos. Também pode auxiliar na conquista do emprego dos seus sonhos e em alcançar uma remuneração adequada.
Assim, escolha um bom curso de MLOps da lista acima, inscreva-se e comece sua jornada de aprendizado.