Curso de MLOps: CI/CD para Aprendizado de Máquina

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é destinado a desenvolvedores, especialistas em automação e profissionais de TI avançados que desejam dominar integrações personalizadas e automações multietapa no Zapier.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Criar integrações personalizadas no Zapier usando APIs e webhooks.
• Projetar e gerenciar fluxos de trabalho complexos multietapa.
• Otimizar e depurar fluxos de trabalho de automação avançados.
• Integrar o Zapier com aplicativos proprietários ou menos comuns.

Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Portugal (online ou presencial) é destinada a engenheiros de IA/ML avançados, cientistas de dados e inovadores tecnológicos que desejam integrar capacidades de IA nos fluxos de trabalho do Make para otimizar e automatizar processos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as capacidades de IA e aprendizado de máquina na automação.
• Integrar modelos de AI/ML nos fluxos de trabalho do Make usando APIs.
• Implementar análise de sentimentos, modelagem preditiva e tomada de decisões baseadas em dados.
• Otimizar e escalar workflows automatizados impulsionados por IA.

Este treinamento presencial, conduzido pelo instrutor (online ou no local), é destinado a desenvolvedores avançados, integradores de sistemas e equipes técnicas de operações que desejam melhorar seus processos de automação integrando APIs externas com o Make.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a API do Make e como estendê-la.
• Trabalhar com APIs para integrar aplicativos de terceiros.
• Criar conectores personalizados para aplicativos não suportados.
• Utilizar técnicas avançadas de automação com o Make e APIs.

Este treinamento orientado por instrutor, ao vivo em Portugal (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível intermediário que desejam criar e otimizar fluxos de trabalho automatizados usando o Zapier para operações comerciais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar fluxos de trabalho eficientes do Zapier.
• Integrar múltiplas aplicações comerciais para automação fluída.
• Otimizar o desempenho do Zap e solucionar problemas comuns.
• Escalar a automação de fluxos de trabalho para atender às necessidades da empresa.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem usando o AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines de aprendizagem automática completos em diversas arquitecturas e ambientes de nuvem.
• Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.

Este treinamento presencial, conduzido por instrutor (online ou local), é voltado para engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho de Machine Learning em um servidor AWS EC2.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no AWS.
• Usar EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar a inicialização de um cluster do Kubernetes no AWS.
• Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML em produção.
• Treinar e implantar modelos de ML do TensorFlow em múltiplas GPUs e máquinas executando em paralelo.
• Leverage outros serviços gerenciados pela AWS para estender um aplicativo de ML.

Este treinamento dirigido por instrutor (online ou presencial) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho de Machine Learning na nuvem Azure.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
• Usar o Azure Kubernetes Service (AKS) para simplificar a inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
• Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML em produção.
• Treinar e implantar modelos de ML do TensorFlow em múltiplos GPUs e máquinas executando em paralelo.
• Aproveitar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.

Kubeflow é uma plataforma de código aberto projetada para facilitar a construção, treinamento e implantação de cargas de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam construir fluxos de trabalho confiáveis de ML usando Kubeflow.

Ao final deste treinamento, os participantes adquirirão as habilidades para:

• Navegar no ecossistema do Kubeflow e nos componentes principais.
• Construir fluxos de trabalho reproduzíveis com Kubeflow Pipelines.
• Executar trabalhos de treinamento escaláveis no Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizado de máquina eficientemente usando Kubeflow Serving.

Formato do Curso

• Apresentações guiadas e discussões colaborativas.
• Laboratórios práticos com componentes reais do Kubeflow.
• Exercícios práticos para construir fluxos de trabalho de ML de ponta a ponta.

Opções de Personalização do Curso

• Versões personalizadas deste treinamento podem ser organizadas para se alinharem com a pilha tecnológica e os requisitos de projeto da sua equipe.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em Kubernetes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Kubeflow no local e na nuvem.
• Crie, implante e gerencie fluxos de trabalho de ML com base em contêineres Docker e Kubernetes.
• Executar pipelines de aprendizado de máquina inteiros em diversas arquiteturas e ambientes de nuvem.
• Usando Kubeflow para gerar e gerenciar notebooks Jupyter.
• Criar treinamento de ML, ajuste de hiperparâmetros e servir cargas de trabalho em várias plataformas.

Este treinamento presencial, liderado por instrutor (online ou presencial) em Portugal, é direcionado a profissionais de TI e engenheiros de automação de nível intermediário que desejam dominar recursos avançados do Make, otimizar fluxos de trabalho complexos e gerenciar erros efetivamente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Utilizar recursos avançados do Make para automação de fluxos de trabalho.
• Otimizar fluxos de trabalho usando lógica condicional, iteradores e gerenciamento de erros.
• Integrar múltiplas aplicações para automação sem costuras.
• Monitorar e solucionar problemas em fluxos de trabalho para máxima eficiência.
• Implementar melhores práticas para dimensionamento de soluções de automação de fluxos de trabalho.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam ir além da construção de modelos de ML e otimizar o processo de criação, rastreamento e implantação de modelos de ML.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar MLflow e bibliotecas e estruturas de ML relacionadas.
• Apreciar a importância da rastreabilidade, reprodutibilidade e implantação de um modelo de ML
• Implantar modelos de ML em diferentes nuvens públicas, plataformas ou servidores locais.
• Dimensionar o processo de implementação de ML para acomodar vários utilizadores que colaboram num projeto.
• Criar um registo central para experimentar, reproduzir e implementar modelos de ML.

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor, em Portugal (online ou presencial), é direcionada a profissionais avançados de negócios e engenheiros de automação que desejam aproveitar integrações do Zapier e IA para escalar operações de forma eficiente.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar fluxos de trabalho complexos de automação usando o Zapier.
• Integrar modelos de IA nos processos empresariais para insights preditivos.
• Otimizar operações automatizando tarefas em múltiplas plataformas.
• Monitorar e solucionar problemas em fluxos de trabalho automatizados para melhorias contínuas.

Este treinamento presencial, ministrado por instrutor (online ou no local), é direcionado a profissionais de nível iniciante que desejam usar o Zapier para automatizar tarefas repetitivas e melhorar a eficiência sem codificação.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Zapier e suas capacidades de automação.
• Configurar e configurar Zaps para automatizar tarefas.
• Integrar ferramentas empresariais populares com o Zapier.
• Gerenciar e otimizar fluxos de trabalho automatizados.

Este treinamento conduzido por instrutor, ao vivo em Portugal (online ou presencial), é voltado para profissionais de e-commerce intermediários que desejam automatizar o processamento de pedidos, pagamentos e suporte ao cliente usando o Zapier.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Automatizar o processamento e a entrega de pedidos.
• Sincronizar dados de pagamento com sistemas contábeis.
• Melhorar o suporte ao cliente através da automação.
• Otimizar fluxos de trabalho de marketing e vendas.

Este treinamento conduzido por um instrutor, ao vivo em Portugal (online ou presencial), é voltado para profissionais de marketing intermediários que desejam automatizar a geração de leads, campanhas de e-mail e acompanhamentos de clientes usando o Zapier.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o papel do Zapier na automação de marketing.
• Configurar fluxos de trabalho para automatizar a geração e nutrição de leads.
• Integrar ferramentas de marketing, como CRMs, plataformas de e-mail e ferramentas de análise.
• Otimizar e solucionar problemas em fluxos de trabalho automatizados para máxima eficiência.