Machine Learning Engineer

entender como um Machine Learning Engineer industrializa e mantém modelos em produção

Conheça a profissão de Machine Learning Engineer: ciclo de vida de um modelo, industrialização, pipelines, MLOps, colaboração com Data Scientists e Data Engineers, competências a desenvolver e caso de colocação de um modelo em produção.

Trilha de descoberta e orientação — não constitui uma certificação profissional.

No programa — 8 aulas

01 Conhecer a profissão

02 Entender as atividades do dia a dia

03 Entender o ambiente de trabalho

04 Conhecer as ferramentas e tecnologias

05 Identificar as competências necessárias

06 Acompanhar um caso profissional concreto

07 Construir seu caminho até esta profissão

08 Workshop de orientação

Machine Learning Engineer

9,90 €

sem impostos · 80 créditos incluídos

Sua trilha de competências

Os cursos Mandragore recomendados para desenvolver as competências úteis para esta profissão.

🎯 Essencial

Python

A linguagem central para criar e treinar modelos de ML.

SQL

Indispensável para extrair e preparar os dados de treinamento.

Machine Learning

A trilha técnica central da profissão de Machine Learning Engineer.

🧩 Recomendado

ChatGPT

Acelera a experimentação e a documentação dos modelos.

Power BI

Útil para apresentar o desempenho dos modelos às equipes de negócio.

Cloud Fundamentals

O treinamento e a implantação dos modelos acontecem majoritariamente na nuvem.

Data Modeling & Pipelines

Estrutura os pipelines de dados que alimentam os modelos em produção.

➕ Complementar

Excel

Prático para a exploração rápida de pequenos conjuntos de dados.