Impara le basi per portare un progetto di Machine Learning dal notebook al rilascio in cloud. Organizza codice, dipendenze e test, prepara l’applicazione con Docker e pubblicala su Google Cloud Run. Scopri come automatizzare i rilasci con GitHub Actions e tracciare esperimenti e versioni dei modelli con MLflow, per rendere il tuo lavoro riproducibile e più semplice da aggiornare.
Cosa imparerai
Data Masters PrimeL’abbonamento di Data Masters che include questo corso e molti altri del catalogo su AI e Data.
3 ore di formazione pratica
Incluso in Data Masters Prime
H24 incluso
Da aggiungere al CV e al profilo Linkedin
Lo usano i professionisti delle aziende leader in Italia
Un modello funzionante è il punto di partenza. Per utilizzarlo in un’applicazione servono codice organizzato, dipendenze definite, test e un processo di rilascio controllato.
Le pratiche MLOps collegano questi elementi e aiutano a rendere i progetti riproducibili e mantenibili. Nel corso affronti i passaggi fondamentali: dalla gestione del codice alla pubblicazione in cloud, fino all’automazione dei rilasci e al tracciamento degli esperimenti.
Scopri come tenere traccia delle modifiche al codice e organizzare la collaborazione sul progetto.
Impara a gestire dipendenze, variabili d’ambiente e test automatici per strutturare il progetto.
Scopri come racchiudere l’applicazione e le sue dipendenze in un container e pubblicarne l’immagine.
Approfondisci le basi del cloud, la gestione dei permessi e il rilascio di un servizio su Cloud Run.
Esplora le pipeline di rilascio automatico e gli strumenti per registrare esperimenti e versioni dei modelli.
Saprai impostare ambiente, dipendenze e test perché il progetto funzioni allo stesso modo ovunque.
Saprai versionare il codice e collaborare con il team usando i flussi di lavoro di Git.
Saprai creare un container con le dipendenze necessarie e pubblicarne l’immagine in un registro.
Saprai configurare i permessi su Google Cloud e rilasciare un servizio con Cloud Run.
Saprai impostare una pipeline CI/CD e registrare esperimenti e versioni dei modelli con MLflow.
"I migliori percorsi formativi disponibili oggi sul mercato. Ogni aspetto è curato nei minimi dettagli, dall’organizzazione alla qualità dei contenuti."
"Notevole professionalità e qualità di contenuti ed insegnamento. Lo consiglio per chi vuole accrescere il proprio curriculum o semplicemente il proprio bagaglio culturale."
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Capisci quali competenze consolidare e quale corso seguire dopo, in base al tuo livello attuale e al tuo obiettivo professionale.
Valuta le tue competenze con con l'AI Assessment Engine di Data Masters e individua cosa consolidare e cosa imparare in funzione dei tuoi obiettivi.
Ripeti le valutazioni e visualizza i progressi: sai quali livelli hai raggiunto e dove concentrare il prossimo passo.
Videolezioni, esercizi e progetti reali su tutte le nuove competenze AI. Dalle basi alle applicazioni avanzate.
Il catalogo evolve con l’AI: nuovi corsi ogni mese e aggiornamenti inclusi senza costi aggiuntivi.
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Confrontati con i docenti per scegliere gli approcci, superare gli ostacoli e applicare l’AI nel tuo lavoro.
Nei workshop in diretta, approfondisci con i docenti come applicare l’AI a problemi concreti.
Individua le attività da migliorare, proponi automazioni e soluzioni AI, diventa un riferimento per l’adozione dell'AI.
Tutti i contenuti aggiornati dal catalogo Data Masters, sempre disponibili. Disdici quando vuoi.
Al termine del corso riceverai una certificazione di completamento che attesta le ore di formazione svolte e le nuove competenze acquisite. Aggiungendola sul CV e LinkedIn potenzierai immediatamente il tuo profilo con una delle skill più richieste dalle aziende.
Daniel è un consulente specializzato su sistemi software e dati complessi. Gestice progetti di data science e machine learning, data engineering, DevOps/MLOps e soluzioni full-stack (come ERP). Ha maturato esperienza con progetti in ambito finanza, marketing, ricerca biomedica, manifattura e ingegneria. Ha conseguito B.Sc. (2014) e M.Sc. (2016) in Computer Science alla McGill University di Montréal, dove si era inizialmente specializzato in bioinformatica.
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