mlFlow

Treinamento mlFlow - Machine Learning Lifecycle

O treinamento mlFlow foi elaborado para apresentar e conceituar toda plataforma e o ciclo de vida do machine learning, e atende as necessidades da mlOps, sendo o cientista de dados o profissional mais atuante nesta ferramenta. O MLflow é uma plataforma para otimizar o desenvolvimento de aprendizado de máquina, incluindo experimentos de rastreamento, código de empacotamento em execuções reproduzíveis e compartilhamento e implantação de modelos. O MLflow oferece um conjunto de APIs leves que podem ser usadas com qualquer aplicativo ou biblioteca de aprendizado de máquina existente (TensorFlow, PyTorch, XGBoost etc.), onde quer que você execute o código ML (por exemplo, em notebooks, aplicativos autônomos ou na nuvem).

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Conteúdo Programático

Conceitual.

  • Introdução a Data Science.
  • O profissional Data Scientist.
  • O Software mlFlow.
  • Software Livre x Open Source.
  • Licenciamento.
  • Databricks.
  • Histórico do mlFlow.
  • Empresas usando mlFlow no Mundo.
  • Empresas usando mlFlow no Brasil.
  • Comunidade mlFlow.
  • Versões do mlFlow.
  • Casos de Uso.

mlFlow fundamentos.

  • Machine Learning Workflow.
  • componentes do mlFlow.
  • Arquitetura do mlFlow.
  • Escalabilidade e Big Data.
  • A plataforma mlFlow.
  • O Workflow.
  • Linguagens suportadas.
  • Bibliotecas suportadas.
  • Jupyter Notebook.

 Linguagem Python.

  • Apresentando Python.
  • Escrevendo scripts Python.
  • Básico em Python.
  • Tipos Básicos Python.
  • Definindo Funções.
  • IDE para Python.
  • mlFlow Python API.

Instalação.

  • Instalando o Python.
  • Instalando o mlFlow.
  • Instalando o Jupyter.
  • Instalando o Numpy.
  • Instalando Pandas.

mlFlow Tracking.

  • Scikit-learn autologging.
  • Local Tracking com SQLite.
  • Tracking Server.
  • Remore Tracking Server.
  • Artifact Stores.
  • Fast.ia
  • Tracking UI.
  • MLflowClinet.
  • Bibliotecas suportadas.

mlFlow Models.

  • Model Schemas.
  • Input examples.
  • Input Schema.
  • Output Schema.
  • Validate inputs.
  • Storage Format.
  • MLmodel Format.
  • Model Signature.
  • Spark MLlib.
  • Python Function.
  • Spacy Model.
  • Deployment com Docker.
  • Deployment com Apache Spark.
  • Deployment Plugins.
  • Model API.
  • Model Customization.

mlFlow Projects.

  • Backend plugins
  • YARN.
  • Arquivo MLproject.
  • Empacotando projetos.
  • Executando com Conda.
  • Executando com Docker.

mlFlow Model Registry.

  • UI Workflow.
  • Adicionado Modelos no Registry.
  • CRUD Models.
  • Tags.
  • Versionamento.
  • Arquivamento.
  • Lyfecyle.
  • API Workflow.

mlFlow na Cloud.

  • Deployment no Azure ML.
  • Deployment no AWS SageMaker.

Gerais.

  • Como criar um plugin para mlFlow.

Carga Horária.

  • 24 Horas.

Modalidade do Treinamento.

  • Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
  • On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
  • In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Pré-Requisitos.

  • Conhecimento Básico em algum Sistema Operacional (Windows, Linux ou MAC)
  • Conhecimento Básico de Machine Learning e Data Science.
  • Conhecimento em alguma linguagem de programação.

Requisitos:

  • Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
  • O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
  • Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 15 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos Recomendados de Hardware.

  • Memória RAM: 8GB.
  • Espaço em Disco: 20GB.
  • Processador: 64 bits (chipsets de x64).
  • CPU: 2 núcleos.
  • Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares mlFlow e acessórios na sua última versão estável.
  • Material próprio em Português do Brasil.
  • Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
  • Apostilas com exercícios práticos (hacks) desenvolvidos no treinamento.
  • Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
  • Brindes: Caneta, Pasta e Bloco de Anotações. (Somente em presenciais)

Metodologia.

  • Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos mlFlow e cursos mlFlow . caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores


Diferenciais da Ambiente Livre.

A Ambiente Livre tem 17 anos no mercado, pioneirismo na oferta de consultoria, treinamentos, projetos e suporte em softwares de código-fonte aberto e software livre com um ecossistema voltado a negócios, e pode lhe ajudar a gerir complexidades, reduzir custos, permitindo adaptar e oferecer inovação inteligente necessária para o seu sucesso.

3.535 profissionais capacitados em 325 turmas ministradas.

Atuação global, 807 empresas impactadas em projetos, consultorias e treinamentos no Brasil, América Latina, Europa e África.

Networking entre profissionais, comunidades e startups de tecnologias Open Source e Free Software.

Treinamentos baseados em experiência de projetos e consultorias, 2.230 tutorais documentados, atualizados e disponibilizado de forma vitalícia em EAD.

Empresa 100% focada em Open Source e Free Software e contribuidora com equipe atuante nos projetos e eventos de código aberto e software livre.

Apoio na criação de 4 startups / Spin-off baseadas em soluções Open Source ou Free Software.

Instrutor

Marcio Junior Vieira

  • 20 anos de experiência em informática, vivência em desenvolvimento e análise de sistemas de gestão empresarial e ciência de dados.
  • CEO da Ambiente Livre atuando como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados e Arquiteto de Software.
  • Professor dos MBAs em Big Data & Data Science, Inteligência Artificial e Business Intelligence da Universidade Positivo.
  • Professor de BPM no MBA de Business Intelligence da Universidade Positivo.
  • Professor do MBA Artificial Intelligence e Machine Learning da FIAP.
  • Professor da Pós-Graduação em Big Data e Data Science da UniBrasil.
  • Pesquisador pela Universidade de Brasília no Laboratório de Tecnologias da Tomada de Decisão - UnB/LATITUDE.
  • Trabalhando com Free Software e Open Source desde 2000 com serviços de consultoria e treinamento.
  • Graduado em Tecnologia em Informática(2004) e pós-graduado em Software Livre(2005) ambos pela UFPR.
  • Palestrante FLOSS em: FISL, The Developes Conference, Latinoware, Campus Party, Pentaho Day, Ticnova, PgDay e FTSL.
  • Organizador Geral: Pentaho Day 2017, 2015, 2019 e apoio nas ed. 2013 e 2014.
  • Data Scientist, instrutor e consultor de Big Data e Data Science com tecnologias abertas.
  • Ajudou a capacitar equipes de Big Data na IBM, Accenture, Tivit, Serpro, Natura, MP, Netshoes, Embraer entre outras.
  • Especialista em implantação e customização de Big Data com Hadoop, Spark, Pentaho, Cassandra e MongoDB.
  • Contribuidor de projetos open sources ou free software internacionais, tais como Pentaho, LimeSurveySuiteCRM e Camunda.
  • Especialista em implantação e customização de ECM com Alfresco e BPM com ActivitiFlowable e Camunda.
  • Certificado (Certified Pentaho Solutions) pela Hitachi Vantara (Pentaho inc).
  • Membro da The Order Of de Bee (Comunidade Alfresco trabalhando para desenvolver o ecossistema Alfresco independente)

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