Modelos de inteligência artificial só geram valor quando dados, códigos e versões podem ser reproduzidos, implantados e monitorados com segurança. A Pós-Graduação em DataOps e MLOps para Engenharia de Dados e Modelos da UNIASSELVI prepara você para organizar o ciclo de vida de pipelines analíticos e soluções de Machine Learning, conectando desenvolvimento, operações, governança e qualidade em ambientes de produção.
A formação aborda observabilidade, monitoramento de modelos, detecção de drift, Feature Stores, versionamento de dados com DVC, pipelines de treinamento e estratégias de deploy como Canary e Shadow. Você também estudará orquestração com Airflow e Kubeflow, inferência batch e em tempo real, reprodutibilidade e automação de retreinamento. Esses conhecimentos ajudam a reduzir falhas, acelerar entregas e manter modelos confiáveis após a implantação.