Machine Learning Operations (MLOps) é um conjunto de práticas que visa unificar o desenvolvimento de modelos de machine learning com sua operação contínua em produção. Diferentemente do DevOps tradicional, o MLOps precisa lidar com a natureza experimental e não determinística dos modelos, além do versionamento de dados, parâmetros e experimentos.
DevOps, Deploy, Cloud e Infraestrutura
Testes, QA e Análise Estática
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A testing-library surgiu para resolver um problema comum no desenvolvimento front-end: testes frágeis que quebram com frequência por dependerem de detalhes internos de implementação. Tradicionalmente, muitos testes verificavam se uma classe CSS específica estava presente, se um estado interno do componente era atualizado corretamente ou se uma função foi chamada com os argumentos exatos. Esses testes, embora funcionais, tornavam-se quebradiços — qualquer refatoração visual ou de estrutura intern
Mobile, Desktop e Aplicações Multiplataforma
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Dados, Analytics e Engenharia de Dados
Em pipelines modernos, dados corrompidos ou inconsistentes podem gerar impactos catastróficos: decisões de negócio equivocadas, retrabalho em modelos de machine learning, violações regulatórias e perda de confiança dos stakeholders. Estima-se que organizações percam milhões anualmente devido a dados de baixa qualidade, incluindo custos com debugging, reprocessamento e danos à reputação.