O episódio apresenta um roteiro detalhado e abrangente, estruturado em dez etapas, para aspirantes a engenheiros de MLOps que buscam proficiência na área em 2026. O percurso sugere começar pela compreensão aprofundada do ciclo de vida de Machine Learning, seguida pelo domínio dos fundamentos essenciais, como Python (incluindo pacotes específicos como NumPy e FastAPI) e Linux. Em seguida, o foco muda para ferramentas cruciais de MLOps, como o MLflow para rastreamento de experimentos para o controle de versão de dados e modelos. A fase de orquestração é abordada com a recomendação de Kubeflow Pipelines, que atua de forma semelhante a CI/CD, enquanto o deployment para produção é facilitado por Docker e plataformas como Kubernetes e KServe. Finalmente, o roteiro exige conhecimento de Terraform para infraestrutura como código (IaC) e sistemas de observabilidade, como Prometheus e Grafana, garantindo a monitoração completa dos modelos em produção.

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