vou construir modelos de machine learning em python e pipelines de mlops

Desenvolvi um projeto de ML & MLOps de ponta a ponta para prever entregas atrasadas usando dados reais do Olist E-Commerce. FLUXO DE TRABALHO DO PROJETO E OUTPUTS 1 Data Integration | Python, Pandas 2Juntei tabelas relacionadas para criar um conjunto de dados unificado. 3 Engenharia de Alvo & Splitting 4 Criei rótulos Late/On-Time e conjuntos train/validation/test. 5 EDA & Feature Engineering 6 Analisei padrões de entrega e construí pipelines de pré-processamento. 7 Treinamento de Modelos | Scikit-learn 8 Treinei modelos de classificação e avaliei métricas de previsão. 9 MLflow | Experiment Tracking 10 Registrei execuções de treinamento, métricas e artefatos do modelo. 11 DVC | Version Control 12 Gerenciei versões de dados e modelos. 13 Great Expectations | Validation 14 Defini checks de qualidade de dados e restrições de entrada. 15 FastAPI | Model Serving 16 Construí endpoints /predict, /batch-predict, /health, /model-info e /metrics. 17 Docker | Containerization 18 Configurei Dockerfile e Docker Compose. 19 Pytest & GitHub Actions | CI/CD 20 Preparei testes automatizados e fluxos de CI. 21 Monitoring & Logging 22 Adicionei tracking de requisição, erro, latência e previsão. DELIVERABLES Código Python, modelos treinados, outputs de avaliação, API, testes e documentação. Vamos conversar sobre o seu projeto de ML!