FIAP

ENG 🚀 What separates an “okay” Machine Learning model from a truly professional project? It’s not just the algorithm. It’s not just the metric. It’s well-built software engineering. Over the past few weeks, I’ve been recording a series of classes on Clean Code applied to Machine Learning at FIAP — and I can confidently say: this is the kind of knowledge that elevates a Machine Learning Engineer to another level. 💡 Because in real life… It doesn’t matter if your model is great if no one can maintain it It doesn’t matter if you hit 95% accuracy if your pipeline breaks in production It doesn’t matter if you use AI if your code doesn’t scale with the business 👉 In these classes, I’m showing in practice: ✔️ How to move from messy notebooks to structured pipelines ✔️ How to build ML projects like an engineer, not just an analyst ✔️ Real-world best practices (not just theory) ✔️ How to make your code reusable, testable, and production-ready 🔥 The key idea is simple: Machine Learning is not just about predicting. It’s about building systems that still work 6 months from now. If you want to go from “I build models” to “I build real ML solutions”, this is the path. 📌 I’ll be sharing more insights and practical examples from these classes soon. #MachineLearning #CleanCode #MLOps #DataScience #Alura #SoftwareEngineering POR 🚀 O que separa um modelo de Machine Learning “ok” de um projeto realmente profissional? Não é só algoritmo. Não é só métrica. É engenharia de software bem feita. Nas últimas semanas, estou gravando uma série de aulas sobre Clean Code aplicado a Machine Learning na FIAP — e posso te garantir: esse é o tipo de conhecimento que muda completamente o nível de um profissional de dados. 💡 Porque na prática… Não adianta ter um modelo incrível se ninguém consegue manter Não adianta acertar 95% se o pipeline quebra em produção Não adianta usar IA se o código não escala com o negócio 👉 Nessas aulas, estou mostrando na prática: ✔️ Como sair de notebooks bagunçados para pipelines organizados ✔️ Como estruturar projetos de ML como um engenheiro, não só como analista ✔️ Boas práticas reais (não só teoria) usadas no mercado ✔️ Como tornar seu código reutilizável, testável e pronto para produção 🔥 O ponto principal é simples: Machine Learning não é só sobre prever. É sobre construir soluções que continuam funcionando daqui 6 meses. Se você quer sair do nível “faço modelo” para “construo soluções de ML de verdade”, esse é o caminho. 📌 Em breve vou compartilhar mais conteúdos e exemplos práticos dessas aulas. #MachineLearning #CleanCode #MLOps #DataScience #Fiap #Alura #EngenhariaDeSoftware 👨🏽💻Quer saber mais do curso de Machine learning da pós tech ? - https://lnkd.in/d5HW_JJF Ricardo Cataldi Andréa Paiva Gonçalves Reinstein, PhD José Rubens Rodrigues