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Adicionados termos MLOps, DevOps, CI e CD
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Signed-off-by: George Araújo <george.gcac@gmail.com>
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george-gca committed Oct 4, 2024
1 parent 69ea12f commit b3d8655
Showing 1 changed file with 22 additions and 1 deletion.
23 changes: 22 additions & 1 deletion assets/data/cards_pt-br.json
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -339,6 +339,13 @@
],
"description": "Desenvolvimento front-end é o desenvolvimento da interface gráfica, para que as pessoas usuárias possam visualizar e interagir com o que foi desenvolvido."
},
{
"title": "DevOps",
"tags": [
"Conceito"
],
"description": "É uma prática que integra desenvolvimento de software (Dev) e operações de TI (Ops) para melhorar a colaboração e a eficiência entre equipes. Foca na automação e na integração de processos de desenvolvimento, teste e implantação, permitindo lançamentos mais rápidos e de maior qualidade. A abordagem enfatiza comunicação contínua, integração contínua (CI) e entrega contínua (CD), promovendo um ciclo de vida de desenvolvimento ágil e responsivo, resultando em software entregue de forma mais eficiente e confiável."
},
{
"title": "DOM (Document Object Model)",
"tags": [
Expand Down Expand Up @@ -384,6 +391,13 @@
],
"description": "É um número que identifica unicamente uma posição de memória no computador. Tudo que é declarado em uma linguagem de programação é armazenado na memória do computador, e para acessar esses dados é necessário saber o endereço de memória onde eles estão armazenados."
},
{
"title": "Entrega Contínua",
"tags": [
"Conceito"
],
"description": "Entrega contínua (do inglês, Continuous Delivery ou CD) é uma prática de desenvolvimento de software que assegura que o código esteja sempre pronto para ser implantado em produção a qualquer momento. Após a Integração Contínua (CI), o software é automaticamente preparado para lançamentos, com um processo de implantação automatizado e rigorosos testes que garantem sua qualidade. Os benefícios do CD incluem implantações mais rápidas, redução de riscos e feedback contínuo dos usuários. Ferramentas como Spinnaker e Octopus Deploy são comumente utilizadas para facilitar essa prática."
},
{
"title": "Época",
"tags": [
Expand Down Expand Up @@ -546,7 +560,7 @@
"tags": [
"Conceito"
],
"description": "Integração contínua é a prática de testar frequentemente as partes do código que vão sendo adicionadas em um projeto, isso impede que bugs e erros possam ser adicionados, fazendo, de forma eficiente, testes específicos que verificam a integração de cada parte."
"description": "Integração contínua (do inglês, Continuous Integration ou CI) é uma prática de desenvolvimento de software onde os desenvolvedores integram seu código em um repositório compartilhado, utilizando automação para compilar e testar o software. O objetivo é detectar rapidamente erros, melhorar a qualidade do código e reduzir o tempo de entrega, promovendo um feedback rápido e facilitando a colaboração entre equipes. Ferramentas como Jenkins e GitHub Actions são comumente utilizadas para implementar CI."
},
{
"title": "Inteligência Artificial",
Expand Down Expand Up @@ -638,6 +652,13 @@
],
"description": "Também chamada de métrica de avaliação, é uma medida usada para avaliar a precisão ou desempenho de um modelo de aprendizado de máquina. Existem vários tipos de métricas, cada uma adequada para um tipo diferente de problema."
},
{
"title": "MLOps",
"tags": [
"Conceito"
],
"description": "É uma prática que combina desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina (Machine Learning ou ML) e operações de TI (Ops) para facilitar a implementação e a gestão contínua de modelos de aprendizado de máquina em produção. O objetivo do MLOps é garantir que os modelos sejam desenvolvidos, testados, implantados e monitorados de forma eficiente e escalável. Isso envolve automação de processos como treinamento, validação e monitoramento de modelos, além de promover a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de software e equipes de operações. O MLOps busca reduzir o tempo de ciclo de desenvolvimento e aumentar a confiabilidade e a performance dos modelos, permitindo que organizações aproveitem melhor as análises geradas por dados."
},
{
"title": "Mobile First",
"tags": [
Expand Down

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