Nesta aula, aprofundei meu entendimento sobre como aplicar os princípios da engenharia de software em projetos de dados, com foco em evitar falhas comuns na transição de um modelo para produção. Estudar casos reais foi essencial para visualizar como boas práticas (ou a falta delas) impactam diretamente o sucesso ou fracasso de soluções baseadas em machine learning.
Agora, vou colocar em prática o que aprendi. O primeiro passo é identificar os fundamentos da engenharia de software que se aplicam diretamente a sistemas de dados — como modularidade, versionamento, testes automatizados, documentação clara e monitoramento contínuo.
Analisando o caso do Google Flu Trends, entendi como erros de validação e viés nos dados podem comprometer a precisão de um sistema, mesmo que ele tenha grande visibilidade. Já no caso da Amazon Hiring Tool, ficou claro como a qualidade dos dados de treinamento influencia o comportamento do modelo, reforçando a importância da interpretabilidade e da ética na construção de sistemas inteligentes.
O exemplo do McDonald’s drive-thru também trouxe uma lição importante sobre robustez: modelos de voz precisam lidar com ruídos, sotaques e diferentes contextos, e isso exige testes mais realistas e dados variados.
A partir disso, comecei a estruturar os princípios fundamentais para organizar um pipeline de machine learning completo, desde a entrada dos dados até o deploy. Estou focando em documentar claramente o fluxo de dados, definindo funções e responsabilidades para cada etapa e planejando testes e validações para garantir que o sistema seja confiável em produção.
Por fim, estou refletindo sobre como preparar o sistema para mudanças futuras — seja por novos requisitos, novos dados ou ajustes no modelo. A adaptabilidade e a manutenção contínua são partes essenciais de qualquer sistema real.
Esses aprendizados me mostraram que, além de saber programar e treinar modelos, é fundamental pensar como engenheiro de software: estruturando, validando, documentando e pensando a longo prazo
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