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Curso

APIs e Machine Learning:

colocar modelos do notebook em produção com Flask e FastAPI

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

88

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Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Desenvolva APIs REST com Flask e FastAPI para expor modelos e serviços de forma escalável.
  • Aplique tipagem e validação de entrada com Pydantic para garantir contratos claros nas requisições.
  • Treine, serialize e carregue modelos de regressão utilizando bibliotecas do ecossistema Python.
  • Implemente autenticação e autorização com JWT para proteger endpoints sensíveis.
  • Consuma APIs e verifique comportamentos de endpoints usando scripts clientes com Requests.
  • Estruture projetos com documentação automática (Swagger), modularização e boas práticas de organização.

Público alvo_

Este curso é indicado para cientistas de dados, desenvolvedores e estudantes que desejam transformar modelos experimentais em serviços utilizáveis, aprender a construir APIs robustas com Flask e FastAPI e aplicar práticas de segurança e documentação para colocar projetos em produção.

Ariel Velardo Paternostre da Silva

Ariel Velardo Paternostre da Silva

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Sou Cientista de Dados Sênior e Tech Lead, com atuação em dados desde 2018. Tenho experiência em Machine Learning, estatística, engenharia de dados, crédito, fraude, marketing analytics, CRM e IA Generativa. Trabalho com Python, SQL, PySpark, Spark, Databricks, Azure, scikit-learn, pandas, numpy e Power BI. Também sou professor universitário e instrutor em Ciência de Dados, Analytics e IA, além de mestrando em Computação Aplicada, com pesquisa em Machine Learning, IA e Computação Quântica.

Curso atualizado em 21/07/2026

Ementa

  1. Introdução às APIs e início do projeto

    • Apresentação
    • Para saber mais: separação de responsabilidades na simulação de APIs
    • Otimizando a experiência de compra na Meteora
    • Visão geral do projeto
    • Personalizando recomendações de produtos na Meteora
    • Aprimorando a logística de entrega na Meteora
    • O que aprendemos?
  2. Flask como base: entendendo o funcionamento de uma API

    • Preparando o ambiente
    • Criando a primeira aplicação Flask
    • Implementando uma API para monitoramento de preços de viagens
    • Criando rotas para o Serenatto - Café & Bistrô
    • Recebendo dados com POST e retornando JSON
    • Trabalhando com dados JSON
    • Implementando rotas de status no Serenatto - Café & Bistrô
    • Para saber mais: debug mode no Flask
    • O que aprendemos?
  3. Construindo a API principal com FastAPI

    • Limitações do Flask no ML
    • Organizando rotas para a plataforma Checklist
    • Estrutura básica da API com FastAPI
    • Documentação interativa para a equipe de marketing da Zoop
    • Implementando validação automática de dados para a Zoop
    • Tipagem validação e documentação automática
    • Para saber mais: injeção de dependências no fastapi
    • Estruturando a API do Checklist para facilitar testes
    • O que aprendemos?
  4. Preparando o modelo de Machine Learning

    • Usando IA generativa para preparar o modelo
    • Gerenciamento de versões de modelos na Meu Pequeno Grimório
    • Implementando previsões de vendas na Meteora
    • Salvando e reutilizando o modelo
    • Testando previsões de vendas na Meu Pequeno Grimório
    • Reutilização de modelos para previsão de tendências na Meteora
    • Para saber mais: uso de ia generativa na criação de código
    • O que aprendemos?
  5. Integrando o modelo à API

    • Carregando o modelo na API
    • Eficiência no carregamento de modelos para a plataforma Tratotech
    • Verificação de carregamento de modelo no cinema Luz & Cena
    • Criando o endpoint de predição com ML
    • Integração de modelo de recomendação no cinema Luz & Cena
    • Padronizando a resposta da API
    • Implementando previsões de preços para a plataforma Tratotech
    • Padronização de respostas na CodeConnect
    • Para saber mais: carregamento único do modelo
    • O que aprendemos?
  6. Segurança na prática: protegendo a API com JWT

    • Por que proteger APIs de ML
    • Implementando autenticacao com JWT
    • Implementando segurança em tarefas de equipe
    • Protegendo dados sensíveis na Dev.Spot
    • Autenticação de usuários em receitas exclusivas
    • Protegendo o endpoint de predição
    • Protegendo checklists sensíveis com autenticação JWT
    • O que aprendemos?
  7. Finalização do projeto e visão de produção

    • Consumindo a API de ML
    • Organizando a estrutura final do projeto
    • Gerenciamento de dependências na plataforma Indexa
    • Organizando a estrutura de projeto para a plataforma Jornada Viagens
    • Projeto final e próximos passos
    • Evolução da estrutura de projeto na Jornada Viagens
    • Documentação da estrutura de projeto na Indexa
    • Para saber mais: teste interativo e consumo real
    • O que aprendemos?

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