Pense em Google Colab como seu caderno de laboratório potencializado por IA — um que executa código, salva progressos na nuvem e nunca reclama sobre conflitos de pacotes.
Nesses cursos ministrados por instrutores, os participantes exploram todo o potencial do Colab: construindo modelos de ML, visualizando dados, compartilhando cadernos e colaborando em equipes.
Você pode se juntar a uma sessão ao vivo online através de um desktop remoto interativo aqui, ou nos encontrar no local em Curitiba, onde os laboratórios práticos mergulham diretamente em fluxos de trabalho do mundo real Python.
O treinamento ao vivo no local pode acontecer na própria sede da sua organização em Curitiba ou em um centro de treinamento NobleProg, com projetos práticos projetados tanto para desenvolvedores individuais quanto para equipes multifuncionais.
Também conhecido como Google Colaboratório ou simplesmente “Colab”, este treinamento é perfeito para qualquer pessoa que deseja o poder do Python, Jupyter e computação em nuvem — sem a dor de cabeça da configuração.
NobleProg – Seu Provedor Local de Treinamento
Curitiba - Corporate Evolution
Rua Comendador Araujo, 499 - 10º andar,, Curitiba, Brasil
O espaço de escritórios em Curitiba Corporate Evolution ocupa o 10º andar . A torre Curitiba Corporate Evolution está no afluente distrito de centro no coração da cidade cercada por centros comerciais e instalações.
Google Colab Pro é um ambiente baseado em nuvem para desenvolvimento escalável de Python, oferecendo GPUs de alto desempenho, tempos de execução mais longos e mais memória para cargas de trabalho exigentes de IA e ciência de dados.
Este treinamento presencial ou online (ministrado por instrutor) é direcionado a usuários intermediários de Python que desejam usar o Google Colab Pro para aprendizado de máquina, processamento de dados e pesquisa colaborativa em uma interface poderosa de notebook.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e gerenciar notebooks baseados em nuvem usando o Colab Pro.
Utilizar GPUs e TPUs para cálculos acelerados.
Simplificar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina usando bibliotecas populares (por exemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
Integrar com o Google Drive e fontes de dados externas para projetos colaborativos.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e profissionais de saúde que desejam aproveitar a IA para aplicativos avançados de saúde usando Go ogle Colab.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implementar modelos de IA para cuidados de saúde usando Go ogle Colab.
Use a IA para modelagem preditiva em dados de saúde.
Analisar imagens médicas com técnicas orientadas por IA.
Explore considerações éticas em soluções de saúde baseadas em IA.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas e engenheiros de dados de nível intermediário que desejam usar Go ogle Colab e Apache Spark para processamento e análise de big data.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar um ambiente de big data usando Google Colab e Spark.
Processar e analisar grandes conjuntos de dados de forma eficiente com Apache Spark.
Visualize big data em um ambiente colaborativo.
Integrar Apache Spark com ferramentas baseadas em nuvem.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial ou online em Curitiba é direcionado a profissionais de dados intermediários que desejam aplicar técnicas de previsão de séries temporais a dados do mundo real usando Google Colab.
Compreender os fundamentos da análise de séries temporais.
Usar Google Colab para trabalhar com dados de séries temporais.
Aplicar modelos ARIMA para prever tendências nos dados.
Utilizar a biblioteca Prophet do Facebook para previsões flexíveis.
Visualizar dados de séries temporais e resultados da previsão.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial ou online em Curitiba (online ou no local) é destinado a profissionais avançados que desejam aprofundar seu entendimento sobre aprendizado por reforço e suas aplicações práticas no desenvolvimento de IA usando Google Colab.
Compreender os conceitos fundamentais dos algoritmos de aprendizado por reforço.
Implementar modelos de aprendizado por reforço usando TensorFlow e OpenAI Gym.
Desenvolver agentes inteligentes que aprendem através do ensaio e erro.
Otimizar o desempenho dos agentes utilizando técnicas avançadas como Q-learning e redes neurais profundas (DQNs).
Treinar agentes em ambientes simulados usando OpenAI Gym.
Implementar modelos de aprendizado por reforço para aplicações do mundo real.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento orientado por instrutor em tempo real (online ou presencial) é direcionado a profissionais avançados que desejam aprofundar seu entendimento sobre visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow para desenvolver modelos de visão sofisticados usando o Google Colab.
Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) utilizando o TensorFlow.
Utilizar o Google Colab para desenvolvimento de modelos em nuvem escalável e eficiente.
Implementar técnicas de pré-processamento de imagens para tarefas de visão computacional.
Deploy models de visão computacional para aplicações do mundo real.
Utilizar aprendizado transferido para melhorar o desempenho dos modelos CNN.
Visualizar e interpretar os resultados dos modelos de classificação de imagens.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Esta formação presencial ou online em Curitiba, ministrada por instrutor, é direcionada a profissionais avançados que desejam aprimorar seus conhecimentos sobre modelos de aprendizagem de máquina, melhorar suas habilidades em otimização de hiperparâmetros e aprender como implantar modelos efetivamente usando Google Colab.
Implementar modelos avançados de aprendizagem de máquina usando frameworks populares como Scikit-learn e TensorFlow.
Otimizar o desempenho do modelo através da otimização de hiperparâmetros.
Implantar modelos de aprendizagem de máquina em aplicações reais usando Google Colab.
Colaborar e gerenciar projetos de aprendizagem de máquina em larga escala em Google Colab.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial ou online em Curitiba, ministrado por um instrutor, é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) usando Python no Google Colab.
Compreender os conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de NLP.
Realizar análise de sentimentos usando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
Trabalhar com dados de texto usando Google Colab para desenvolvimento escalável e colaborativo.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial (online ou em local) é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam compreender e aplicar técnicas de aprendizado profundo usando o ambiente Google Colab.
Configurar e navegar no Google Colab para projetos de aprendizado profundo.
Compreender os fundamentos das redes neurais.
Implementar modelos de aprendizado profundo usando TensorFlow.
Treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo.
Utilizar recursos avançados do TensorFlow para aprendizado profundo.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Curitiba é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam aplicar algoritmos de aprendizado de máquina eficientemente usando o ambiente Google Colab.
Configurar e navegar pelo Google Colab para projetos de aprendizado de máquina.
Compreender e aplicar diversos algoritmos de aprendizado de máquina.
Usar bibliotecas como Scikit-learn para analisar e prever dados.
Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Otimizar e avaliar efetivamente modelos de aprendizado de máquina.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial ou online em Curitiba (online ou presencial) é direcionado a cientistas de dados iniciantes que desejam aprender a criar visualizações de dados significativas e visualmente atraentes.
Configurar e navegar pelo Google Colab para visualização de dados.
Criar diferentes tipos de gráficos usando o Matplotlib.
Utilizar o Seaborn para técnicas avançadas de visualização.
Personalizar gráficos para melhor apresentação e clareza.
Interpretar e apresentar dados efetivamente usando ferramentas visuais.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial ou online em Curitiba (online ou no local) é direcionado a desenvolvedores e analistas de dados iniciantes que desejam aprender programação Python do zero usando Google Colab.
Entender os fundamentos da linguagem de programação Python.
Implementar código Python no ambiente Google Colab.
Utilizar estruturas de controle para gerenciar o fluxo de um programa Python.
Criar funções para organizar e reutilizar código efetivamente.
Explorar e usar bibliotecas básicas para programação em Python.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial ou online em Curitiba, liderado por um instrutor, é destinado a cientistas de dados e profissionais de TI iniciantes que desejam aprender os fundamentos da ciência de dados usando o Google Colab.
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