Curso de Python para Análise de Negócios e Automação

Este curso intensivo e prático abrange técnicas avançadas de Python, melhores práticas de engenharia de software e padrões de design comumente utilizados para construir aplicações Python mantáveis, testáveis e de alto desempenho. Ele enfatiza ferramentas modernas, tipagem, modelos de concorrência, padrões de arquitetura e fluxos de trabalho prontos para implantação em produção.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor (online ou presencial) é direcionado a desenvolvedores Python de nível intermediário a avançado que desejam adotar práticas e padrões profissionais para sistemas Python de qualidade de produção.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar tipagem do Python, dataclasses e verificação de tipos para aumentar a confiabilidade do código.
• Utilizar padrões de design e princípios de arquitetura para estruturar aplicações robustas.
• Implementar corretamente concorrência e paralelismo usando asyncio e multiprocessing.
• Construir código bem testado com pytest, testes baseados em propriedades e pipelines de CI.
• Fazer profiling, otimizar e endurecer aplicações Python para produção.
• Pacotejar, distribuir e implantar projetos Python usando ferramentas modernas e contêineres.

Formato do Curso

• Aulas interativas e demonstrações curtas.
• Laboratórios práticos e exercícios de codificação todos os dias.
• Projeto integrador (mini-projeto) que combina padrões, testes e implantação.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado ou focado em uma área específica (dados, web ou infraestrutura), entre em contato conosco para agendar.

Este curso ensina técnicas práticas de engenharia para projetar, construir, testar e implantar sistemas autônomos (agenciais) utilizando Python. Aborda o ciclo do agente, integrações com ferramentas, gerenciamento de memória e estado, padrões de orquestração, controles de segurança e considerações para produção.

Esta formação orientada por instrutor (online ou presencial) é voltada a engenheiros de ML de nível intermediário a avançado, desenvolvedores de IA e engenheiros de software que desejam construir agentes autônomos robustos e prontos para produção utilizando Python.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar o ciclo do agente e fluxos de tomada de decisão.
• Integrar ferramentas externas e APIs para estender as capacidades do agente.
• Implementar arquiteturas de memória de curto e longo prazo para agentes.
• Coordenar orquestrações em múltiplas etapas e composabilidade entre agentes.
• Aplicar boas práticas de segurança, controle de acesso e observabilidade para agentes implantados.

Formato do Curso

• Aulas interativas e discussões.
• Práticas com construção de agentes utilizando Python e SDKs populares.
• Exercícios baseados em projetos que resultam em protótipos implantáveis.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendarmos.

Explora abordagens práticas de Ciência de Dados e IA utilizando Python — capacita profissionais com as competências necessárias para explorar dados, construir modelos de aprendizagem automática e implementar aplicações baseadas em IA em contextos empresariais; Aborda fluxos de trabalho CRISP-DM, análise estatística, aprendizagem supervisionada e não supervisionada, deep learning com Tensorflow, processamento de linguagem natural (NLP), big data com Spark e storytelling orientado por dados; Ideal para iniciantes que procuram uma certificação em Ciência de Dados com Python e formação analítica pronta para o mercado.

A Inteligência Artificial com Python consiste no desenvolvimento de sistemas inteligentes por meio do extenso ecossistema de bibliotecas de IA e aprendizado de máquina disponíveis para a linguagem Python.

Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor (online ou presencial), destina-se a programadores de Python de nível intermediário que desejam projetar, implementar e implantar soluções de IA usando Python.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar algoritmos de IA utilizando as principais bibliotecas de IA do Python.
• Trabalhar com modelos de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.
• Integrar soluções de IA em aplicativos e fluxos de trabalho existentes.
• Avaliar o desempenho dos modelos e otimizá-los para precisão e eficiência.

Formato do Curso

• Palestras interativas e discussões.
• Muitos exercícios e práticas de laboratório.
• Implementação prática em ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

O curso 'IA Aplicada do Zero em Python' capacita programadores e analistas de dados com técnicas fundamentais para construir soluções de aprendizado de máquina desde o início, utilizando Python. Aborda os princípios centrais da aprendizagem supervisionada (classificação e regressão), da aprendizagem não supervisionada (agrupamento e detecção de anomalias) e das arquiteturas avançadas de redes neurais. Examina métodos comprovados para trabalhar com scikit-learn, Apache Spark MLlib e notebooks Jupyter, oferecendo um desenvolvimento prático de IA. Auxilia profissionais na implementação de modelos de ML práticos, na avaliação das limitações dos algoritmos e na conclusão de projetos aplicados para a resolução de problemas do mundo real.

Este treinamento orientado por instrutor em Brasil (online ou presencial) destina-se a desenvolvedores de Python de nível intermédio que desejam melhorar sua experiência de desenvolvimento com a AWS Cloud9.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e definir parâmetros da AWS Cloud9 para o desenvolvimento em Python.
• Compreender a interface e as funcionalidades do IDE AWS Cloud9.
• Escrever, depurar e implantar aplicações em Python na AWS Cloud9.
• Collaborate com outros desenvolvedores utilizando a plataforma AWS Cloud9.
• Integrar a AWS Cloud9 com outros serviços da AWS para implantações avançadas.

Visão Geral do Curso

Esta formação prática foi desenvolvida para profissionais com formação em engenharia de dados que desejam adquirir habilidades aplicáveis em inteligência artificial, Python e modelos de linguagem grandes (LLMs). O curso foca em aplicações reais, abordando o uso de modelos, engenharia de prompts e a construção de soluções baseadas em IA. Os participantes desenvolverão exercícios progressivos, indo dos conceitos fundamentais até a criação de fluxos de trabalho de IA prontos para implantação.

Formato da Formação

• Treinamento presencial em sala de aula

• Sessões guiadas por instrutor com prática supervisionada •

• Discussões interativas e estudos de caso do mundo real

• Exercícios práticos diários

Objetivos do Curso

• Compreender os conceitos fundamentais de IA e aprendizado de máquina relevantes para aplicações modernas

• Fortalecer as habilidades em Python para desenvolvimento de IA e fluxos de dados •

• Aprender como os modelos de linguagem grandes funcionam e como utilizá-los de forma eficaz •

• Criar e otimizar prompts para obtenção de resultados confiáveis •

• Construir soluções completas de IA utilizando APIs e frameworks

• Integrar IA em pipelines de engenharia de dados •

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores Python de nível intermediário e analistas de dados que desejam aprimorar suas habilidades em análise e manipulação de dados utilizando Pandas e NumPy.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua Python, Pandas e NumPy.
• Criar uma aplicação de análise de dados usando Pandas e NumPy.
• Executar operações avançadas de manipulação, classificação e filtragem de dados.
• Realizar operações agregadas e analisar séries temporais.
• Visualizar dados utilizando Matplotlib e outras bibliotecas de visualização.
• Depurar e otimizar o código de análise de dados.

Esta formação prática e ao vivo (online ou presencial), ministrada por instrutores, destina-se a desenvolvedores que desejam utilizar a stack FARM (FastAPI, React e MongoDB) para criar aplicações web dinâmicas, de alta performance e escaláveis.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário, integrando FastAPI, React e MongoDB.
• Compreender os principais conceitos, funcionalidades e benefícios da stack FARM.
• Aprender a construir APIs REST com FastAPI.
• Aprender a projetar aplicações interativas com o React.
• Desenvolver, testar e implementar aplicações (frontend e backend) utilizando a stack FARM.

Este treinamento ao vivo e orientado por instrutor em Brasil (online ou presencial) direciona-se a desenvolvedores que desejam usar FastAPI com Python para construir, testar e implantar APIs RESTful de forma mais fácil e rápida.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para criar APIs com Python e FastAPI.
• Criar APIs mais rapidamente e com maior facilidade usando a biblioteca FastAPI.
• Aprender como criar modelos de dados e esquemas baseados em Pydantic e OpenAPI.
• Conectar APIs a um banco de dados usando SQLAlchemy.
• Implementar segurança e autenticação em APIs usando as ferramentas do FastAPI.
• Construir imagens de contêiner e implantar APIs web em um servidor na nuvem.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial), é voltado para cientistas de dados que desejam usar o TensorFlow para analisar dados potenciais de fraude.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Criar um modelo de detecção de fraude em Python e TensorFlow.
• Construir regressões lineares e modelos de regressão linear para prever fraudes.
• Desenvolver uma aplicação completa de IA para analisar dados de fraude.

A formação 'Seguros na Era Digital' oferece uma visão aplicada sobre como a transformação digital está remodelando produtos, operações e o engajamento do cliente no setor de seguros.

Este treinamento vivo, ministrado por instrutores (online ou presencial), é direcionado a profissionais de seguros de nível intermediário que desejam compreender e aplicar tecnologias digitais, estratégias baseadas em dados e frameworks de inovação para modernizar as ofertas e operações de seguros.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Explicar o papel da IA, Big Data, IoT e automação nos fluxos de trabalho modernos de seguros.
• Identificar tendências do InsurTech e como elas afetam o ecossistema dos seguros.
• Elaborar estratégias centradas no cliente, habilitadas por ferramentas digitais e insights baseados em dados.
• Aplicar abordagens baseadas em dados à gestão de riscos e à tomada de decisões.
• Desenvolver uma abordagem de inovação e gestão de mudanças adequada para seguradoras.
• Avaliar estudos de caso do mundo real e traduzir lições aprendidas em iniciativas locais.

Formato do Curso

• Palestras interativas e discussões.
• Análise de estudos de caso e workshops em grupo.
• Exercícios práticos e planejamento de ações para as organizações dos participantes.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para combinar os detalhes.

A Engenharia de Requisitos (ER) é uma disciplina fundamental no desenvolvimento de software e sistemas, focada em identificar, documentar e gerenciar as necessidades e restrições das partes interessadas para garantir o sucesso dos projetos.

Este treinamento ao vivo ministrado por instrutor (online ou presencial) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aprofundar seu entendimento sobre Engenharia de Requisitos prática, enquanto se preparam para o exame de certificação IREB CPRE – Nível Fundamental.

Ao concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender e aplicar os conceitos-chave e a terminologia definidos no plano de estudos do IREB CPRE Nível Fundamental.
• Identificar e elicitar requisitos utilizando técnicas eficazes e adequadas ao contexto.
• Modelar, documentar e validar requisitos para projetos do mundo real.
• Gerenciar mudanças de requisitos, rastreabilidade e priorização durante todo o ciclo de vida do projeto.
• Utilizar ferramentas e melhores práticas de Engenharia de Requisitos para aprimorar a comunicação e os resultados do projeto.
• Estar totalmente preparado para realizar e aprovar o exame de certificação IREB CPRE – Nível Fundamental.

Formato do Curso

• Palestras interativas e discussões.
• Exercícios baseados em casos e workshops colaborativos.
• Sessões de preparação para o exame e questões de prática.

Opções de Personalização do Curso

• Módulos adicionais ou estudos de caso específicos da indústria podem ser adicionados mediante solicitação.

O objetivo deste curso é proporcionar proficiência geral na aplicação de métodos de Machine Learning na prática. Por meio do uso da linguagem de programação Python e de suas diversas bibliotecas, e com base em uma ampla variedade de exemplos práticos, este curso ensina como utilizar os blocos de construção mais importantes do Machine Learning, como tomar decisões sobre modelagem de dados, interpretar as saídas dos algoritmos e validar os resultados.

Nosso objetivo é fornecer as habilidades para compreender e usar com confiança as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de Machine Learning, evitando as armadilhas comuns em aplicações de Ciência de Dados.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais que desejam compreender a análise de requisitos e executá-la de maneira eficiente e precisa, utilizando técnicas de análise adequadas aos seus projetos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• identificar diferentes tipos de requisitos.
• compreender os conceitos gerais e as atividades relacionadas à análise de requisitos.
• conhecer a metodologia de análise de requisitos.
• utilizar diversas técnicas de análise de Requisitos a seu favor.
• estruturar os requisitos para se comunicar de maneira eficiente com arquitetos e desenvolvedores, por meio de um processo iterativo de coleta de requisitos.