Curso de Python Programming Fundamentals using Google Colab

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

Esta formação presencial ou online em Brasil, 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 (online ou no local) é dirigido a cientistas de dados e engenheiros de nível intermediário que desejam usar Google Colab e Apache Spark para processamento e análise de big data.

• Configurar um ambiente de big data usando Google Colab e Spark.
• Processar e analisar grandes conjuntos de dados eficientemente com Apache Spark.
• Visualizar 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 Brasil, 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.

• Configurar e navegar pelo Google Colab.
• Escrever e executar código básico em Python.
• Importar e manipular conjuntos de dados.
• Criar visualizações usando bibliotecas do Python.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar o Dask com o ecossistema Python para criar, dimensionar e analisar grandes conjuntos de dados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente para começar a criar o processamento de big data com Dask e Python.
• Explorar os recursos, as bibliotecas, as ferramentas e as APIs disponíveis no Dask.
• Compreender como o Dask acelera a computação paralela em Python.
• Aprenda como escalar o ecossistema Python (Numpy, SciPy e Pandas) usando Dask.
• Otimizar o ambiente Dask para manter o alto desempenho na manipulação de grandes conjuntos de dados.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores e analistas de dados intermediários que desejam aprimorar suas habilidades em análise e manipulação de dados usando Python, Pandas e NumPy.

No 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.
• Realizar operações avançadas de manipulação, ordenação e filtragem de dados.
• Executar operações agregadas e analisar dados de séries temporais.
• Visualizar dados usando Matplotlib e outras bibliotecas de visualização.
• Depurar e otimizar seu código de análise de dados.

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 presencial ou online em Brasil (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar a pilha FARM (FastAPI, React e MongoDB) para criar aplicativos da Web dinâmicos, de alto desempenho e escalonáveis.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário que integra FastAPI, React e MongoDB. Compreender os principais conceitos, recursos e benefícios da pilha FARM. Aprender a criar APIs REST com FastAPI. Aprender a conceber aplicações interactivas com React. Desenvolver, testar e implantar aplicativos (front-end e back-end) usando a pilha FARM.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar o FastAPI com Python para criar, testar e implantar APIs RESTful com mais facilidade e rapidez.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para criar APIs com Python e FastAPI.
• Criar APIs de forma mais rápida e fácil 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 de nuvem.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Brasil 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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados que desejam usar Modin para criar e implementar cálculos paralelos com Pandas para uma análise de dados mais rápida.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente necessário para começar a desenvolver fluxos de trabalho Pandas em escala com Modin.
• Compreender os recursos, a arquitetura e as vantagens de Modin.
• Conhecer as diferenças entre Modin, Dask e Ray.
• Realizar operações Pandas mais rapidamente com Modin.
• Implementar toda a API Pandas e as funções.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

Este treinamento presencial ou online em Brasil, 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 ou online em Brasil (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 presencial ou online em Brasil 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.