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Neste vídeo aprenderemos como configurar o **Gateway de dados local do Power BI** para evitar a atualização do conjunto de dados de forma manual. Assim, não precisaremos do Power BI Desktop para fazer a atualização dos dados no Power BI Service.

Funções de Banco de dados no Excel

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Nesta carreira, você vai começar do zero e construir, passo a passo, a base necessária para atuar com desenvolvimento de software no contexto atual, em que a IA já faz parte do trabalho de quem programa, aprende, pesquisa, testa e resolve problemas. Ao longo da jornada, você vai aprender fundamentos da web, HTML, CSS, JavaScript, React, Java, Spring Boot, APIs, banco de dados e práticas profissionais de desenvolvimento. A IA estará presente durante todo o processo, não como um atalho para pular etapas, mas como uma parceira de aprendizagem e produção: ajudando a investigar, revisar, experimentar, validar ideias e trabalhar com mais clareza. No final, você terá passado por uma formação completa, conectando fundamentos técnicos, construção de interfaces, desenvolvimento back-end e uso aplicado de IA no fluxo real de trabalho. A proposta é que você avance com segurança, entenda o que está fazendo e saiba usar a tecnologia de forma crítica, produtiva e responsável.

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Trilha Deep Learning com Tensorflow Keras

Deep Learning é uma subárea do Machine Learning que se concentra em algoritmos inspirados na estrutura e função do cérebro, conhecidos como redes neurais artificiais. Utilizando a poderosa biblioteca TensorFlow Keras, é possível desenvolver modelos complexos e precisos para uma ampla gama de aplicações, desde reconhecimento de imagens até processamento de linguagem natural. Por que utilizar Deep Learning? Deep Learning é essencial porque permite a construção de modelos altamente precisos que podem superar métodos tradicionais de Machine Learning em muitas tarefas. Ao utilizar técnicas de deep learning, é possível extrair insights valiosos, automatizar processos complexos e melhorar a precisão das previsões em diversos domínios. Imagine, por exemplo, um sistema de saúde que utiliza deep learning para diagnosticar doenças a partir de imagens médicas. Com esses modelos, os profissionais de saúde podem obter diagnósticos mais rápidos e precisos, melhorando o tratamento e a satisfação dos pacientes. Podemos treinar redes neurais profundas, ajustar hiperparâmetros, validar contra modelos de referência e implementar em produção, monitorando continuamente o desempenho dos nossos modelos. Nos cursos desta formação, você explorará diversas técnicas de deep learning, desde redes neurais convolucionais para análise de imagens até redes recorrentes para previsão de séries temporais, utilizando o TensorFlow Keras.

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