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Entenda como realizar tratamento e análise de grandes volumes de dados utilizando a biblioteca Polars a partir de um projeto prático.
Reforce e pratique conceitos essenciais de tratamento de dados nulos em Python com Pandas. Resolva problemas reais de forma eficiente.
Descubra como migrar de APIs REST para GraphQL e desenvolver interfaces reativas com React utilizando Apollo Client, com foco em queries, mutations e gerenciamento avançado de cache.
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Aprenda a integrar princípios da engenharia de software a projetos de Machine Learning, utilizando Python, POO, Git, PyTest e Google Colab para desenvolver soluções robustas e escaláveis.
Aprenda a transformar dados públicos e internos em estimativas de mercado com Excel, Power Query e IA. Calcule TAM, SAM e SOM, automatize análises com Copilot/ChatGPT e crie apresentações executivas que apoiam decisões.
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Aprenda a criar e gerenciar bancos de dados relacionais, executar consultas com SQL, aplicar operadores lógicos e funções agregadas, e otimizar resultados com boas práticas.
Aprenda a aplicar os conceitos de estatística e resumo de dados para projetos em ciência de dados utilizando a linguagem R.