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Explore dicas de Flutter, criação de jogos, CSS e Ciência de Dados! Confira os novos conteúdos práticos produzidos pelos especialistas da Alura. Veja mais!
Hoje é dia de falar de IA! Neste episódio, conversamos com Vinicius Mesel, programador e fundador da talkd.id, uma startup que foi acelerada pelo GitHub e que vem utilizando o poder da IA generativa para otimizar o atendimento aos clientes da Buser. Vem ver quem participou desse papo: Paulo Silveira, o host com a curiosidade e o interesse André David, o co-host que se convenceu com Python Vinicius Mesel, programador e fundador da talkd Links: Talkd.ai Aceleradora do GitHub Pyjobs FastAPI Flask SQLAlchemy Github da Talkd Langchain Tavily Search Google for Startups – Hipsters #211 Ecossistemas de Startups no Inovabra – Hipsters Ponto Tech #153 Startupismo da Real – Hipsters #112 Startups, investimentos e corretoras – Hipsters #70 Startups, Ecommerce e Deploys – Hipsters #60 Startups, Processos e Mercado Global – Hipsters #55 Startups, fitness e o dilema do inovador – Hipsters #50 Startups, Venture Capital e Investimentos – Hipsters #45 Startups, Blockchain e Bitcoins – Hipsters #40 Startups, Marketing e Resultados – Hipsters #35 Startups, Marketplaces e Desapego – Hipsters #30 Startups, Música e Educação – Hipsters #25 Startups, Olhos e MIT – Hipsters #20 Conheça as opções de Graduação na FIAP e desenvolva experiências de futuro com propósito, nas áreas da tecnologia e da inovação que estão transformando o mundo. TechGuide.sh, um mapeamento das principais tecnologias demandadas pelo mercado para diferentes carreiras, com nossas sugestões e opiniões. #7DaysOfCode: Coloque em prática os seus conhecimentos de programação em desafios diários e gratuitos. Acesse Produção e conteúdo: Alura Cursos de Tecnologia – Edição e sonorização: Rede Gigahertz de Podcasts
Invista na transformação da sua carreira!
Aprenda a criar, programar e monitorar seus pipelines de dados com o Apache Airflow. Esta formação vai te preparar para trabalhar com Engenharia de Dados utilizando a linguagem de programação Python e a ferramenta Apache Airflow. Funciona como um guia de aprendizado para auxiliar pessoas interessadas em entrar no mercado de trabalho e também como mecanismo de consulta para profissionais experientes. O QUE É O APACHE AIRFLOW? O Apache Airflow é uma ferramenta open source, escrita em Python, criada pelo Airbnb em 2014 e atualmente faz parte da Apache Software Foundation. Trata-se de um orquestrador de fluxos, ou seja, nos permite decidir em qual momento e em quais condições nosso programa irá rodar. É utilizada principalmente para criação, monitoramento e agendamento de pipeline de dados de forma programática. O QUE VAMOS APRENDER? Nessa formação, vamos aprender a instalar e conhecer a ferramenta Apache Airflow, entendendo e aplicando de forma prática conceitos como: DAGs, orquestração de pipelines e máquinas virtuais. Você irá construir todo o processo de ETL e terá a oportunidade de se aprofundar nos conceitos de Data Lakes, tratamento e o carregamento de diferentes tipos de camadas. Por fim, vamos focar nossos estudos nos executores do Airflow e também em como utilizar o Airflow no Kubernetes. QUAIS SÃO OS PRÉ-REQUISITOS PARA FAZER ESSA FORMAÇÃO? Para aproveitar melhor esse conteúdo, é importante que você já saiba programar em linguagem Python, conheça conceitos básicos de Linux e como executar comandos no terminal.
A inteligência artificial está transformando todas as especialidades de segurança, do SOC ao pentest, do GRC ao AppSec. Esta trilha ensina qualquer profissional de segurança a usar IA de forma prática: desde engenharia de prompt e automação com Python até detecção de ameaças com machine learning e operação de agentes autônomos de segurança. Não é uma trilha de data science: é uma trilha de aplicação real de IA no trabalho de quem protege organizações.
A formação AWS Data Lake da Alura tem como objetivo preparar a pessoa aluna para trabalhar com Engenharia de Dados utilizando serviços da AWS, Apache Spark e Python. Funciona como um guia de aprendizado para auxiliar pessoas interessadas em entrar no mercado de trabalho e também como mecanismo de consulta para profissionais experientes. O que é AWS? A AWS (Amazon Web Services) é uma plataforma de serviços em nuvem oferecida pela Amazon. No contexto de Engenharia de Dados, a AWS desempenha um papel significativo ao fornecer uma variedade de serviços e ferramentas que facilitam a coleta, processamento, armazenamento e análise de grandes volumes de dados. O que vamos aprender? Nesta formação, vamos aprender a construir um Data Lake na AWS com uma pipeline completa desde a ingestão de dados externos, processamento e ETL, até análise de dados, construção de dashboard e construção de IaaC (Infraestrutura como Código). Você vai manipular dados utilizando Apache Spark, Python e diferentes bibliotecas como urllib, boto3, BytesIO, entre outras. Além disso, vai aprender sobre boas práticas na manipulação de grande volume de dados, como salvar os arquivos em Parquet, aumentar o número de workers no AWS Glue e fazer processamento distribuído com AWS EMR. Você também irá aprender sobre a criação de dashboards no Quicksight, boas práticas de DataViz, GenAI na visualização de dados, etc. Outro tópico bastante importante no dia a dia de um Engenheiro de Dados é a Infraestrutura como código, que possibilita que infraestruturas sejam rapidamente criadas e configuradas, além de permitir que códigos sejam reutilizados. Quais são os pré-requisitos para fazer essa formação? Para melhor aproveitamento do conteúdo, recomendamos que você já saiba programar em Python, tenha algum conhecimento em Spark e Cloud Computing.
Aprenda os aspectos essenciais para a criação de scriptings para automatizar suas tarefas em DevOps, desde a configuração e monitoramento de ambientes até tarefas de deploy e pós-deploy. Se você estiver começando em DevOps, inicie pela formação Começando em DevOps. Inicialmente, você mergulhará nos princípios de scripts em Bash, compreendendo sua estrutura e aplicações para monitorar ambientes e realizar tarefas pré-commits para certificar o bom funcionamento do código. Na sequência, o foco será no uso do Docker e Docker Compose para facilitar a execução e desenvolvimento de aplicações colaborativas em diferentes ambientes. Esta formação é ideal para pessoas desenvolvedoras que têm conhecimento prévio em conceitos de DevOps e desejam aprimorar seus conhecimentos em uso de scripts para automatização de tarefas em todo o pipeline de CI/CD.
Dado que você já fez a formação Power BI e conhece suas possibilidades de implementação, chegou o momento de entender de forma aprofundada como a ferramenta funciona por debaixo dos panos para encontrar soluções eficientes e desenvolver visuais elegantes. O que aprenderemos? Você aprenderá a utilizar as linguagens M e DAX para consumir APIs, modelar dados, desenvolver métricas aplicadas ao negócio e proteger os dados através do RLS. Além disso, utilizaremos conceitos de Design e conhecimentos de front-end e programação para desenvolver visuais profissionais de forma customizada.
Boas-vindas à Formação LangChain! Aqui você aprenderá como utilizar LangChain para gerenciar o uso de ferramentas, agentes e LLMs em soluções que utilizam IA Generativa. Inicialmente, você mergulhará na criação de cadeias simples, cadeias lineares e não lineares, além da gestão de memória com LangChain e LCEL. Em seguida, o foco será na criação de ferramentas customizadas, estruturando um Agente Executor e um gestor de agentes para garantir uma solução de IA robusta e escalável. Esta formação é ideal para pessoas desenvolvedoras com um bom conhecimento em Python e LLM, que desejam aprender a orquestrar uma solução de IA com maior capacidade de escala e independência de um único provedor de LLMs.
Esta formação Polars foi estruturada para dar todo o suporte necessário ao profissional de Data Science que deseja ampliar suas habilidades com uma biblioteca moderna, rápida e focada na eficiência no processamento de dados. Você passará por etapas fundamentais de exploração, manipulação, limpeza e otimização, comparando Polars com ferramentas populares como o Pandas e expandindo seu repertório de análise de dados para soluções em Rust. POR QUE ESTUDAR POLARS? O Polars é uma biblioteca focada em manipulação de dados, escrita em Rust, mas com interfaces em Python. Ele se destaca por sua eficiência e alta performance, aproveitando ao máximo os recursos de hardware para lidar com grandes volumes de dados. Assim como o Python se tornou uma linguagem essencial no mundo da Ciência de Dados, o Polars desponta como uma ferramenta de próxima geração para processamento e análise de dados, sendo capaz de oferecer velocidade, facilidade de uso, aplicação de recursos avançados e versatilidade. O QUE APRENDEREMOS? Na Formação Polars, você terá uma jornada completa passando pelos conceitos básicos da biblioteca até técnicas mais avançadas de manipulação e otimização de dados. Você aprenderá a coletar, limpar e explorar dados com o Polars, aplicar filtros, expressões e operações para refinar seus datasets, trabalhar com pivot tables, agrupamentos e processamento de time series usando a poderosa Lazy API do Polars, realizar tratamento avançado de dados, lidando com inconsistências, dados temporais, textuais e enum, explorar as vantagens de performance do Polars em comparação com outras ferramentas de análise e integrar Polars com Rust, aproveitando o ecossistema da linguagem para análises em alta performance.
Nesta trilha, você aprenderá a desenvolver agentes de inteligência artificial com Google ADK e Python, começando pela estrutura de um agente e evoluindo para aplicações compostas por múltiplos agentes capazes de colaborar na resolução de tarefas. Ao longo dos cursos, você irá explorar ferramentas, delegação entre agentes, gerenciamento de sessões e estados, callbacks, guardrails e estratégias para avaliar o comportamento dos agentes. A trilha também evolui para aspectos relacionados à execução e operação dessas aplicações, preparando você para construir sistemas de agentes mais estruturados e adequados a diferentes cenários de uso. Ao final, você será capaz de projetar, implementar, avaliar e evoluir sistemas agênticos utilizando o ecossistema do Google ADK.