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      Trilha Machine Learning Avançada

      Seja especialista em Machine Learning e ajude as empresas otimizar recursos, escalar atendimento, aumentar segurança do trabalho ou diminuir falhas e muito mais. Inspirado na forma forma como aprendemos, através da capacidade humana de detectar diversos tipos de padrões, os cientistas ampliaram as áreas de atuação do Machine Learning. Inspirado muitas vezes pela forma como nos comunicamos, enxergamos e até mesmo como nossos neurônios reagem a um estímulo, floresce na inteligência artificial sub-áreas como Processamento de Linguagem Natural, Visão computacional, Deep Learning e tantas outros. Nesta formação vamos trabalhar esses tópicos, entendendo o que são estas áreas que vem se tornando destaques dentro das empresas. Por que estudar Deep Learning, NLP e Visão Computacional? Processamento de linguagem natural e Visão Computacional são áreas com grandes potenciais para exploração e desenvolvimento de aplicações reais. Um exemplo em NLP são os Chatbots cada vez mais "humanizados" que resolvem problemas sem intervenção humana, já na visão computacional temos modelos que analisam uma imagem, por exemplo uma radiografia e auxilia um médico na detecção de fraturas. Esse mercado pulsante que utiliza tecnologias mais avançadas como NLP e Visão computacional, atingiu grau suficiente de qualidade, impulsionado pelo poder do Deep Learning. Esta técnica de aprendizado profundo que combina uma série de "neurônios" em camadas para solução de problemas complexos está abrindo portas e gerando uma ruptura na forma como resolvemos os grandes desafios no aprendizado de máquinas. Nesta formação vamos iniciar nosso mergulho por estes tópicos que não param de crescer, vamos lá!

    • TrilhasDados

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    Trilha Engenharia de Analytics

    A formação em Engenharia de Analytics da Alura é um guia de estudos completo, ideal para quem deseja dominar as ferramentas e processos mais avançados de análise de dados. Cada etapa foi cuidadosamente planejada pela nossa equipe, garantindo que, ao final da formação, você terá as habilidades necessárias para implementar e gerenciar pipelines de dados, analisar grandes volumes de dados e apresentar resultados de forma eficiente, utilizando as melhores práticas do mercado. Por que aprender Engenharia de Analytics? A Engenharia de Analytics é uma das áreas mais estratégicas e demandadas na gestão e análise de dados. Com o crescente volume de dados gerados diariamente, é fundamental saber como automatizar e otimizar processos de coleta, transformação e análise de dados. Utilizando ferramentas modernas como AWS Glue, Athena e QuickSight, a formação em Engenharia de Analytics capacita você a construir pipelines de dados robustos, analisar informações diretamente na nuvem e apresentar insights com visualizações impactantes. Além disso, a formação inclui boas práticas de gestão financeira em ambientes de cloud e a manutenção da qualidade dos dados, essenciais para quem deseja se destacar nessa área. O que você aprenderá Na Formação Engenharia de Analytics, você vai explorar o poder da AWS, uma das plataformas mais usadas para análise de dados em ambientes cloud. Você aprenderá a construir e automatizar pipelines de dados utilizando o AWS Glue, fazer análises eficientes com o Amazon Athena e criar visualizações dinâmicas com o AWS QuickSight. Além disso, a formação aborda temas essenciais como FinOps, para otimizar os custos da nuvem, e a importância da manutenção da qualidade de dados em ambientes de cloud. Com projetos práticos aprofundados, esta formação foi elaborada para capacitar você a enfrentar os desafios da Engenharia de Analytics, preparando-o para uma carreira em uma das áreas mais promissoras e em crescimento no mercado de dados. 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, SQL e Cloud Computing.

  • TrilhasDados

    Trilha CD4ML: Continuous Delivery for Machine Learning

    O QUE É O CD4ML? CD4ML significa Continuous Delivery for Machine Learning, Entrega Contínua para Aprendizado de Máquina, em tradução livre. É uma abordagem para desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina de forma ágil e confiável. Segundo o artigo “Continuous Delivery for Machine Learning”: Entrega contínua para aprendizado de máquina (CD4ML) é uma abordagem de engenharia de software na qual uma equipe multifuncional produz aplicativos de aprendizado de máquina com base em código, dados e modelos. Essa produção se dá em incrementos pequenos e seguros que podem ser reproduzidos e liberados de forma confiável a qualquer momento, em ciclos curtos de adaptação. Assim como a entrega contínua (continuous delivery) é uma prática que visa entregar software de forma rápida e segura, o CD4ML busca aplicar os mesmos princípios para a entrega de modelos de aprendizado de máquina, com o objetivo de tornar esse processo mais rápido, seguro e confiável. Isso significa que, em vez de desenvolver um modelo e implantá-lo manualmente, o CD4ML propõe um processo automatizado e iterativo, em que o modelo é continuamente testado, avaliado e atualizado. O CD4ML é composto por diversas práticas, como versionamento de modelos, automação de testes, monitoramento de métricas e feedback contínuo. Tudo isso visa garantir que o modelo esteja sempre atualizado e entregando resultados precisos e confiáveis. O QUE VAMOS APRENDER? Nesta formação, você vai aprender sobre a entrega contínua de sistemas de aprendizado de máquina (CD4ML), uma abordagem que visa automatizar e acelerar o ciclo de vida dos projetos de ML. Você vai conhecer ferramentas e técnicas para realizar o build, os testes e o deploy das aplicações de forma rápida e confiável. Você também vai entender como gerenciar os dados e os modelos de ML, usando o versionamento de dados e o rastreio de experimentos. Além disso, você vai compreender a importância da melhoria contínua e da governança de dados e modelos para garantir a qualidade e a ética dos sistemas de ML. Por fim, você vai distinguir as responsabilidades de cada profissional envolvido na entrega contínua de sistemas de aprendizado de máquina, como engenheiros de dados, engenheiros de machine learning e cientistas de dados. QUAIS SÃO OS PRÉ-REQUISITOS PARA FAZER ESSA FORMAÇÃO? Para um aproveitamento mais completo do conteúdo, é recomendável possuir conhecimentos prévios em Python e conceitos de Aprendizado de Máquina.

  • TrilhasInteligência Artificial

    Trilha MySQL com Inteligência Artificial

    Aprenda a integrar MySQL com Inteligência Artificial para automatizar e otimizar a gestão de dados em escolas. Desenvolva habilidades práticas em administração de bancos de dados, segurança, alta disponibilidade e geração de relatórios com IA. O que é MySQL? MySQL é um dos sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais mais populares e amplamente utilizados no mundo, reconhecido por sua estabilidade, desempenho e facilidade de uso. Quando combinado com Inteligência Artificial (IA), MySQL se transforma em uma ferramenta poderosa para automatizar, otimizar e melhorar a eficiência de processos de gestão de dados. A integração de IA permite que os profissionais aproveitem ao máximo os recursos do MySQL, resolvendo desafios complexos de forma mais rápida e inteligente. Porque usar MySQL com IA? A utilização de MySQL com IA traz inúmeras vantagens, como a automação de tarefas repetitivas, otimização de consultas, geração de relatórios inteligentes e garantia de segurança e alta disponibilidade. Essa combinação permite que organizações, especialmente instituições educacionais, gerenciem grandes volumes de dados com maior eficiência, reduzindo custos operacionais e aumentando a produtividade. Escolher MySQL com IA é investir em uma solução moderna e adaptável que atende às demandas dinâmicas do mercado. O que aprenderemos? Nesta formação, os participantes irão dominar desde os conceitos básicos de administração de bancos de dados MySQL até técnicas avançadas de automação, otimização de consultas, geração de relatórios e configuração de alta disponibilidade. O curso abrange práticas recomendadas para manter bancos de dados seguros, eficientes e sempre disponíveis, utilizando ferramentas de IA como GEMINI da Google. Ao concluir a formação, você estará preparado para aplicar as melhores práticas e ferramentas de MySQL com IA, enfrentando com confiança os desafios reais de gestão de dados em instituições educacionais.

  • TrilhasDados

    Trilha Machine Learning para Negócios Digitais

    Caso você já tenha feito a formação de Machine Learning ou Machine Learning Avançada, já sabe que nós, como seres humanos somos capazes de aprender como detectar diversos tipos de padrões. E que machine learning é uma sub-área da inteligência artificial que estuda o reconhecimento de padrões através dos dados. Essa sub-área da Inteligência Artificial está cada vez mais em evidência, devido à sua capacidade de resolver problemas complexos. A dúvida que fica é como podemos resolver esses problemas com Machine Learning. Essa formação tem justamente o objetivo de mostrar como podemos resolver problemas de diversas áreas com Machine Learning. Alguns exemplos são, a detecção de fraude em transações financeiras, a recomendação de produtos em um e-commerce e a segmentação de clientes para campanhas de marketing, vamos estudar possíveis soluções para todos estes problemas. Além de discutir como solucionar problemas reais com Machine Learning, construiremos uma API para modelos de machine learning, realizaremos o famoso deploy e discutiremos sobre integração contínua e entrega contínua (CI/CD), abrindo as portas para o novo mundo do MLOps. Então prepare seus equipamentos de mergulho que está na hora de submergir mais fundo neste mar de conhecimento, vamos lá!

  • TrilhasDevOps

    Trilha Integração Contínua e Entrega Contínua

    Aprenda as práticas de Integração Contínua e Entrega Contínua, antes de começar essa formação, é importante que você conheça a base do DevOps, começando aqui. O que é Entrega Contínua (Continuous Delivery/ CD)? A Entrega Contínua é uma disciplina de desenvolvimento de software em que você cria software de forma que ele possa ser colocado em produção a qualquer momento usando automação e ciclos curtos de entrega. Segundo Martin Fowler você está fazendo entrega contínua quando: Você pode fazer deploy do seu software durante todo o ciclo de vida;Sua equipe prioriza manter o software pronto para deploy em vez de trabalhar em novas funcionalidade;Qualquer pessoa pode obter feedback rápido e automatizado sobre quão pronto para entrar em de produção seus sistemas estão, sempre que alguém fizer uma alteração neles;Você pode fazer deploy de qualquer versão do software para qualquer ambiente sob demanda simplesmente apertando um botão. O que é Integração Contínua (Continuous Integration/ CI)? A Integração Contínua é uma prática de desenvolvimento de software onde as pessoas desenvolvedoras integram seu trabalho com frequência, geralmente cada pessoa integra pelo menos diariamente. Cada integração é verificada por uma compilação automatizada (incluindo testes) para detectar erros de integração o mais rápido possível. Como integração contínua e entrega contínua estão ligadas? Você obtém entrega contínua integrando continuamente o software feito pela equipe de desenvolvimento, criando executáveis ​​e executando testes automatizados nesses executáveis para detectar problemas. A Integração Contínua geralmente se refere à integração, construção e teste de código dentro do ambiente de desenvolvimento. A Entrega Contínua se baseia nisso, lidando com os estágios finais necessários para a implantação em produção. O que você vai aprender nessa formação? Você criará sua primeira rotina de integração contínua para automatizar parte das tarefas do seu dia a dia ao desenvolver uma aplicação.Você vai aprender o que é pipeline, a trabalhar com branches e a fazer rollback.Você vai usar o Github Actions.Você vai aprender a criar containers Docker e rodar testes automaticamente.Vai fazer entrega contínua usando Cloud. Qual a importância de aprender Integração contínua e Entrega contínua? Além dessas abordagens diminuírem os problemas de integração de software, diminuírem o tempo em que o software leva para entrar em produção, aumentarem a qualidade do código, na pesquisa da Stack Overflow de 2022 69.79% das pessoas desenvolvedoras de software responderam que tem Integração contínua (mais recorrente) e Entrega contínua na empresa onde trabalham, ou seja, é bem possível que você use no dia a dia integração e entrega contínua. Quais são os pré-requisitos para fazer essa formação? Para aproveitar melhor esse conteúdo é importante que você já saiba programar em alguma linguagem, conheça o básico de conceitos de Linux e como executar comandos no terminal.

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    Trilha Visão Computacional com OpenCV

    Aprenda a analisar e tratar dados visuais através de diversas aplicações, aprenda sobre a análise de imagens com OpenCV, Tesseract OCR e Teachable Machine em diversas aplicações reais do dia a dia. Em seguida, você vai conhecer o estudo de tratamento e análise de vídeos, tanto de arquivos quanto em tempo real. Para isso, utilizamos ferramentas como OpenCV e MediaPipe. A formação Visão computacional com OpenCV da Alura busca preparar estudantes para entender e trabalhar com dados visuais, como imagens e vídeos, através do OpenCV em suporte com outras ferramentas como Tesseract OCR e MediaPipe em um contexto de Data Science. Funciona como um guia de aprendizado para auxiliar pessoas interessadas em entrar no mercado de trabalho, desenvolver aplicações e também como mecanismo de consulta para profissionais experientes. O QUE É VISÃO COMPUTACIONAL? Visão computacional é uma área da Computação e Inteligência Artificial que estuda o processamento e análise de imagens e vídeos através de computadores. Dentre as áreas de aplicação estão o reconhecimento de objetos e pessoas, detecção de movimento e extração de textos em imagens e vídeos. O QUE VAMOS APRENDER? Nessa formação, vamos aprender a analisar e tratar dados visuais através de diversas aplicações. Em um primeiro momento, será trabalhada a análise de imagens com OpenCV, Tesseract OCR e Teachable Machine em diversas aplicações reais do dia a dia. Depois partiremos para o estudo de tratamento e análise de vídeos, tanto de arquivos quanto em tempo real. Para isso, utilizamos ferramentas como OpenCV e MediaPipe.

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    Trilha Infraestrutura como código

    Aprenda a criar e gerenciar sua infraestrutura na AWS com base em código, utilizando Terraform e Ansible. Você vai aprender desde os fundamentos, com boas práticas, até o conhecimento essencial para uma criação rápida e eficiente desses recursos. DevOps é uma cultura que tem crescido cada vez mais. Uma parte essencial dessa cultura é a Infraestrutura como Código, que permite que infraestruturas como máquinas virtuais, balanceadores de carga, entre outros recursos sejam rapidamente criadas e configuradas, de forma automatizada e documentada. Como a infraestrutura é criada a partir de código, podemos reutilizá-lo, acelerando o processo de desenvolvimento e possibilitando a criação de múltiplos ambientes a partir de um único código-fonte. A formação de Infraestrutura como Código da Alura é um guia completo para quem deseja iniciar uma carreira criando e gerenciando infraestrutura. Ao longo do curso, você aprenderá desde os fundamentos com boas práticas até o conhecimento prático necessário para construir ambientes de forma rápida e eficiente, utilizando o Terraform e o Ansible.

  • TrilhasDevOps

    Trilha DevOps

    Entenda as práticas por trás de uma verdadeira cultura DevOps e aprenda a usar as mais populares ferramentas como Docker e Jenkins, Ansible e Terraform. Se você estiver iniciando em DevOps, comece pela formação Começando em DevOps! DevOps é um movimento cultural, uma forma de pensar onde todos devem participar para melhorar a qualidade do software, automatizar e monitorar todas as operações, realizando testes, integrações e entregas contínuas. Conceitos como integração e entrega contínua são práticas fundamentais no mundo desenvolvimento e DevOps. Aqui você aprenderá o que é Infraestrutura como código, a fim de replicar ambientes e entender como automatizar a instalação de uma máquina, instalando as dependências necessárias através de ferramentas de provisionamento. Mas não é só de máquinas virtuais que a cultura DevOps se sustenta. Cada vez mais, ferramentas de conteinerização estão sendo utilizadas no mercado. Além disso, devemos saber como orquestrar esses containers para que as aplicações sempre se mantenham disponíveis e escaláveis. Por fim, não podemos deixar de procurar o feedback contínuo e monitorar o sistema em produção. Para tal, ferramentas de monitoramento e observabilidade serão apresentadas.

  • TrilhasGestão & Negócios

    Trilha Data Driven Marketing

    Ao longo dos anos, pessoas e negócios evoluíram de tal maneira que já não tomam decisões baseadas em suas próprias opiniões pessoais, muito menos baseado no que uma ou outra pessoa diz. No cenário atual de imperativo tecnológico, o grande GPS para a tomada de decisões nas empresas são os dados. Sejam eles de usuários, de redes sociais, de performance dos produtos ou de negócios. São os dados que direcionam a rota estratégica das grandes e pequenas empresas. Por isso mesmo, ter um letramento em dados de marketing é fundamental para um sólido desenvolvimento na área. Sabendo disso, preparamos uma formação cuidadosamente pensada para desenvolver seus conhecimentos práticos em dados para marketing. Composta por três cursos, essa formação pretende iniciar com uma ampla informação sobre a jornada data-driven, desde a cultura de empresas que trabalham dessa forma, até a demonstração prática de como aplicar o uso de dados em campanhas de marketing digital, passando por uma breve explicação de estatística para métricas de marketing. Além de todo o conteúdo, contamos com a participação do gerente de governança de dados na MAPFRE e professor da FIAP Allan Henrique, que traz traz sólidas experiências reais de data-driven nos negócios. O projeto prático da formação envolve uma metodologia de aprendizagem baseada em problemas que permeiam os três cursos. No primeiro curso, você começará com desafios de baixa complexidade, equivalentes aos que pessoas em início de carreira vivenciam em empresas nos setores de marketing. Ao finalizar o primeiro passo e iniciar o segundo, você começará a receber desafios mais complexos, correspondentes aos que uma pessoa com senioridade pleno começaria a resolver em seu time de marketing. Já no terceiro e último passo, você deverá ser capaz de aplicar tudo o que aprendeu com mais autoridade e domínio do assunto. As situações problemas serão mais desafiadoras e seu aprendizado será concreto. Mas afinal, o que é data driven marketing e qual sua importância? Em sua essência, o Data-Driven Marketing é a prática de coletar, analisar e interpretar dados para tomar decisões estratégicas de marketing. É ir além das métricas superficiais e mergulhar na riqueza de informações que os dados oferecem, desvendando padrões, tendências e comportamentos do público-alvo, uma vez que o acesso aos dados em volume massivo são uma realidade atual, o que chamamos "big-data".

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