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Implemente segurança com ASVS na Alura. Aplique padrões e práticas DevSecOps para proteger aplicações críticas.
Aprenda a criar ferramentas de IA com Amazon Bedrock e Python, explorando categorização de imagens e textos e uso de bases de conhecimento.
Aprenda a entender, lidar e evoluir código legado em React com empatia, boas práticas e contexto histórico. Do CRA ao React 19, sem mistério.
Invista na transformação da sua carreira!
Aprenda a importar e exportar dados em Python com a biblioteca Pandas nos formatos CSV, XLSX, JSON, HTML e XML. Além disso, crie um banco de dados local e compreenda como escrever nele e ler consultas SQL.
Nesta formação, você conhecerá o banco de dados Oracle e aprenderá a realizar consultas simples e complexas. Você irá se familiarizar com o PL/SQL, conhecendo desde comandos básicos até as rotinas mais avançadas e aprenderá a organizar o seu código com packages. O que é PL/SQL? É uma linguagem que possibilita a construção de programas poderosos para empresas que precisam gerenciar tabelas com milhões ou bilhões de registros e, por isso, aprender essa tecnologia facilita o trabalho de quem manipula o Oracle Database. Qual a diferença entre SQL e PL/SQL? Podemos entender a PL/SQL também como uma extensão da SQL, como afinal revela o seu nome: Procedural Language Extensions to SQL. Realmente, ela adiciona funcionalidades ao SQL, que a tornam uma linguagem de programação completa, como controle de fluxo, tratamento de exceções, orientação a objetos, entre outras. Crie aplicações eficientes para a manipulação de grandes volumes de dados para bancos de dados Oracle!
Essa formação reúne cursos completos para quem quer começar no desenvolvimento de software, mesmo sem experiência prévia, e deseja ingressar em uma área com grande demanda no mercado. O que vamos aprender Nesta formação, vamos começar nossa jornada no desenvolvimento de software, aprendendo a programar desde o início. Vamos entender a lógica de programação, utilizando algumas das linguagens mais populares do mundo. Esse conhecimento é fundamental, pois nos oferece as bases para criar, analisar e resolver problemas computacionais de forma estruturada e eficiente. Além disso, vamos aprender a utilizar o GitHub, uma plataforma online para hospedagem e colaboração em projetos de desenvolvimento de software. Se trabalhamos em outras áreas, como marketing digital, experiência do usuário (UX), design ou áreas correlatas, essa formação nos ajudará a entender melhor como a área de tecnologia funciona. Assim, seremos capazes de nos comunicar de forma mais eficaz com a equipe de desenvolvimento.
Aprofunde-se em PHP e aprenda funções, manipulação de arquivos, tratamento de erros e muito mais. Transforme suas aplicações!
Domine copywriting com a Alura. Crie textos persuasivos e estratégias para atrair público e aumentar conversões.
Inicie seus estudos em classificação de dados! A classificação com Machine Learning é uma técnica na área da inteligência artificial em que um algoritmo é treinado para identificar e categorizar dados em classes ou categorias distintas, com base nos padrões e características encontrados em conjuntos de dados. O que você aprenderá? Nesta formação, você aprenderá os primeiros passos em classificação, validação e métricas, como resolver problemas multiclasse e otimização de modelos. Você também aprenderá sobre dados multidimensionais, combinação de classificadores, como melhorar o desempenho com XGBoost e aprendizado semi-supervisionado. Ao finalizar a formação, você estará capacitado(a) a aplicar técnicas de classificação com confiança, melhorando o seu conjunto de habilidades em Machine Learning e preparando-se para desafios práticos do mercado.
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!