O que você aprenderá_
- Automatize tarefas repetitivas de análise de dados com LLMs
- Desenvolva ferramentas personalizadas para geração de relatórios exploratórios e estatísticos, além de uma ferramenta dedicada à visualização de dados por meio de gráficos
- Crie um agente com LangChain capaz de responder perguntas sobre arquivos CSV
- Orquestre diferentes ferramentas em um único fluxo automatizado com LangChain
- Construa uma interface interativa com Streamlit para facilitar o uso do agente
- Realize o deploy da aplicação em nuvem, tornando seu assistente de análise de dados acessível via navegador
Público alvo_
Este curso é ideal para profissionais e estudantes da área de dados que já dominam Python e desejam aprender como automatizar tarefas de análise utilizando LLMs com LangChain. É voltado para quem busca aplicar inteligência artificial em projetos práticos e aumentar a produtividade em processos repetitivos de análise de dados.
Valquíria Alencar
Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.
Curso atualizado em 11/06/2025
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Respondendo perguntas sobre dados em arquivos CSV
- Gerando códigos com LLMs para analisar dados
- Executando o código gerado com ferramentas Python
- Automatizando a geração de código
Obtendo respostas explicativas
- Gerando conversação e memória
- Testando a cadeia de conversação
- Utilizando agentes para analisar dados
Construindo ferramentas do zero
- Ferramenta exploradora
- Testando a ferramenta exploradora
- Ferramenta estatística
- Ferramenta visual
- Testando a ferramenta visual
Orquestrando agentes capazes de usar múltiplas ferramentas
- Configurando as ferramentas disponíveis
- Orientando o agente com um prompt estratégico
- Criando e testando o agente
Criando uma interface interativa
- Configurando um ambiente virtual
- Definindo as ferramentas
- Criando a interface da aplicação
- Realizando o deploy da aplicação
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Escola
Inteligência Artificial
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