Você construirá um sistema CRUD completo em Java para gerenciar coleções de pôsteres, desde a configuração do ambiente até a persistência de dados. Aprenda a manipular informações de pôsteres de forma eficiente, aplicando as melhores práticas de desenvolvimento Java.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores iniciantes em Java interessados em criar aplicações com persistência de dados.
Ao concluir, você será capaz de: Construir um sistema de gerenciamento de dados CRUD completo para pôsteres, utilizando Java para persistência e lógica de negócio.
7 módulos · 11h · certificado ao final
- Configurando o Cenário de Gerenciamento de Pôsteres
Avaliar as dificuldades de gerenciar coleções de pôsteres manualmente e configurar o ambiente de desenvolvimento Java.
- Construindo a Estrutura de Dados do Pôster
Projetar a entidade 'Pôster' em Java e seu mapeamento para um banco de dados relacional.
- Construindo Operações de Criação e Leitura (CREATE e READ)
Implementar a lógica de negócio para criar novos pôsteres e listar todos os pôsteres existentes.
- Integrando Lógica de Atualização e Exclusão (UPDATE e DELETE)
Adicionar funcionalidades para atualizar informações de pôsteres existentes e removê-los do sistema.
- Publicando Relatórios e Auditoria de Dados com IA
Gerar relatórios básicos sobre a coleção de pôsteres e identificar possíveis inconsistências nos dados usando ferramentas de IA.
- Testando a Robustez do CRUD de Pôsteres
Escrever testes unitários e de integração para garantir a correção e a robustez das operações CRUD.
- Projeto Final: Sistema de Gestão de Pôsteres com Java
Consolidar todo o conhecimento adquirido para entregar um sistema CRUD completo e testado para o gerenciamento de pôsteres.
Projeto Final
Sistema de Gestão de Pôsteres com Java
Atualmente, a escolha de um tokenizer para seus modelos de linguagem pode parecer um tiro no escuro, impactando diretamente custo e performance. Ao final deste curso, você estará apto a instrumentalizar, monitorar e otimizar suas estratégias de tokenização, navegando com confiança entre as ofertas de Big Tech e as soluções Open Source para construir sistemas de IA mais eficientes e transparentes.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, cientistas de dados e pesquisadores que trabalham com modelos de linguagem e buscam otimizar a performance e o custo de suas aplicações de IA.
Ao concluir, você será capaz de: Instrumentar, monitorar e otimizar estratégias de tokenização, avaliando e implementando a solução mais adequada para projetos de IA, navegando entre opções de Big Tech e Open Source.
5 módulos · 9h · certificado ao final
- Instrumentando o Campo de Batalha dos Tokens
Identificar os princípios fundamentais da tokenização e executar a tokenização de um texto com abordagens Big Tech e Open Source.
- Monitorando o Comportamento e as Métricas dos Tokenizers
Analisar as métricas de desempenho e características intrínsecas de diferentes tokenizers em contextos variados de texto.
- Diagnosticando Ineficiências e Vieses na Tokenização Atual
Identificar padrões de ineficiência, vieses e limitações em tokenizers genéricos ao aplicá-los a um dataset específico de um projeto.
- Otimizando a Estratégia de Tokenização com Soluções Personalizadas
Treinar ou adaptar um tokenizer Open Source para um domínio específico, visando otimizar a eficiência, reduzir custos e melhorar a representação semântica.
- Projeto Final: Proposta Técnica: Avaliando e Escolhendo a Estratégia de Tokenização
Consolidar o conhecimento para elaborar uma proposta técnica que justifique a escolha de um tokenizer específico para um projeto de IA, considerando custos, desempenho, flexibilida
Projeto Final
Uma Proposta Técnica detalhada, justificando a escolha e implementação de uma estratégia de tokenização (Big Tech ou Open Source) para um projeto de IA real, com análise de custo-benefício e impacto.
Quem opera sistemas de TV hoje precisa entender desde o sinal até os dados de audiência. Este curso leva você do diagnóstico da infraestrutura à construção de um monitoramento integrado, manual no início e automatizado ao final.
Nível: Iniciante
Para quem é: Profissionais de mídia, Comunicação social e marketing que trabalham com broadcasting ou sinalização digital
Ao concluir, você será capaz de: Configurar e monitorar sistemas de TV com ferramentas digitais
6 módulos · 6h · certificado ao final
- Auditando o cenário atual dos sistemas de TV
Diagnosticar a estrutura e tecnologias de um sistema de TV
- Revisando tecnologias de transmissão e compressão
Identificar padrões de transmissão e compressão aplicáveis
- Corrigindo indicadores de audiência e qualidade
Calcular e interpretar métricas de desempenho de TV
- Padronizando configurações de encoder e decoder
Configurar parâmetros de codificação e decodificação de sinal
- Documentando processos e parâmetros de qualidade
Padronizar a documentação técnica de sistemas de TV
- Projeto Final: Sistema de Monitoramento de TV Integrado
Integrar ferramentas digitais para monitorar sinais e audiência
Projeto Final
Dashboard de monitoramento que exiba indicadores de audiência e qualidade de sinais de TV, integrando dados de múltiplas fontes em uma interface centralizada
A atuação como Forward Deployed Engineer preenche a lacuna entre a estratégia técnica e as necessidades operacionais do cliente. Este curso capacita você a integrar soluções de IA diretamente nos fluxos de trabalho do cliente, otimizando resultados de negócio de forma tangível.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Engenheiros de software, cientistas de dados, e profissionais de TI que buscam aplicar soluções diretamente com clientes e impulsionar resultados de negócio.
Ao concluir, você será capaz de: Construir e implantar soluções tecnológicas, com foco em IA, alinhadas às necessidades de negócio de clientes como Forward Deployed Engineer.
5 módulos · 8h · certificado ao final
- Coletando Requisitos de Negócio e Desmontando Um Caso de Sucesso FDE
Compreender a estrutura e os componentes de uma solução de IA já implantada em um cenário real de cliente, identificando o fluxo de valor FDE.
- Tratando Demandas do Cliente e Projetando Arquiteturas de Solução FDE
Elaborar um projeto de solução técnica robusta e escalável, alinhado às necessidades e restrições de um cliente, considerando a integração de IA.
- Analisando Dados para Treinamento e Desenvolvendo Modelos de IA Adaptados
Desenvolver e iterar componentes de IA que atendam aos requisitos funcionais e de performance definidos com o cliente, utilizando dados reais ou simulados para prototipagem.
- Medindo Impacto e Otimizando a Implantação de Soluções de IA em Produção
Realizar a implantação de uma solução de IA em um ambiente simulado de cliente, monitorar seu desempenho e impacto, e identificar oportunidades de otimização.
- Projeto Final: Plano de Engajamento e Implantação FDE com IA
Consolidar todas as etapas de um projeto FDE, desde a compreensão da necessidade até a estratégia de implantação, monitoramento e otimização contínua, visando o sucesso do cliente.
Projeto Final
Um Plano de Engajamento e Implantação de Solução de IA para Cliente como Forward Deployed Engineer
Pare de desperdiçar meses em candidaturas genéricas que não impressionam. Este curso acelera sua entrada na pós-graduação, ensinando a construir um perfil acadêmico competitivo e a utilizar ferramentas modernas para otimizar cada etapa.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Estudantes, pesquisadores e profissionais que buscam ingresso em programas de pós-graduação stricto sensu (mestrado e doutorado).
Ao concluir, você será capaz de: Construir uma candidatura robusta para programas de mestrado e doutorado, otimizando currículos, projetos e publicações.
6 módulos · 6h · certificado ao final
- Modelando o Perfil Acadêmico e Expectativas
Definir os requisitos e expectativas para ingresso em programas de mestrado e doutorado, alinhando interesses com oportunidades.
- Implementando o Currículo Lattes Estratégico
Desenvolver um currículo Lattes que destaque as competências e experiências mais relevantes para a pós-graduação, focando em impacto e clareza.
- Refatorando o Projeto de Pesquisa com Suporte de IA
Estruturar e refinar o projeto de pesquisa, utilizando ferramentas de IA para explorar ideias, organizar a literatura e otimizar a clareza e coerência.
- Validando as Publicações Científicas com Assistência de IA
Avaliar e aprimorar o potencial de publicações existentes e planejar novas, utilizando IA para análise de texto e adequação de estilo acadêmico.
- Versionando a Carta de Intenções e Preparação para Entrevista com IA
Elaborar uma carta de intenções persuasiva e preparar-se para entrevistas, utilizando ferramentas de IA para refinar a escrita e simular cenários.
- Projeto Final: Pasta de Candidatura Otimizada para Pós-Graduação
Consolidar e finalizar todos os materiais de candidatura, garantindo sua coerência, alinhamento com os objetivos acadêmicos e apresentação profissional.
Projeto Final
Uma pasta de candidatura completa e otimizada para mestrado ou doutorado, contendo currículo Lattes, projeto de pesquisa, carta de intenções e rascunhos de publicações revisados.
Sem um plano claro, a busca por uma carreira relevante pode parecer um labirinto, resultando em oportunidades perdidas e estagnação. Este curso transforma essa incerteza em estratégia, capacitando você a mapear seu valor e atingir seus objetivos profissionais com clareza e ferramentas inteligentes.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais em transição de carreira, recém-formados ou aqueles que buscam maior relevância e clareza em seu percurso profissional, independente da área de atuação.
Ao concluir, você será capaz de: construir uma trajetória profissional estratégica e adaptável, aplicando ferramentas de análise e inteligência artificial para otimizar sua busca por relevância no mercado de trabalho em qualquer área.
7 módulos · 9h · certificado ao final
- Mapeando a Inércia Profissional e o Custo da Desorientação
Identificar os desafios atuais de sua trajetória profissional e compreender o impacto da falta de um plano claro na sua evolução de carreira.
- Automatizando a Análise de Ponto de Partida e Tendências de Mercado
Analisar suas competências, interesses e o cenário de mercado, utilizando ferramentas de IA para identificar lacunas e oportunidades iniciais.
- Orquestrando o Design da Sua Carreira Alvo com Apoio de IA
Definir um ou mais modelos de carreira relevantes e desejados, estruturando metas de curto, médio e longo prazo com o auxílio de IA.
- Automatizando a Otimização de Perfil e Currículo com IA
Construir e otimizar seu currículo, perfil do LinkedIn e outros materiais de apresentação profissional para atrair a atenção de recrutadores, aplicando sugestões de IA.
- Mapeando Estratégias de Prospecção Ativa com Ferramentas Inteligentes
Desenvolver estratégias eficazes para a busca ativa de oportunidades de emprego e networking, utilizando a IA para identificar e qualificar contatos e vagas.
- Simulando Cenários Cruciais de Seleção e Negociação com IA
Praticar e aprimorar suas habilidades de entrevista e negociação salarial, simulando situações reais com apoio de agentes de IA.
- Projeto Final: Padronizando o Crescimento Profissional Contínuo
Desenvolver um plano de desenvolvimento contínuo para sua carreira, adaptável às mudanças do mercado, incorporando o uso estratégico de IA para aprendizado e atualização.
Projeto Final
Um plano de carreira estratégico e um conjunto de materiais de apresentação profissional otimizados, incluindo currículo, perfil de LinkedIn e um plano de desenvolvimento contínuo, todos validados e aprimorados com o uso de ferramentas de IA.
Muitos aspirantes à pós-graduação se veem perdidos diante da complexidade dos editais e da competitividade. Este curso irá desmistificar o processo, guiando você na construção de uma candidatura impecável, aproveitando o poder da inteligência artificial para refinar cada detalhe.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Graduados e pós-graduados que desejam ingressar em programas de mestrado ou doutorado em universidades públicas e buscam orientação para otimizar suas candidaturas.
Ao concluir, você será capaz de: Construir uma candidatura robusta e estratégica para programas de pós-graduação (mestrado e doutorado) em universidades públicas.
5 módulos · 8h · certificado ao final
- Auditando o Edital e o Perfil do Candidato
Identificar os pontos críticos de um edital e analisar um perfil de candidato para alinhar expectativas e requisitos.
- Revisando a Proposta de Pesquisa com Auxílio de IA
Refinar uma proposta de pesquisa inicial, alinhando-a aos interesses do programa e utilizando IA para aprimorar a estrutura e o conteúdo.
- Corrigindo o Currículo Lattes e a Carta de Intenções com Estratégia Inteligente
Otimizar o currículo Lattes e a carta de intenções, utilizando IA para identificar oportunidades de destaque e garantir a coerência com o perfil do programa.
- Padronizando a Preparação para a Arguição e a Entrevista
Desenvolver uma estratégia padronizada para as etapas de arguição da proposta e entrevista, prevendo perguntas e elaborando respostas concisas.
- Projeto Final: Documentando a Estratégia de Aprovação em Pós Pública
Consolidar todos os elementos da candidatura e do plano de preparação em um documento estratégico final para submissão.
Projeto Final
Um dossiê de candidatura completo e otimizado para um programa de pós-graduação (mestrado ou doutorado) em universidade pública.
A insegurança no processo seletivo para mestrados em universidades públicas pode parecer um labirinto, repleto de requisitos e expectativas pouco claras. Este curso transforma sua incerteza em estratégia, preparando você com as ferramentas e o conhecimento para construir uma candidatura competitiva e ser aprovado.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Graduandos e profissionais interessados em ingressar em programas de mestrado de universidades públicas
Ao concluir, você será capaz de: Elaborar uma candidatura robusta e estratégica para processos seletivos de mestrado em universidades públicas
5 módulos · 8h · certificado ao final
- Medindo os Requisitos do Processo Seletivo
Identificar e quantificar os diferentes componentes e critérios dos processos seletivos para mestrados
- Coletando Informações e Elaborando o Cronograma
Organizar dados sobre linhas de pesquisa, orientadores potenciais e construir um cronograma estratégico de preparação
- Analisando a Literatura e Criando a Proposta de Projeto com IA
Utilizar ferramentas de IA para otimizar a revisão bibliográfica e desenvolver uma proposta de pesquisa consistente e inovadora
- Tratando sua Escrita Acadêmica e Simulando Entrevistas com IA
Aperfeiçoar o texto do projeto, carta de intenção ou memorial, e preparar-se para a etapa da entrevista oral ou escrita
- Projeto Final: Proposta de Mestrado Pronta para Envio
Compilar e refinar todos os documentos da candidatura, garantindo sua competitividade e adequação aos padrões acadêmicos
Projeto Final
Um pacote de candidatura completo para um programa de mestrado em universidade pública, incluindo proposta de pesquisa e carta de intenção
Este curso te guiará na construção de um Mecanismo de Defesa Multicamadas no Azure, desde a borda da rede até o dado em repouso. Você irá configurar firewalls, gerenciar identidades, segmentar redes e proteger dados, com laboratórios práticos em cenários de ataque real.
Nível: Intermediário
Para quem é: Profissionais de TI, administradores de sistemas, engenheiros de segurança e desenvolvedores que trabalham com Azure e buscam aprofundar suas habilidades em segurança na nuvem.
Ao concluir, você será capaz de: Implementar e validar estratégias de segurança em camadas no Azure, protegendo ativos desde a borda da rede até o dado em repouso contra cenários de ataque reais, utilizando recursos nativos e de IA para detecção e resposta.
6 módulos · 9h · certificado ao final
- Modelando um Cenário de Ataque Inicial na Borda da Rede
Reproduzir um ataque comum à borda da rede para compreender suas vulnerabilidades e o impacto de não ter defesas adequadas.
- Modelando Defesas de Borda Robusta no Azure
Projetar e configurar uma arquitetura de segurança de borda resiliente utilizando Azure Firewall, Azure DDoS Protection e Azure Web Application Firewall (WAF) para mitigar ameaças
- Implementando Controles de Acesso e Identidade com Análise de Risco por IA
Configurar e aplicar princípios de acesso mínimo privilegiado usando Azure Active Directory (Azure Entra ID) e Role-Based Access Control (RBAC), empregando IA para identificar e mi
- Refatorando a Segmentação e Isolamento da Rede Virtual
Segmentar e isolar recursos dentro da rede virtual utilizando Network Security Groups (NSGs) e Application Security Groups (ASGs) para prevenir a propagação lateral de ameaças.
- Versionando Respostas a Ameaças com IA e Automação no Azure
Configurar o Azure Defender for Cloud e o Azure Sentinel para detecção proativa de ameaças e orquestração de respostas automatizadas, aproveitando capacidades de IA e Machine Learn
- Projeto Final: Relatório de Postura de Segurança Multicamadas no Azure
Consolidar todas as camadas de segurança implementadas e apresentar um relatório abrangente da postura de segurança do ambiente Azure, incluindo recomendações de otimização e plano
Projeto Final
Um Relatório de Postura de Segurança Multicamadas no Azure, detalhando as configurações de defesa da borda da rede ao dado em repouso, com análise de riscos e recomendações de melhoria.
Organizações perdem tempo e recursos valiosos com plataformas de dados fragmentadas e governança inconsistente, atrasando insights críticos e a inovação em IA. Este curso aborda essas ineficiências, ensinando a unificar a engenharia de dados e a ciência de ML em um ambiente colaborativo e escalável.
Nível: Intermediário
Para quem é: Profissionais de dados, engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas que buscam otimizar e unificar seus fluxos de trabalho de dados e IA na plataforma Databricks.
Ao concluir, você será capaz de: Construir e gerenciar pipelines de dados escaláveis, modelos de machine learning e soluções de IA generativa utilizando Delta Lake, Spark, MLflow, Delta Live Tables, Unity Catalog e Mosaic no Databricks.
7 módulos · 11h · certificado ao final
- Configurando o Ambiente Databricks e Entendendo o Delta Lake
Compreender a arquitetura e os componentes chave do Databricks, configurar o ambiente de trabalho e explorar os fundamentos do Delta Lake para ingestão de dados.
- Construindo Pipelines Declarativos com Delta Live Tables e Spark
Aplicar Delta Live Tables (DLT) para desenvolver pipelines de ETL (Extract, Transform, Load) declarativos e escaláveis, garantindo a qualidade e confiabilidade dos dados.
- Integrando Governança de Dados e IA com Unity Catalog
Configurar e aplicar o Unity Catalog para centralizar a governança de dados, gerenciar acessos e garantir a segurança e a auditabilidade de todos os ativos de dados e ML.
- Construindo o Ciclo de Vida de Machine Learning com MLflow
Utilizar MLflow para gerenciar o ciclo de vida completo de modelos de Machine Learning, incluindo rastreamento de experimentos, empacotamento de modelos e registro para implantação
- Integrando IA Generativa com Mosaic para Enriquecimento de Dados
Explorar e aplicar as capacidades de IA Generativa com Mosaic (via Databricks) para enriquecer conjuntos de dados, gerar features sintéticas ou auxiliar na interpretação de informa
- Testando e Otimizando Soluções de Dados e ML no Databricks
Implementar estratégias de teste para pipelines de dados e modelos de ML, otimizando o desempenho e a confiabilidade de toda a solução.
- Projeto Final: Publicando uma Solução Unificada de Dados e IA
Criar uma solução completa que integre Delta Lake, Spark, Delta Live Tables, Unity Catalog, MLflow e IA Generativa com Mosaic, desde a ingestão de dados até a entrega de insights e
Projeto Final
Um ecossistema de dados e IA no Databricks, incluindo um pipeline DLT operacional, um modelo de Machine Learning rastreado pelo MLflow, dados enriquecidos por IA Generativa com Mosaic e ativos governados pelo Unity Catalog.
