Este curso guia você pela reconstrução de sua comunicação em inglês, partindo da análise de falhas comuns até a criação de mensagens claras. Aprenda a estruturar o idioma e utilize a inteligência artificial para refinar sua fala e escrita, garantindo uma comunicação eficaz em situações diversas.
Nível: Iniciante
Para quem é: Pessoas que desejam aprender os fundamentos do inglês para uso cotidiano, profissional ou acadêmico inicial, focando na prática e correção.
Ao concluir, você será capaz de: Construir a capacidade de se comunicar de forma básica e compreensível em inglês para cenários cotidianos e profissionais iniciais.
5 módulos · 9h · certificado ao final
- Mapeando Erros Comuns em Mensagens Escritas em Inglês
Identificar e classificar padrões de erros gramaticais, de vocabulário e de estrutura em um texto em inglês.
- Padronizando Estruturas Frasais e Vocabulário Essencial
Construir sentenças gramaticalmente corretas e expandir o vocabulário para autoapresentação e descrição de rotinas.
- Simulando Interações e Recebendo Feedback com Ferramentas de IA
Praticar a conversação e escrita em inglês em cenários simulados, utilizando IA para obter feedback imediato sobre pronúncia, gramática e escolha de vocabulário.
- Mapeando Cenários Cotidianos e Expressões Idiomáticas Básicas
Expandir o vocabulário para cobrir situações de comunicação diária e identificar o uso de expressões idiomáticas comuns.
- Projeto Final: E-mail de Apresentação e Convite Formal
Criar um e-mail de apresentação profissional e um convite formal em inglês, aplicando de forma integrada todas as habilidades de escrita e revisão adquiridas.
Projeto Final
E-mail de apresentação e convite formal em inglês, revisado e finalizado.
Gerenciar o ciclo de vida completo de um sistema de IA, desde seu design inicial até a aplicação de políticas éticas e regulatórias em produção, é um desafio complexo que exige um framework de governança bem estruturado. Este curso guia você pela criação de um sistema de governança de IA que começa na arquitetura e se estende por todo o ciclo de vida do modelo.
Nível: Intermediário
Para quem é: Arquitetos de software, engenheiros de IA, líderes técnicos e profissionais envolvidos na governança de dados e IA.
Ao concluir, você será capaz de: Implementar um framework de governança de IA robusto, integrando princípios éticos e regulatórios desde a fase de arquitetura de sistemas.
7 módulos · 9h · certificado ao final
- Modelando os Fundamentos da Governança de IA
Definir os princípios e o escopo essenciais para um sistema de governança de IA eficaz e responsável.
- Implementando a Arquitetura Orientada à Governança
Propor componentes e estruturas arquiteturais que incorporem e facilitem a aplicação de políticas de governança para modelos de IA.
- Refatorando Políticas de Uso e Conformidade de IA
Adaptar políticas organizacionais e regulatórias (como ISO 42001 e LGPD) para endereçar as particularidades do desenvolvimento e uso de IA.
- Validando Riscos e Responsabilidades em IA
Identificar, avaliar e definir planos de mitigação para riscos inerentes aos sistemas de IA, atribuindo responsabilidades claras aos envolvidos.
- Versionando Modelos e Artefatos de IA com Auditoria
Estabelecer processos para o versionamento e a rastreabilidade completa de modelos de IA, conjuntos de dados e configurações, garantindo a auditabilidade.
- Implementando Monitoramento e Auditoria Contínua de IA
Desenvolver estratégias e indicadores para monitorar o desempenho, a equidade e a conformidade de sistemas de IA em ambiente de produção.
- Projeto Final: Framework de Governança de IA para um Sistema de Recomendação
Consolidar todos os aprendizados para projetar um framework de governança de IA abrangente para um sistema de recomendação específico.
Projeto Final
Design de um Framework de Governança de IA para um Sistema de Recomendação
Muitas das decisões que tomamos hoje são baseadas em informações que não resistem a uma análise rigorosa, levando a resultados insatisfatórios e mal-entendidos persistentes. Ao final deste curso, você terá uma metodologia robusta para avaliar criticamente afirmações, coletar e analisar dados com o apoio da inteligência artificial, e comunicar suas descobertas de forma transparente e cientificamente embasada.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Pessoas curiosas sobre como a ciência funciona, estudantes, profissionais que precisam tomar decisões embasadas em dados, e cidadãos buscando pensamento crítico.
Ao concluir, você será capaz de: Construir uma abordagem sistemática para auditar informações, coletar e analisar dados, e apresentar conclusões baseadas em evidências científicas.
6 módulos · 8h · certificado ao final
- Coletando Problemas
Identificar e formular questões passíveis de investigação científica a partir de afirmações comuns.
- Medindo a Hipótese
Formular hipóteses testáveis e identificar variáveis mensuráveis para investigação.
- Comparando Abordagens
Projetar um plano de coleta de dados apropriado para a hipótese, considerando fontes e métodos, utilizando IA para otimizar.
- Tratando e Analisando Dados
Organizar dados brutos (simulados ou públicos) e realizar uma análise exploratória inicial com auxílio de IA para identificar padrões.
- Analisando Resultados
Interpretar os resultados da análise de dados e comparar com a hipótese inicial para formular uma conclusão embasada.
- Projeto Final: Auditoria Científica de uma Afirmação Cotidiana
Aplicar o método científico completo para auditar uma afirmação do dia a dia e comunicar os resultados de forma clara e embasada.
Projeto Final
Um relatório de auditoria científica de uma afirmação ou fenômeno cotidiano, com evidências e conclusões fundamentadas.
Elimine o desperdício de tempo e recursos na moda com tecnologia. Aprenda a usar IA e automação para criar, gerenciar e publicar coleções de forma eficiente e inovadora.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: profissionais de moda, designers, empreendedores do setor e estudantes de moda ou tecnologia
Ao concluir, você será capaz de: implementar soluções tecnológicas para automação, análise de tendências e personalização na moda
7 módulos · 9h · certificado ao final
- Configurando ferramentas digitais para moda
identificar e configurar ferramentas tecnológicas essenciais para o setor de moda
- Construindo moodboards digitais com IA
criar moodboards utilizando ferramentas de IA para inspiração e planejamento de coleções
- Integrando IA no design de peças de moda
aplicar IA no processo de criação de designs de moda
- Publicando coleções em plataformas digitais
publicar e gerenciar coleções de moda em plataformas online
- Testando automação de produção e estoque
automatizar processos de produção e gestão de estoque com ferramentas digitais
- Analisando tendências de moda com dados
utilizar ferramentas de análise de dados para identificar tendências de moda
- Projeto Final: Coleção de Moda Digital com IA
desenvolver e publicar uma coleção de moda completa utilizando IA e automação
Projeto Final
coleção de moda digital publicada em plataforma de e-commerce, com designs gerados por IA, gestão de estoque automatizada e análise de tendências
Construa modelos financeiros robustos no Excel e dashboards interativos com Power BI para otimizar suas análises e tomadas de decisão em FP&A.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais de finanças, contabilidade e gestão que desejam aplicar tecnologia para otimizar processos de FP&A.
Ao concluir, você será capaz de: construir modelos financeiros robustos e dashboards interativos para suportar a tomada de decisão estratégica em FP&A.
6 módulos · 7h · certificado ao final
- Padronizando Modelos Financeiros Essenciais
Criar um modelo de orçamento base zero simples e funcional no Excel.
- Revisando Estruturas de Dados para Análise
Organizar dados financeiros brutos para permitir uma análise e modelagem eficazes no Excel.
- Auditando Lógicas de Previsão em Modelos Financeiros
Implementar e validar lógicas de projeção e cenários para previsões financeiras no Excel.
- Corrigindo Inconsistências em Relatórios de Desempenho
Identificar e resolver problemas de qualidade de dados usando Power Query para garantir a acurácia dos relatórios.
- Documentando Métricas Chave com Power BI
Projetar e construir um dashboard interativo no Power BI para visualizar métricas de FP&A.
- Projeto Final: Dashboard Completo de Análise de Desempenho Financeiro
Integrar os conhecimentos de modelagem e visualização para entregar um dashboard de FP&A completo e funcional.
Projeto Final
Um dashboard interativo de análise de desempenho financeiro no Power BI, alimentado por um modelo Excel robusto.
Você se sente perdido ao tentar aplicar aprendizado de máquina e ciência de dados para construir soluções de inteligência artificial, sem saber qual caminho seguir para obter resultados práticos? Este curso aborda a dor de não ter clareza na escolha de abordagens e ferramentas, transformando sua capacidade de desenvolver sistemas de IA funcionais e eficientes em Python.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais e estudantes de TI que desejam aplicar Machine Learning e Ciência de Dados no desenvolvimento de sistemas de IA utilizando a linguagem Python.
Ao concluir, você será capaz de: Implementar modelos de aprendizado de máquina e análises de dados para desenvolver soluções de inteligência artificial em Python.
6 módulos · 8h · certificado ao final
- Modelando Problemas de Negócio com Dados
Identificar cenários de negócios passíveis de otimização por IA e reconhecer o impacto da ausência de automação baseada em dados.
- Implementando Coleta e Pré-processamento de Dados
Estruturar dados brutos e prepará-los para modelagem de IA, escolhendo as ferramentas Python mais adequadas para cada etapa.
- Modelando Algoritmos de Machine Learning
Selecionar e aplicar o tipo de algoritmo de Machine Learning mais apropriado para resolver problemas específicos de IA, baseando-se nas características dos dados e do objetivo.
- Validando Modelos de IA
Avaliar o desempenho de modelos de IA de forma crítica, identificando e mitigando problemas como o overfitting, para garantir a robustez das soluções.
- Refatorando Modelos para Otimização
Otimizar modelos de Machine Learning para melhorar seu desempenho e eficiência, escolhendo entre o ajuste de hiperparâmetros ou a engenharia de features como estratégia principal.
- Projeto Final: Um Sistema de Recomendação Simples em Python
Integrar os conhecimentos adquiridos para construir um sistema completo de IA, aplicando as melhores práticas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina.
Projeto Final
Um sistema de IA em Python que prediz um resultado com base em dados, utilizando modelos de Machine Learning.
Com a rápida ascensão da Inteligência Artificial na academia, pesquisadores e educadores enfrentam o desafio de manter a autoria e a integridade em suas produções. A falta de clareza e ferramentas adequadas pode levar a práticas antiéticas e desconfiança. Este curso te equipará para navegar com confiança neste novo cenário, fornecendo estratégias e ferramentas para garantir a autenticidade e a qualidade ética na escrita científica e na docência, transformando a IA em uma aliada da integridade.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Pesquisadores, docentes, estudantes de pós-graduação e profissionais da educação que utilizam ou planejam utilizar inteligência artificial em suas atividades acadêmicas.
Ao concluir, você será capaz de: Implementar estratégias e ferramentas de inteligência artificial para assegurar autoria, integridade e boas práticas na escrita científica e na docência.
6 módulos · 8h · certificado ao final
- Coletando elementos de integridade em uma obra científica assistida por IA
Identificar e categorizar os pontos críticos de integridade e autoria em um texto científico que fez uso de ferramentas de inteligência artificial.
- Tratando diretrizes éticas e políticas institucionais para o uso da IA
Formular diretrizes éticas claras para o uso de inteligência artificial na pesquisa e docência, alinhadas às políticas de integridade acadêmica e aos valores institucionais.
- Analisando ferramentas de IA para detecção de plágio e autoria
Avaliar a eficácia de diferentes ferramentas de inteligência artificial na detecção de plágio, manipulação de dados e na verificação de autoria, compreendendo suas limitações e vie
- Medindo o impacto da IA na geração e revisão de conteúdo científico
Aplicar ferramentas de inteligência artificial de forma ética para apoiar a escrita científica, garantindo a integridade, a originalidade do conteúdo e a transparência no processo.
- Comparando boas práticas no uso de IA para docência e avaliação
Implementar boas práticas para o uso de inteligência artificial em atividades de docência e avaliação, promovendo ativamente a integridade acadêmica dos alunos e a transparência.
- Projeto Final: Guia de Autoria e Integridade com IA para a Comunidade Acadêmica
Desenvolver um guia prático e abrangente de autoria, integridade e boas práticas para o uso de inteligência artificial na escrita científica e na docência.
Projeto Final
Um Guia de Autoria e Integridade com IA para a Comunidade Acadêmica, detalhando boas práticas e ferramentas para pesquisa e ensino.
Pare de perder tempo com manutenção de apps legados em OutSystems (Cordova) e migre para React Native e Expo em menos de 10 horas. Reduza custos de desenvolvimento e melhore a performance do seu app mobile.
Nível: Intermediário
Para quem é: desenvolvedores mobile com experiência em OutSystems ou Cordova que desejam modernizar suas aplicações para React Native e Expo
Ao concluir, você será capaz de: migrar aplicativos móveis legados de OutSystems (Cordova) para React Native e Expo, mantendo funcionalidades e melhorando desempenho
6 módulos · 9h · certificado ao final
- Mapeando a estrutura do app OutSystems (Cordova)
identificar componentes, plugins e dependências do app legado para planejar a migração
- Configurando ambiente React Native e Expo
instalar e configurar as ferramentas necessárias para desenvolvimento com React Native e Expo
- Padronizando a arquitetura do novo app
definir estrutura de pastas, padrões de código e bibliotecas equivalentes às usadas no app OutSystems (Cordova)
- Automatizando a migração de telas e lógica de negócios
reimplementar telas e lógica de negócios do app OutSystems (Cordova) em React Native
- Orquestrando plugins nativos e integrações
substituir plugins Cordova por bibliotecas nativas ou equivalentes em React Native e Expo
- Projeto Final: App migrado de OutSystems para React Native e Expo
concluir a migração do app legado, testar funcionalidades e preparar para publicação
Projeto Final
aplicativo móvel migrado de OutSystems (Cordova) para React Native e Expo, com todas as funcionalidades originais reimplementadas e builds gerados para Android e iOS
Um administrador de TI avalia a infraestrutura Nutanix para garantir conformidade com as melhores práticas da certificação NCA. Você será capaz de auditar, configurar e otimizar ambientes Nutanix, preparando-se para o exame de certificação.
Nível: Iniciante a Intermediário
Para quem é: Profissionais de TI, administradores de sistemas e engenheiros de infraestrutura buscando a certificação Nutanix NCA
Ao concluir, você será capaz de: Analisar, configurar e otimizar ambientes Nutanix para atender aos requisitos da certificação NCA
5 módulos · 6h · certificado ao final
- Modelando a Arquitetura de um Cluster Nutanix Existente
Compreender a estrutura, os componentes principais e o fluxo de dados em um cluster Nutanix
- Implementando Configurações Fundamentais do Nutanix AHV
Configurar e gerenciar máquinas virtuais, redes e armazenamento básico em um ambiente Nutanix AHV
- Refatorando Políticas de Armazenamento e Rede para Otimização
Otimizar as configurações de armazenamento e rede de um cluster Nutanix para performance, segurança e conformidade
- Validando a Conformidade e a Saúde Operacional do Cluster
Avaliar a segurança, desempenho e disponibilidade de um ambiente Nutanix, identificando desvios e riscos operacionais
- Projeto Final: Auditoria Completa de Infraestrutura Nutanix para NCA
Consolidar todas as análises e propostas de otimização em um plano de ação abrangente para um cluster Nutanix
Projeto Final
Relatório de auditoria e plano de ação detalhado para otimização de um cluster Nutanix simulado, alinhado aos requisitos da certificação NCA
Você já usa o Nautobot para gerenciar sua infraestrutura de rede, mas sente falta de funcionalidades específicas? Neste curso, você aprenderá a criar plugins personalizados para o Nautobot, estendendo suas capacidades e adaptando a plataforma às necessidades da sua rede.
Nível: Intermediário
Para quem é: administradores de redes, engenheiros de DevOps e desenvolvedores Python que utilizam ou desejam adotar o Nautobot
Ao concluir, você será capaz de: implementar plugins funcionais para o Nautobot que estendam suas funcionalidades de gerenciamento de infraestrutura de rede
5 módulos · 7h · certificado ao final
- Configurando o Ambiente de Desenvolvimento para Nautobot
preparar o ambiente local para desenvolvimento de plugins no Nautobot
- Construindo a Estrutura Básica de um Plugin para Nautobot
criar a estrutura inicial de um plugin para o Nautobot, incluindo configurações e modelos básicos
- Integrando Modelos e APIs ao Plugin do Nautobot
adicionar modelos de dados e endpoints de API ao plugin para interagir com o Nautobot
- Testando e Publicando o Plugin no Nautobot
realizar testes de integração e publicar o plugin em um ambiente de desenvolvimento Nautobot
- Projeto Final: Plugin Personalizado para Gerenciamento de Redes no Nautobot
desenvolver e documentar um plugin completo para o Nautobot que resolva um problema específico de gerenciamento de redes
Projeto Final
um plugin personalizado para o Nautobot, publicado e funcional em um ambiente de desenvolvimento, com documentação completa
