Cursos de dados, IA e nuvem

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Conheça uma ampla gama de cálculos DAX e saiba como usá-los no Microsoft Power BI.

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Trust Claude Code with work you dont watch: steer long sessions, enforce rules with hooks, hand jobs off with routines and GitHub, and verify what comes back.

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Aprenda práticas recomendadas para escrever funções complexas, reutilizáveis e de fácil manutenção, com boa documentação.

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Consolide e amplie seu conhecimento de tipos de dados Python como listas, dicionários e tuplas para resolver problemas de Data Science.

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Aprenda métodos de ponta para integrar dados externos com LLMs usando Retrieval Augmented Generation (RAG) com LangChain.

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Use suas habilidades atuais para criar narrativas alternativas com dados no Power BI, indo além dos painéis comuns.

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Aprenda a escrever código eficiente, rápido e que aloque recursos com habilidade para evitar sobrecargas desnecessárias.

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Neste curso, você aprenderá a usar modelos baseados em árvores e conjuntos para regressão e classificação usando o scikit-learn.

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Melhore suas habilidades no Excel com funções avançadas de referência, pesquisa e banco de dados usando exercícios práticos.

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Entenda os componentes básicos dos agentes LangChain e crie agentes de chat personalizados.

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Entenda a fundo os LLMs e a arquitetura revolucionária de transformadores que está por trás dessa tecnologia!

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Aprenda a criar pipelines de dados eficazes, eficientes e confiáveis usando os princípios de extração, transformação e carregamento.

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Crie aplicativos de IA inteligentes, interativos e confiáveis com mais facilidade do que nunca com a API OpenAI Responses e o GPT-5.

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Neste curso rápido, você aprenderá sobre o mundo da engenharia de dados, abordando ferramentas e tópicos como ETL e computação em nuvem.

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Saiba como e quando usar testes de hipóteses comuns, como testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado em Python.

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Aprimore seus relatórios com técnicas de análise de tendências, como séries temporais, árvores de decomposição e influenciadores-chave.

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Aprenda a tirar conclusões com dados limitados usando Python e estatística: amostragem aleatória, estratificada e por grupos.

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