Curso de Introdução ao Data Science e IA usando Python

LangGraph é um framework para construir aplicações LLM stateful e multi-ator como gráficos compostos com estado persistente e controle de execução.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), conduzida por instrutor, destina-se a engenheiros avançados de plataformas AI, DevOps para AI e arquitetos ML que desejam otimizar, depurar, monitorar e operar sistemas LangGraph de produção.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projeto e otimização de topologias complexas do LangGraph para velocidade, custo e escalabilidade.
• Engenharia de confiabilidade com tentativas, timeouts, idempotência e recuperação baseada em checkpoints.
• Depurar e rastrear execuções gráficas, inspecionar estado e reproduzir sistematicamente problemas de produção.
• Instrumentação de grafos com logs, métricas e rastreamentos, deploy para produção e monitoramento de SLAs e custos.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam usar o ecossistema Anaconda para capturar, gerenciar e implantar pacotes e fluxos de trabalho de análise de dados em uma única plataforma.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar componentes e bibliotecas Anaconda.
• Compreender os principais conceitos, recursos e benefícios do Anaconda.
• Gerenciar pacotes, ambientes e canais usando o Anaconda Navigator.
• Usar pacotes Conda, R e Python para ciência de dados e aprendizado de máquina.
• Conhecer alguns casos de uso práticos e técnicas para gerenciar vários ambientes de dados.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar o Dask com o ecossistema Python para criar, dimensionar e analisar grandes conjuntos de dados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente para começar a criar o processamento de big data com Dask e Python.
• Explorar os recursos, as bibliotecas, as ferramentas e as APIs disponíveis no Dask.
• Compreender como o Dask acelera a computação paralela em Python.
• Aprenda como escalar o ecossistema Python (Numpy, SciPy e Pandas) usando Dask.
• Otimizar o ambiente Dask para manter o alto desempenho na manipulação de grandes conjuntos de dados.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores e analistas de dados intermediários que desejam aprimorar suas habilidades em análise e manipulação de dados usando Python, Pandas e NumPy.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua Python, Pandas e NumPy.
• Criar uma aplicação de análise de dados usando Pandas e NumPy.
• Realizar operações avançadas de manipulação, ordenação e filtragem de dados.
• Executar operações agregadas e analisar dados de séries temporais.
• Visualizar dados usando Matplotlib e outras bibliotecas de visualização.
• Depurar e otimizar seu código de análise de dados.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar a pilha FARM (FastAPI, React e MongoDB) para criar aplicativos da Web dinâmicos, de alto desempenho e escalonáveis.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário que integra FastAPI, React e MongoDB. Compreender os principais conceitos, recursos e benefícios da pilha FARM. Aprender a criar APIs REST com FastAPI. Aprender a conceber aplicações interactivas com React. Desenvolver, testar e implantar aplicativos (front-end e back-end) usando a pilha FARM.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar o FastAPI com Python para criar, testar e implantar APIs RESTful com mais facilidade e rapidez.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para criar APIs com Python e FastAPI.
• Criar APIs de forma mais rápida e fácil usando a biblioteca FastAPI.
• Aprender como criar modelos de dados e esquemas baseados em Pydantic e OpenAPI.
• Conectar APIs a um banco de dados usando SQLAlchemy.
• Implementar segurança e autenticação em APIs usando as ferramentas do FastAPI.
• Construir imagens de contêiner e implantar APIs web em um servidor de nuvem.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam aprender e construir suas carreiras em Data Science usando Kaggle.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aprender sobre ciência de dados e aprendizado de máquina.
• Explorar a análise de dados.
• Aprender sobre Kaggle e como ele funciona.

LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM stateful e multi-ator como grafos compostos com estado persistente e controle sobre a execução.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutores, destina-se a profissionais intermediários e avançados que desejam projetar, implementar e operar soluções financeiras baseadas em LangGraph com governança adequada, observabilidade e conformidade.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho específicos para finanças no LangGraph alinhados às exigências regulatórias e de auditoria.
• Integrar padrões de dados financeiros e ontologias no estado do gráfico e nas ferramentas utilizadas.
• Implementar confiabilidade, segurança e controles human-in-the-loop para processos críticos.
• Implantar, monitorar e otimizar sistemas LangGraph em termos de desempenho, custo e SLAs (Service Level Agreements).

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

LangGraph é um framework para construir aplicações de LLM estruturadas em grafos que suportam planejamento, ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlada.

Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores iniciantes, engenheiros de prompts e profissionais de dados que desejam projetar e construir fluxos de trabalho confiáveis e multietapas de LLM usando LangGraph.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Explicar conceitos básicos do LangGraph (nós, arestas, estado) e quando utilizá-los.
• Criar cadeias de prompts que ramificam, chamam ferramentas e mantêm memória.
• Integrar APIs de recuperação e externas em fluxos de trabalho de grafos.
• Testar, depurar e avaliar aplicativos LangGraph para confiabilidade e segurança.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão facilitada.
• Labs guiados e revisões de código em um ambiente sandbox.
• Exercícios baseados em cenários sobre design, teste e avaliação.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

• Projetar fluxos de trabalho específicos da saúde com LangGraph, considerando conformidade e auditoria.
• Integrar aplicações LangGraph com ontologias e padrões médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplique as melhores práticas para confiabilidade, rastreabilidade e explicabilidade em ambientes sensíveis.
• Implantar, monitorar e validar aplicações LangGraph em ambientes de produção da saúde.

• Aulas interativas e discussões.
• Exercícios práticos com estudos de caso reais.
• Prática de implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

LangGraph é um framework para composição de fluxos de trabalho estruturados em grafos que suportam ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlável.

Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutor, destina-se a engenheiros intermediários e equipes de produtos que desejam combinar a lógica gráfica do LangGraph com os loops de agentes LLM para criar aplicações dinâmicas e sensíveis ao contexto, como agentes de suporte ao cliente, árvores de decisão e sistemas de recuperação de informações.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar fluxos de trabalho baseados em grafos que coordenam agentes LLM, ferramentas e memória.
• Implementar roteamento condicional, repetições e alternativas para uma execução robusta.
• Integrar recuperação, APIs e saídas estruturadas nos loops de agente.
• Avaliar, monitorar e fortalecer o comportamento do agente para confiabilidade e segurança.

Formato da Curso

• Aula interativa e discussão facilitada.
• Labs guiados e caminhos de código em um ambiente de areia (sandbox).
• Exercícios de design baseados em cenários e revisões entre pares.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo (online ou presencial), orientado por instrutor, destina-se a marketers intermediários, estrategistas de conteúdo e desenvolvedores de automação que desejam implementar campanhas de e-mail dinâmicas e ramificadas e pipelines de geração de conteúdo usando LangGraph.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projeto fluxos de trabalho condicionais estruturados em grafos para conteúdo e e-mails.
• Integrar LLMs, APIs e fontes de dados para personalização automatizada.
• Gerenciar estado, memória e contexto ao longo de campanhas multistep.
• Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho do fluxo de trabalho e os resultados da entrega.

Formato do Curso

• Aulas interativas e discussões em grupo.
• Labs práticos implementando fluxos de trabalho de e-mail e pipelines de conteúdo.
• Exercícios baseados em cenários sobre personalização, segmentação e lógica de ramificação.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento customizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados que desejam usar Modin para criar e implementar cálculos paralelos com Pandas para uma análise de dados mais rápida.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente necessário para começar a desenvolver fluxos de trabalho Pandas em escala com Modin.
• Compreender os recursos, a arquitetura e as vantagens de Modin.
• Conhecer as diferenças entre Modin, Dask e Ray.
• Realizar operações Pandas mais rapidamente com Modin.
• Implementar toda a API Pandas e as funções.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar RAPIDS para construir pipelines de dados acelerados GPU, fluxos de trabalho e visualizações, aplicando algoritmos de aprendizado de máquina, como XGBoost, cuML, etc.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para construir modelos de dados com a NVIDIA RAPIDS.
• Compreender os recursos, componentes e vantagens de RAPIDS.
• Aproveite GPU para acelerar os pipelines de dados e análises de ponta a ponta.
• Implementar a preparação de dados acelerada por GPU e ETL com cuDF e Apache Arrow.
• Aprenda a executar tarefas de aprendizado de máquina com os algoritmos XGBoost e cuML.
• Crie visualizações de dados e execute análises de gráficos com cuXfilter e cuGraph.