Rua Vergueiro, 3185, 8º andar, São Paulo, SP (11) 4118-2432 AOVS Sistemas de Informática S.A, CNPJ: 05.555.382/0001.33 www.alura.com.br

Certificamos que EDUARDO FELIPE TRESKA NUNES concluiu os cursos e formações a seguir, no período de 07/11/2023 a 03/09/2024.

Formações:

  • Formação: Aprenda a programar em Python com Orientação a Objetos - 24h

    Cursos:

    • Python: crie a sua primeira aplicação (de 02/07/2024 a 02/07/2024) 8h
    • Python: aplicando a Orientação a Objetos (de 02/07/2024 a 02/07/2024) 6h
    • Python: avance na Orientação a Objetos e consuma API (de 02/07/2024 a 03/09/2024) 8h

    Conteúdos complementares:

    • Artigo: O que é Python? Um Guia para iniciar na Linguagem | Alura - 30min
    • Video: Formação Python Conclusão - YouTube - 60min
  • Formação: Machine Learning - 76h

    Cursos:

    • Machine Learning: classificação com SKLearn (de 04/01/2024 a 05/01/2024) 8h
    • Machine Learning: classificação por trás dos panos (de 05/01/2024 a 07/01/2024) 8h
    • Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões (de 07/01/2024 a 08/01/2024) 12h
    • Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means (de 13/01/2024 a 14/01/2024) 10h
    • Clustering: extraindo padrões de dados (de 08/01/2024 a 13/01/2024) 9h
    • Machine Learning: validação de modelos (de 14/01/2024 a 14/01/2024) 8h
    • Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros (de 14/01/2024 a 14/01/2024) 9h
    • Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória (de 14/01/2024 a 14/01/2024) 8h

    Conteúdos complementares:

    • Alura+: Exemplos de classificação binária - 8min
    • Video: O que é Machine Learning? #HipstersPontoTube - YouTube - 60min
    • Artigo: Primeiros passos em Inteligência Artificial (IA) | Alura Cursos Online - 30min
    • Video: Machine Learning: como ensinar uma máquina a aprender | Nerdologia Tech - YouTube - 60min
    • Artigo: Conhecendo os tipos de aprendizado de máquina | Alura Cursos Online - 30min
  • Formação: Machine Learning - 76h

    Cursos:

    • Machine Learning: classificação com SKLearn (de 04/01/2024 a 05/01/2024) 8h
    • Machine Learning: classificação por trás dos panos (de 05/01/2024 a 07/01/2024) 8h
    • Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões (de 07/01/2024 a 08/01/2024) 12h
    • Clustering: extraindo padrões de dados (de 08/01/2024 a 13/01/2024) 9h
    • Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means (de 13/01/2024 a 14/01/2024) 10h
    • Machine Learning: validação de modelos (de 14/01/2024 a 14/01/2024) 8h
    • Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros (de 14/01/2024 a 14/01/2024) 9h
    • Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória (de 14/01/2024 a 14/01/2024) 8h

    Conteúdos complementares:

    • Alura+: Exemplos de classificação binária - 8min
    • Video: O que é Machine Learning? #HipstersPontoTube - YouTube - 60min
    • Artigo: Primeiros passos em Inteligência Artificial (IA) | Alura Cursos Online - 30min
    • Video: Machine Learning: como ensinar uma máquina a aprender | Nerdologia Tech - YouTube - 60min
    • Artigo: Conhecendo os tipos de aprendizado de máquina | Alura Cursos Online - 30min
  • Formação: Avançando em Data Science com Python - 86h

    Cursos:

    • Data Visualization: criando gráficos com bibliotecas Python (de 10/12/2023 a 11/12/2023) 10h
    • Data Visualization: gráficos de comparação e distribuição (de 11/12/2023 a 21/12/2023) 12h
    • Data Visualization: gráficos de composição e relacionamento (de 21/12/2023 a 23/12/2023) 10h
    • Data Visualization: estilização de tabelas com Python (de 23/12/2023 a 23/12/2023) 8h
    • Streamlit: construindo um dashboard interativo (de 23/12/2023 a 29/12/2023) 10h
    • Python: análise de dados com SQL (de 30/12/2023 a 01/01/2024) 6h
    • Python e Power BI: analisando dados do mercado financeiro (de 01/01/2024 a 01/01/2024) 10h
    • Geopandas: trabalhando com dados geoespaciais (de 02/01/2024 a 03/01/2024) 6h
    • Dados geográficos: visualização de mapas com Folium (de 03/01/2024 a 03/01/2024) 10h

    Conteúdos complementares:

    • Alura+: Data Visualization: tipos de visualização - 16min
    • Alura+: Power BI: Conectando e visualizando com Python - 7min
    • Alura+: Power BI: ETL com Python no Power BI - 14min
    • Artigo: Data Visualization: conhecendo as bibliotecas do Python - 30min
    • Artigo: Streamlit: compartilhando sua aplicação de dados sem dor de cabeça - 30min
    • Artigo: SQL: Comandos básicos - 30min
    • Artigo: Georreferenciamento: o que é, uso e ferramentas | Alura - 30min
    • Video: Conclusão da Formação Avançando em Data Sciente com Python - YouTube - 60min
  • Formação: Python para Data Science - 69h

    Cursos:

    • Python para Data Science: primeiros passos (de 07/11/2023 a 12/11/2023) 10h
    • Python para Data Science: trabalhando com funções, estruturas de dados e exceções (de 12/11/2023 a 19/11/2023) 8h
    • NumPy: análise numérica eficiente com Python (de 19/11/2023 a 19/11/2023) 8h
    • Pandas: conhecendo a biblioteca (de 19/11/2023 a 20/11/2023) 8h
    • Pandas I/O: trabalhando com diferentes formatos de arquivos (de 21/11/2023 a 23/11/2023) 8h
    • Pandas: selecionando e agrupando dados (de 25/11/2023 a 26/11/2023) 8h
    • Pandas: transformação e manipulação de dados (de 26/11/2023 a 26/11/2023) 6h
    • Pandas: limpeza e tratamento de dados (de 26/11/2023 a 10/12/2023) 8h

    Conteúdos complementares:

    • Alura+: Trabalhando com Sets no Python - 20min
    • Alura+: Manipulação de strings com Pandas - 17min
    • Artigo: O que é Python? - 30min
    • Artigo: Jupyter Notebook: Exemplos de Códigos e Como Usar - 30min
    • Artigo: Numpy: trabalhando computação científica com Python - 30min
    • Artigo: Pandas: o que é, para que serve e como instalar - 30min
    • Artigo: Ampliando a análise com o Describe - 30min
    • Video: Conclusão Formação Python para data science - YouTube - 60min
Assinatura do coordenador Guilherme Silveira. Assinatura do diretor Carlos Felício.
https://cursos.alura.com.br/user/EduardoTreska/fullCertificate/b7df3a07dae3e669308271413fb504f2