Cursos:

• Programação - 24h

  Python: começando com a linguagem (de 23/01/2023 a 23/06/2023) 12h
  Python: avançando na linguagem (de 28/01/2023 a 23/06/2023) 12h

• DevOps - 18h

  Docker: criando e gerenciando containers (de 21/07/2024 a 23/07/2024) 10h
  Scripting: automação de tarefas com Python e criação de Pipelines no Jenkins (de 27/07/2024 a 30/07/2024) 8h

• Data Science - 403h

  Python Pandas: tratando e analisando dados (de 05/02/2023 a 01/02/2024) 12h
  Deep Learning parte 1: Keras (de 05/02/2024 a 21/02/2024) 5h
  Machine Learning: classificação com SKLearn (de 14/03/2023 a 23/01/2024) 8h
  Deep Learning parte 2: como a rede aprende (de 20/02/2024 a 21/02/2024) 6h
  Machine Learning: validação de modelos (de 01/02/2024 a 02/02/2024) 8h
  Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros (de 30/01/2024 a 06/02/2024) 9h
  Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória (de 05/02/2023 a 06/02/2024) 8h
  Data Science: testes estatísticos com Python (de 12/03/2023 a 01/02/2024) 6h
  Data Science: análise de series temporais (de 17/08/2023 a 01/02/2024) 6h
  Linguagem Natural parte 1: NLP com análise de sentimento (de 05/02/2023 a 15/04/2024) 6h
  Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento (de 15/04/2024 a 17/04/2024) 4h
  Estatística com Python: frequências e medidas (de 02/02/2023 a 26/01/2024) 10h
  Estatística com Python: probabilidade e amostragem (de 08/02/2023 a 26/01/2024) 10h
  Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões (de 05/02/2023 a 26/01/2024) 12h
  SQL com MySQL: manipule e consulte dados (de 14/03/2023 a 26/01/2024) 12h
  Consultas SQL: avançando no SQL com MySQL (de 17/03/2023 a 26/01/2024) 14h
  Estatística com Python: testes de hipóteses (de 16/02/2023 a 26/01/2024) 10h
  Estatística com Python: Correlação e Regressão (de 12/03/2023 a 01/02/2024) 10h
  NLP: regex e modelos de linguagem (de 17/04/2024 a 24/04/2024) 12h
  Clustering: extraindo padrões de dados (de 26/01/2024 a 31/01/2024) 9h
  Python para Data Science: linguagem e Numpy (de 02/02/2023 a 26/01/2024) 12h
  Python para Data Science: Funções, Pacotes e Pandas (de 03/02/2023 a 01/02/2024) 10h
  MLOps: Machine Learning e APIs (de 31/07/2024 a 02/08/2024) 10h
  Python para Data Science (de 31/01/2023 a 23/06/2023) 10h
  Árvores de Decisão: aprofundando em modelos de Machine Learning (de 26/01/2024 a 05/02/2024) 8h
  Deep Learning: previsão com Keras (de 18/01/2024 a 13/03/2024) 10h
  Python Pandas: técnicas avançadas (de 14/08/2023 a 01/02/2024) 12h
  MLflow: gestão do ciclo de vidas de modelos de ML (de 02/08/2024 a 06/08/2024) 8h
  Aprendizado não supervisionado: primeiras técnicas e métodos (de 14/03/2023 a 31/01/2024) 8h
  Spark: apresentando a ferramenta (de 15/08/2023 a 30/04/2024) 10h
  Spark: trabalhando com regressão (de 30/04/2024 a 02/05/2024) 8h
  Machine Learning: classificação por trás dos panos (de 23/01/2024 a 24/01/2024) 8h
  Regressão com Sklearn: desenvolvimento, previsão e otimização (de 06/02/2024 a 19/02/2024) 8h
  Aprofundando no Airflow: Executores Local e Celery (de 13/07/2024 a 16/07/2024) 8h
  Keras: primeiros passos em redes neurais (de 19/02/2024 a 20/02/2024) 8h
  Apache Airflow: orquestrando seu primeiro pipeline de dados (de 01/05/2024 a 04/05/2024) 8h
  Apache Airflow: extração de dados (de 12/07/2024 a 14/07/2024) 10h
  Apache Airflow: transformação de dados com Spark (de 13/07/2024 a 15/07/2024) 10h
  CD4ML: Entrega Contínua para Machine Learning (de 14/04/2024 a 20/07/2024) 8h
  Continuous Delivery for Machine Learning: completando o Pipeline (de 20/07/2024 a 31/07/2024) 8h
  Modelagem do Data Warehouse: atributos, hierarquia e indicadores (de 16/08/2024 a 17/08/2024) 8h
  SQL Server: construção do Data Warehouse (de 17/08/2024 a 20/08/2024) 8h
  Python e APIs: conhecendo a biblioteca Requests (de 30/05/2024 a 11/07/2024) 8h
  Pipeline de dados: combinando Python e orientação a objeto (de 30/05/2024 a 04/06/2024) 12h
  Classificação: otimizando modelos de machine learning (de 06/02/2024 a 19/02/2024) 8h