Certificamos que guilherme soriano concluiu os cursos e formações a seguir, no período de 24/11/2016 a 22/10/2025.
Formações:
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Formação: Machine Learning - 73h
Cursos:
- Machine Learning: classificação com SKLearn (de 09/10/2019 a 14/10/2019) 8h
- Machine Learning: classificação por trás dos panos (de 10/01/2023 a 12/01/2023) 8h
- Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões (de 22/04/2020 a 22/04/2020) 12h
- Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means (de 12/01/2023 a 13/01/2023) 10h
- Clustering: extraindo padrões de dados (de 07/01/2021 a 07/01/2021) 9h
- Machine Learning: validação de modelos (de 30/10/2019 a 30/10/2019) 8h
- Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros (de 01/11/2019 a 05/11/2019) 9h
- Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória (de 05/11/2019 a 05/11/2019) 8h
Conteúdos complementares:
- Video: Machine Learning: como ensinar uma máquina a aprender | Nerdologia Tech - YouTube - 60min
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Formação: Data Science - 70h
Cursos:
- Data Science: analise e visualização de dados (de 04/07/2019 a 04/07/2019) 6h
- Python Pandas: tratando e analisando dados (de 04/07/2019 a 08/07/2019) 12h
- Data analysis: introdução a séries temporais e análises (de 08/07/2019 a 08/07/2019) 8h
- Regressão linear: testando relações e prevendo resultados (de 08/07/2019 a 22/07/2019) 12h
- Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem (de 22/07/2019 a 22/07/2019) 5h
- Data Visualization parte 1: introdução ao design de gráficos (de 23/07/2019 a 25/07/2019) 15h
- Data Visualization parte 2: Escolhendo o melhor gráfico (de 25/07/2019 a 25/07/2019) 6h
- Data Science: testes estatísticos com Python (de 25/07/2019 a 30/07/2019) 6h
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Formação: Primeiros passos com Engenharia de Dados - 55h
Cursos:
- Pipeline de dados: combinando Python e orientação a objeto (de 03/10/2025 a 08/10/2025) 12h
- Python e APIs: conhecendo a biblioteca Requests (de 08/10/2025 a 10/10/2025) 8h
- Modelagem de banco de dados relacional: entendendo SQL (de 13/10/2025 a 13/10/2025) 6h
- MongoDB: conhecendo um banco de dados NoSQL (de 13/10/2025 a 15/10/2025) 8h
- Pipeline de dados: integrando Python com MongoDB e MySQL (de 15/10/2025 a 20/10/2025) 8h
- Apache Airflow: orquestrando seu primeiro pipeline de dados (de 08/07/2024 a 22/10/2025) 8h
Conteúdos complementares:
- Alura+: O que é NoSQL? - 11min
- Alura+: GitHub: diferentes maneiras de compartilhar seu projeto - 13min
- Artigo: Engenharia de Dados: o que é, o que faz e um Guia completo - 30min
- Artigo: WSL: como executar programas e comandos Linux no Windows? - 30min
- Artigo: Ambientes virtuais em Python - 30min
- Artigo: Python: utilizando POO na Engenharia de Dados - 30min
- Artigo: SQL e NoSQL: trabalhando com bancos relacionais e não relacionais - 30min
- Artigo: Banco de dados relacionais: conhecendo conceitos, terminologias e ferramentas | Alura - 30min
- Artigo: Bancos de dados na nuvem | Alura - 30min
- Artigo: O que é um pipeline de dados? | Alura - 30min
- Artigo: Airflow - Entendendo os DAGs - 30min
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Formação: Machine Learning - 73h
Cursos:
- Machine Learning: classificação com SKLearn (de 09/10/2019 a 14/10/2019) 8h
- Machine Learning: classificação por trás dos panos (de 10/01/2023 a 12/01/2023) 8h
- Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões (de 22/04/2020 a 22/04/2020) 12h
- Clustering: extraindo padrões de dados (de 07/01/2021 a 07/01/2021) 9h
- Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means (de 12/01/2023 a 13/01/2023) 10h
- Machine Learning: validação de modelos (de 30/10/2019 a 30/10/2019) 8h
- Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros (de 01/11/2019 a 05/11/2019) 9h
- Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória (de 05/11/2019 a 05/11/2019) 8h
Conteúdos complementares:
- Video: Machine Learning: como ensinar uma máquina a aprender | Nerdologia Tech - YouTube - 60min
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Formação: Machine Learning - 63h
Cursos:
- Linguagem Natural parte 1: NLP com análise de sentimento (de 16/10/2019 a 16/10/2019) 6h
- Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento (de 17/10/2019 a 17/10/2019) 4h
- Machine Learning: validação de modelos (de 30/10/2019 a 30/10/2019) 8h
- Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros (de 01/11/2019 a 05/11/2019) 9h
- Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória (de 05/11/2019 a 05/11/2019) 8h
- Machine Learning: classificação com SKLearn (de 09/10/2019 a 14/10/2019) 8h
- Machine Learning: Introdução a algoritmos não supervisionados (de 14/10/2019 a 16/10/2019) 6h
- Deep Learning parte 1: Keras (de 18/10/2019 a 25/10/2019) 5h
- Machine Learning: intro a sistemas de recomendação em Python (de 25/10/2019 a 29/10/2019) 8h
Conteúdos complementares:
- Video: Nerdologia Tech: Como ensinar uma máquina a aprender - 60min
Cursos:
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Front-end - 96h
- HTML e CSS: Os seus primeiros passos (de 24/01/2017 a 27/01/2017) 20h
- HTML5 e CSS3 I: Suas primeiras páginas da Web (de 27/01/2017 a 31/01/2017) 32h
- HTML5 e CSS3 parte 1: crie uma página da Web (de 19/12/2019 a 19/12/2019) 8h
- HTML e CSS: praticando HTML/CSS (de 04/04/2023 a 06/04/2023) 8h
- HTML e CSS: ambientes de desenvolvimento, estrutura de arquivos e tags (de 03/04/2023 a 03/04/2023) 8h
- HTML e CSS: Classes, posicionamento e Flexbox (de 03/04/2023 a 03/04/2023) 8h
- HTML e CSS: cabeçalho, footer e variáveis CSS (de 03/04/2023 a 04/04/2023) 6h
- HTML e CSS: trabalhando com responsividade e publicação de projetos (de 04/04/2023 a 04/04/2023) 6h
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Data Science - 233h
- Estatística II: Aprofundando em hipóteses e correlações (de 21/11/2019 a 21/11/2019) 8h
- Machine Learning: classificação por trás dos panos (de 18/10/2019 a 23/10/2019) 10h
- Machine Learning: avançando com tipos diferentes de classificação (de 22/04/2020 a 22/04/2020) 4h
- Machine Learning: Aprendizado supervisionado (de 22/04/2020 a 22/04/2020) 8h
- Deep Learning parte 2: como a rede aprende (de 24/04/2020 a 24/04/2020) 6h
- Pandas: formatos diferentes de entrada e saída (IO) (de 06/11/2019 a 07/11/2019) 6h
- Data Analytics: Machine Learning no Marketing Digital (de 23/04/2020 a 23/04/2020) 16h
- Regressão: implemente uma rede neural com numpy (de 30/06/2021 a 30/06/2021) 7h
- Data Analytics: Machine Learning com Google Cloud Platform (de 23/04/2020 a 23/04/2020) 12h
- NLP: regex e modelos de linguagem (de 24/04/2020 a 28/10/2021) 12h
- Clustering: k-means, DBSCAN e mean shift (de 07/01/2021 a 07/01/2021) 6h
- Modelos preditivos em dados: detecção de fraude (de 11/01/2021 a 12/01/2021) 10h
- Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP (de 08/01/2021 a 11/01/2021) 10h
- Reconhecimento de imagens: Twitter e Computer Vision API (de 13/05/2022 a 11/10/2023) 10h
- MLOps: Machine Learning e APIs (de 12/01/2021 a 14/01/2021) 10h
- Python Scikit-Learn: regressão, classificação e clustering (de 21/04/2020 a 21/04/2020) 10h
- Data Science: análise de séries temporais para previsão (de 28/03/2020 a 29/03/2020) 10h
- Word2Vec: interpretação da linguagem humana com Word embedding (de 28/10/2021 a 01/11/2021) 10h
- Clusterização de dados: segmentação de clientes (de 12/01/2021 a 12/01/2021) 8h
- Word2Vec: treinamento de Word Embedding (de 01/11/2021 a 04/11/2021) 10h
- Deep Learning: previsão com Keras (de 27/01/2021 a 30/06/2021) 10h
- BigQuery: o banco de dados da Google para Big Data (de 07/05/2021 a 25/06/2021) 12h
- Spark: apresentando a ferramenta (de 06/03/2023 a 28/08/2024) 10h
- Data Mesh: uma abordagem distribuída para dados (de 31/01/2023 a 13/04/2023) 8h
- Data Mesh: dados como produtos (de 13/04/2023 a 20/04/2023) 10h
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Inovação & Gestão - 40h
- Scrum: agilidade em seu projeto (de 27/08/2019 a 29/08/2019) 10h
- Google Adwords: publicando minha primeira campanha (de 24/11/2016 a 24/11/2016) 8h
- Google Adwords: Otimizando seus resultados (de 24/11/2016 a 28/11/2016) 8h
- Growth Hacking: crescimento para negócios digitais (de 26/10/2021 a 15/11/2021) 8h
- Agilidade: promovendo a transformação ágil (de 27/08/2019 a 27/08/2019) 6h
