Cursos:

• Programador Ionic - 56h

  Ionic 3 parte 1: aplicações híbridas mobile ainda mais poderosas (de 20/04/2019 a 22/04/2019) 16h
  Ionic 3 parte 2: Recursos e build nativos (de 22/04/2019 a 23/04/2019) 12h
  Angular parte 1: produtividade e organização com framework SPA (de 16/04/2019 a 19/04/2019) 16h
  Angular parte 2: Autenticação, Forms e lazy loading (de 19/04/2019 a 20/04/2019) 12h

• Mobile - 80h

  Android I: Crie sua App fantástica com Android Studio (de 25/04/2019 a 26/04/2019) 10h
  Android II: Integração com apps e recursos do device (de 25/04/2019 a 26/04/2019) 8h
  Android III: Aprimore sua app com Fragments, Google Maps e GPS (de 25/04/2019 a 28/04/2019) 8h
  Android com Web Service parte 1: Sincronize sua app com o servidor (de 01/05/2019 a 03/05/2019) 10h
  Android com Web Service parte 2: mais técnicas de sincronização (de 01/05/2019 a 03/05/2019) 12h
  Layouts Android parte 1: criando telas com Constraint Layouts (de 28/04/2019 a 30/04/2019) 15h
  Layouts Android parte 2: boas práticas para criação de telas (de 28/04/2019 a 30/04/2019) 17h

• Programação - 12h

  Laravel II: Mais técnicas e webapps poderosas (de 23/04/2019 a 24/04/2019) 12h

• Data Science - 85h

  Estatística I: Entenda seus dados com R (de 16/02/2019 a 16/02/2019) 8h
  Estatística II: Aprofundando em hipóteses e correlações (de 16/02/2019 a 16/02/2019) 8h
  R: análise de dados (de 16/02/2019 a 16/02/2019) 8h
  Data Science: O pipeline dos dados (de 21/03/2019 a 22/03/2019) 8h
  Data Visualization parte 1: introdução ao design de gráficos (de 19/03/2019 a 20/03/2019) 15h
  Data Science: A coleta de dados (de 22/03/2019 a 22/03/2019) 6h
  Data Science: Preparação e exploração dos dados (de 25/03/2019 a 25/03/2019) 8h
  Data Visualization parte 2: Escolhendo o melhor gráfico (de 20/03/2019 a 21/03/2019) 6h
  Python Pandas: tratando e analisando dados (de 16/02/2019 a 16/02/2019) 12h
  Data Science: analise e visualização de dados (de 16/02/2019 a 16/02/2019) 6h

• Machine Learning - 54h

  Machine Learning: classificação com SKLearn (de 06/04/2019 a 07/04/2019) 8h
  Machine Learning: Aprendizado supervisionado (de 07/04/2019 a 11/04/2019) 8h
  Deep Learning parte 1: Keras (de 11/04/2019 a 11/04/2019) 5h
  Machine Learning: validação de modelos (de 11/04/2019 a 12/04/2019) 8h
  Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros (de 12/04/2019 a 14/04/2019) 9h
  Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória (de 14/04/2019 a 15/04/2019) 8h
  Machine Learning com Java: Sistema de recomendações (de 15/04/2019 a 16/04/2019) 8h