Desenvolvimento Profissional

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Desenvolvimento Profissional por Mind Map: Desenvolvimento Profissional

1. Cientista de Dados

1.1. 1. Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning

1.2. 2. Big Data Real-Time Analytics com Python e Apache Spark

1.3. 3. Engenharia de Dados com Hadoop e Spark

1.4. 4. Machine Learning com R e Python

1.4.1. 1. Introdução

1.4.2. 2. Algoritmos de Machine Learning e Modelos Preditivos

1.4.3. 3 Como Funciona a Aprendizagem de Máquina

1.4.4. 4.Machine Learning - Regressão - Parte 1

1.4.5. 5. Machine Learning - Regressão - Parte 2

1.4.6. 6. Classificação com K-Nearest Neighbours (KNN)

1.4.7. 7. Classificação com Naive Bayes

1.4.8. 8. Decision Tree, Random Forest e Métodos Ensemble - Parte 1

1.4.9. 9. Decision Tree, Random Forest e Métodos Ensemble - Parte 2

1.4.10. 10. Aprendizagem Não Supervisionada - Clustering

1.4.11. 11. Classificação e Regressão com Support Vector Machines (SVMs)

1.4.12. 12. Processamento de Linguagem Natural

1.4.13. 13. Redes Neurais Artificiais

1.4.14. 14. Introdução ao Deep Learning

1.4.15. 15. Sistemas de Recomendação

1.5. 5. Business Analytics

1.6. 6. Visualização de Dados e Design de Dashboards

1.7. 7. Preparação Para Carreira de Cientista de Dados (curso privado disponível apenas para quem adquire a Formação Cientista de Dados)

1.8. 8. Bônus: Curso de Introdução ao Sistema Operacional Linux (disponível apenas para quem adquire a Formação)

1.9. 9. Bônus: Criação de Portfólio de Projetos (disponível apenas para quem adquire a Formação)

1.10. 10. Bônus: Governança de Dados (disponível apenas para quem adquire a Formação)

1.11. 11. Bônus: Empreendedorismo em Data Science, IA e Blockchain (disponível apenas para quem adquire a Formação)

1.12. 12. Bônus: Introdução à Lógica de Programação (disponível apenas para quem adquire a Formação)

1.13. 13. Bônus: Web Scraping Para Análise de Dados (disponível apenas para quem adquire a Formação)

2. Pensamento Criativo

3. Formação Desenvolvedor RPA

3.1. Fundamentos de Automação Robótica de Processos

3.1.1. 02. Introdução

3.1.2. 03. O que é Automação Robótica de Processos?

3.1.3. 04. Como Funciona a Automação Robótica de Processos?

3.1.4. 05. ROI: Criando um Business Case RPA

3.1.5. 06. Implementando RPA na Sua Empresa

3.1.6. 07. Ferramentas de Automação Robótica de Processos

3.1.7. 08. Estudo de Caso de RPA

3.1.8. 09. Avaliação Final e Certificado de Conclusão

3.2. Automação Robótica de Processos Enterprise com UIPath

3.2.1. 2. Introdução

3.2.2. 3. Introdução à Automação Robótica de Processe com UiPath - Parte 1

3.2.3. 4. Introdução à Automação Robótica de Processe com UiPath - Parte 2

3.2.4. 5. Introdução à Automação Robótica de Processe com UiPath - Parte 3

3.2.5. 6. Automação da Interface do Usuário e Atividades do Sistema

3.2.6. 7. Eventos do Usuário e Web Scraping

3.2.7. 8. Workflow OCR e Automação de Atividades CITRIX

3.2.8. 9. Programação, Depuração e Manipulação de Exceções

3.2.9. 10. Orquestrador do UiPah

3.2.10. 11. Avaliação Final e Certificado

3.3. Automação Robótica de Processos Enterprise com Automation Anywhere

3.3.1. 01. Introdução

3.3.2. 02. Introdução à Automação Anywhere

3.3.3. 03. Variáveis na Automação Anywhere

3.3.4. 04. Bibliotecas de Comandos e Clonagem de Objetos

3.3.5. 05. Construção de Bots

3.3.6. 06. Avaliação Final e Certificado de Conclusão

3.4. Inteligência Artificial Aplicada à Automação Robótica de Processos

3.4.1. 01. Introdução

3.4.2. 02. Inteligência Artificial Aplicada à RPA

3.4.3. 03. Casos de Uso de IA em Ambiente Corporativo

3.4.4. 04. Projetando um Agente IA com RPA

3.4.5. 05. Projeto com Feedback

3.4.6. 06. Avaliação Final e Certificado de Conclusão

3.5. Deep Learning I

3.6. Arquiteto de Soluções AWS

4. Formação Inteligência Artificial

4.1. 1. Introdução à Inteligência Artificial

4.2. 2. Deep Learning Frameworks

4.3. 3. Programação Paralela em GPU

4.4. 4. Deep Learning I

4.5. 5. Deep Learning II

4.6. 6. Visão Computacional e Reconhecimento de Imagens

4.7. 7. Processamento de Linguagem Natural e Reconhecimento de Voz

4.8. 8. Análise em Grafos Para Big Data

4.9. 9. Sistemas Cognitivos

4.10. 10. Bônus: Curso de Introdução ao Sistema Operacional Linux (disponível apenas para quem adquire a Formação)

4.11. 11. Bônus: Governança de Dados (disponível apenas para quem adquire a Formação)

4.12. 12. Bônus: Empreendedorismo em Data Science, IA e Blockchain (disponível apenas para quem adquire a Formação)

4.13. 13. Bônus: Introdução à Lógica de Programação (disponível apenas para quem adquire a Formação)

4.14. 14. Bônus: Web Scraping Para Análise de Dados (disponível apenas para quem adquire a Formação)

5. Formação Desenvolvedor Microsoft para Data Science e Inteligência Artificial (FDM)

5.1. 1. Programação e Machine Learning com C# e .NET Core

5.2. 2. Power BI Avançado Para Análise de Dados

5.3. 3. Armazenamento e Processamento em Nuvem com Microsoft Azure

5.4. 4. Cloud Computing Para Data Science e Inteligência Artificial

5.5. 5. Bônus: Mineração de Dados com SPSS (disponível apenas para quem adquire a Formação)

5.6. 6. Bônus: Curso de Introdução ao Sistema Operacional Linux (disponível apenas para quem adquire a Formação)

5.7. 7. Bônus: Governança de Dados (disponível apenas para quem adquire a Formação)

5.8. 8. Bônus: Empreendedorismo em Data Science, IA e Blockchain (disponível apenas para quem adquire a Formação)

5.9. 9. Bônus: Introdução à Lógica de Programação (disponível apenas para quem adquire a Formação)

5.10. 10. Bônus: Web Scraping Para Análise de Dados (disponível apenas para quem adquire a Formação)

6. Formação Análise Estatística Para Cientistas de Dados (FAECD)

6.1. 1. Matemática Para Machine Learning

6.2. 2. Análise Estatística Para Data Science I com R e SAS

6.3. 3. Análise Estatística Para Data Science II com R e SAS

6.4. 4. R Fundamentos Para Análise de Dados

6.5. 5. Bônus: Curso de Introdução ao Sistema Operacional Linux (disponível apenas para quem adquire a Formação)

6.6. 6. Bônus: Governança de Dados (disponível apenas para quem adquire a Formação)

6.7. 7. Bônus: Empreendedorismo em Data Science, IA e Blockchain (disponível apenas para quem adquire a Formação)

6.8. 8. Bônus: Introdução à Lógica de Programação (disponível apenas para quem adquire a Formação)

6.9. 9. Bônus: Web Scraping Para Análise de Dados (disponível apenas para quem adquire a Formação)

7. DevOps

8. Formação Engenheiro de Dados (FED)

8.1. 1. Design e Implementação de Data Warehouses

8.2. 2. Data Lake – Design, Projeto e Integração

8.3. 3. Segurança e Alta Disponibilidade de Dados

8.4. 4. Machine Learning e IA em Ambientes Distribuídos

8.5. 5. Analytics, Visualização, Relatórios e Tomada de Decisões com Big Data

8.6. 6. Bônus: Curso de Introdução ao Sistema Operacional Linux (disponível apenas para quem adquire a Formação)

8.7. 7. Bônus: Governança de Dados (disponível apenas para quem adquire a Formação)

8.8. 8. Bônus: Empreendedorismo em Data Science, IA e Blockchain (disponível apenas para quem adquire a Formação)

8.9. 9. Bônus: Introdução à Lógica de Programação (disponível apenas para quem adquire a Formação)

8.10. 10. Bônus: Web Scraping Para Análise de Dados (disponível apenas para quem adquire a Formação)