Ambiente Virtual
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Um só passe. Inúmeras certificações. Sua jornada tecnológica começa aqui.

Modulo Básico

Objetivo

Capacitar os participantes nos fundamentos do Aprendizado de Máquina e da Inteligência Artificial Generativa, oferecendo tanto a compreensão teórica quanto a aplicação prática.

Público-alvo

Profissionais e estudantes de tecnologia interessados em iniciar os conhecimentos em Machine Learning e IA Generativa.

Programa do curso

Módulo I : Aprendizado de Máquina

  1. Introdução ao Machine Learning
  2. Tipos de aprendizado (supervisionado, não supervisionado, por reforço)
  3. Importância dos conjuntos de dados, pré-processamento, divisão, e técnicas de treinamento e avaliação como overfitting, underfitting e validação cruzada
  4. Práticas relacionadas com o conteúdo teórico com aplicações do cotidiano

Módulo II : IA Generativa

  1. Fundamentos de Redes Neurais: Compreensão das redes neurais, suas camadas (entrada, ocultas, saída)
  2. Funções de ativação (ReLU, sigmoid, softmax)
  3. Introdução à IA generativa
  4. Prompts, Agentes e contexto
  5. Conceito de Retrieval Augmented Generation (RAG)
  6. Práticas relacionadas a CNN com foco nas camadas e na função de ativação,
Modulo Intermediário

Objetivo

Capacitar os participantes a aprofundar os conhecimentos em IA, oferecendo tanto a compreensão teórica quanto a aplicação prática. O curso busca desenvolver habilidades para reconhecer, aplicar e avaliar técnicas modernas de IA em diferentes contextos, desde problemas do cotidiano até soluções corporativas mais complexas.

Público-alvo

Profissionais e estudantes de tecnologia interessados em aprofundar os conhecimentos em IA

Programa do curso

Módulo I : Aprofundando, Bancos de Dados Vetoriais, RAG e Chatbots

  1. Banco de Dados Vetoriais: indexação de documentos, recuperação semântica de informações e ranking de resultados relevantes
  2. Gerenciamento do prompt para uso do RAG
  3. LangChain e LangGraph: Atendimento ao Cliente com LLMs, RAG e Chatbot
  4. Estratégias de chunking (como quebrar textos grandes e impacto na recuperação).
  5. Comparação de técnicas RAG (Clássico, RAG-Fusion, HyDE).

Módulo II : Ganhando Performance em IA

  1. Uso eficiente de GPU: batch size, mixed precision training/inference
  2. Optimização de inferência: quantização, pruning, uso de bibliotecas como TensorRT.
  3. Prompt Engineering Avançado: few-shot, chain-of-thought, agentes com memória.

Módulo III: Deployment e Integração em IA

  1. Estratégias deDeployment em ambientes reais: containers (Docker), APIs REST, FastAPI/Flask.
  2. Integração com sistemas corporativos e bancos de dados relacionais.
Crie seu Agente IA

Objetivo

Capacitar os participantes a a criar seu próprio agente de IA e usar essa tecnologia para transformar o seu negócio.

Público-alvo

Empreendedores, Gestores de empresas e profissionais interessados em inovação que querem aplicar IA em seus negócios, sem necessidade conhecimento técnico avançado.

Programa do curso

Módulo I : Criando Agentes de IA

  1. Conceito de agente de IA, prompts e contexto
  2. Construindo fluxos conversacionais com ferramentas visuais
  3. Como conectar o agente agente a documentos

Módulo II – Personalização e Estratégias de Uso

  1. Voz do agente
  2. Jornadas de atendimento de acordo com o negócio
  3. Medindo resultados de uso do agente

Módulo III – Integração e Escalabilidade

  1. Conectando o agente a WhatsApp, site e e-mail
  2. Boas práticas no uso de IA generativa.
  3. Escalando uso de agentes em diferentes áreas do negócio.

Módulo IV – Criando um Projeto para o seu negócio

 

Data Science para Iniciantes

Objetivo
Capacitar os participantes a iniciar na área de dados, realizando tratamento nos dados e criando visualizações para extração.

Público-alvo

Estudantes e profissionais da área de tecnologia interessados em iniciar na área de Data Science.

Modalidade
online (em tempo real)

Programa do curso
Módulo I : Análise de dados

  1. Conceito de Data Science
  2. Ciclo de vida dos dados
  3. Ferramentas de mercado

Módulo II : Tratamento de Dados

  1. Tipos de dados
  2. Importação de dados (Excel, CSV, bases públicas e outros)
  3. Detecção e Tratamento
  4. Padronização e Transformação de dados

Módulo III : Exploração de Dados

  1. Análise exploratória (EDA)
  2. Estatística Descritiva
  3. Identificação de padrões
  4. Padronização e Transformação de dados

Módulo IV : Visualização de Dados

  1. Ferramentas de visualização
  2. Gráficos básicos
  3. Transformando dados em insights visuais

Módulo V : Estatística

  1. Inferência Estatística
  2. Regressão Linear Simples
  3. Interpretando dados e tomando decisão

Módulo VI : Projeto Prático

  1. Escolha de um projeto real para aplicar os conteúdos do curso
  2. Apresentação dos resultados
Análise de Dados com Python e Machine Learning

Objetivo
Capacitar os participantes a utilizar Python para coleta, tratamento, análise e visualização de dados.

Público-alvo
Profissionais e estudantes de tecnologia interessados em explorar dados e  aplicar aprendizado de máquina em cenários práticos.

Modalidade
online (em tempo real)

Carga Horária
20 horas

Programa do curso

Módulo I: Fundamentos de Python para Dados

  1. Práticas de Logica com a linguagem Python: variáveis, estruturas de dados, loops e funções.
  2. Manipulação de dados com Pandas.
  3. Leitura de arquivos
  4. Limpeza e transformação de dados.

Módulo II: Exploração e Visualização de Dados

  1. Estatística descritiva aplicada à análise de dados.
  2. Visualizações
  3. Storytelling com dados

Módulo III:  Machine Learning

  1. Conceitos de Machine Learning
  2. Preparação dos dados
  3. Regressão Linear
  4. Árvores de Decisão e Random Forest

Módulo IV:  Modelos Preditivos e Avaliação

  1. Classificação
  2. Métricas de avaliação
  3. Redução de dimensionalidade
Estatística e Modelagem Preditiva para cientistas de Dados

Objetivo
Habilitar os participantes a  aprofundar seus conhecimentos em estatística aplicada à modelagem preditiva, para construir, interpretar e avaliar modelos de machine learning.

Público-alvo
Estudantes e profissionais da área de tecnologia interessados em  aplicar conceitos estatísticos avançados em problemas de modelagem preditiva.

Modalidade
online (em tempo real)

Programa do curso

Módulo I: Estatísticas para Predição

  1. Estatística descritiva aplicada a dados.
  2. Probabilidade e distribuições estatísticas
  3. Correlação, covariância e multicolinearidade.
  4. Inferência estatística

Módulo II: Modelos Preditivos

  1. Regressão linear simples e múltipla.
  2. Regressão logística para classificação
  3. Análise de resíduos e ajuste de modelos.
  4. Seleção de variáveis

Módulo III : Validação de Modelos

  1. Overfitting e underfitting.
  2. Técnicas de validação
  3. Métricas de avaliação
  4. Interpretação dos resultados.

Módulo IV: Modelos Avançados de Previsão

  1. Modelos de classificação
  2. Árvores de decisão
  3. Regressão

Módulo V: Projeto Prático

    1. Construção de um projeto de modelagem preditiva, utilizando um dataset real.
Lógica de Programação (para Iniciantes)

Objetivo
Capacitar os participantes a iniciar o desenvolvimento (utilizando JavaScript)

Público-alvo

Estudantes e profissionais  que desejam iniciar no desenvolvimento.

Carga Horária
2o horas

Modalidade
Online (Síncrono)

Programa do curso

Módulo I: Lógica de Programação 

  1. Algoritmos e pseudocódigo.
  2. Tipos de dados e variáveis.
  3. Sequência
  4. Instruções

Módulo II: Iniciando práticas com JavaScript

  1. O que é JavaScript
  2. Constantes, variáveis e tipos de dados
  3. Operadores
  4. Operadores Lógicos

Módulo III: Estrutura de Controle

  1. Condicionais
  2. Laços de repetição

Módulo IV: Estrutura de Dados (simples)

  1. Arrays e listas.

 

Python (para IA)

Objetivo
Habilitar  os participantes a utilizar em aplicações de IA, explorando desde fundamentos da linguagem até bibliotecas específicas para machine learning, deep learning e IA generativa. 

Público-alvo

Profissionais e estudantes de tecnologia interessados em iniciar os conhecimentos em Machine Learning e’ IA Generativa.

Carga Horária
20 horas

Modalidade
Online (Síncrono)

Programa do curso

Módulo 1 :  Fundamentos de Python para IA

  1. Práticas de Revisão da linguagem Python
  2. Boas práticas e organização de código
  3. Manipulação de dados

Módulo 2 – Análise e Visualização de Dados

  1. Estatística básica aplicada à IA.
  2. Visualizações gráficas
  3. Preparação de datasets para modelos de aprendizado de máquina.

Módulo III :  Machine Learning com Python

  1. Fundamentos de Machine Learning
  2. Construção de modelos com Scikit-learn.
  3. Regressão, classificação e clustering.
  4. Avaliação de modelos: métricas de performance.

Módulo IV :  Deep Learning com Python

  1. Redes neurais
  2. Criação de modelos simples de classificação de imagens e texto.

Módulo V :  IA Generativa

  1. Introdução a LLMs
  2. Usabilidade de IA generativa
  3. Aplicabilidade: agentes e chatbots.

Módulo VI :  Projeto Final

  1. Desenvolvimento de um projeto prático
Java Básico (WEB)

Objetivo
Capacitar os participantes a desenvolverem aplicações web  utilizando Java.

Público-alvo

Profissionais e estudantes de tecnologia interessados em  desenvolver aplicações web simples utilizando Java.

Carga Horária
20 horas

Modalidade
Online (Síncrono)

Programa do curso

Módulo I: Ambiente de Desenvolvimento

  1. Configuração do ambiente (JDK,Eclipse)
  2. Estrutura de um projeto Java.
  3.  Programação Orientada a Objetos 

Módulo II: Fundamentos de Aplicações WEB

  1. Cliente/servidor
  2. Servlets
  3. Respostas dinâmicas 

Módulo III: Páginas Dinâmicas

  1. Introdução ao JSP 
  2. Camada lógica e de apresentação

Módulo IV: Manipulação de Dados e MVC

  1. Conexão com banco de dados (JDBC).
  2. Camadas MVC
  3. Introdução a Frameworks (Spring, Hibernate)

Módulo V: Projeto Final

  1. Desenvolvimento de uma aplicação web 
.NET Core (Básico)

Objetivo
Habilitar os participantes  a compreender e aplicar os fundamentos do desenvolvimento de aplicações web com .NET Core.

Público-alvo

Estudantes e profissionais de TI que desejam iniciar no desenvolvimento com .NET Core

Carga Horária
20 horas

Modalidade
Online (Síncrono)

Programa do curso

Módulo I: .NET Core

  1. .NET Core e suas diferenças para o .NET Framework
  2. Configuração do ambiente (SDK, Visual Studio / VS Code)
  3. Estrutura de um projeto .NET Core

Módulo II: C# aplicado ao.NET Core

  1. Variáveis, tipos de dados  estruturas de controle
  2. Classes, objetos e métodos
  3. Conceitos básicos de orientação a objetos

Módulo III: Core MVC e Web API

  1. Criando o primeiro projeto web
  2. Estrutura MVC no ASP.NET Core
  3. Criando e consumindo uma API REST simples

Módulo IV: Conectando com o banco de dados e fazendo deploy

  1. I Entity Framework Core
  2. Configuração de conexão com banco (SQL Server)
  3. Deploy em servjidor IIS

Módulo V: Boas Práticas

  1. Organização de camadas
  2. Injeção de dependência
  3. Tratamento de erros e logging
NodeJS

Objetivo

Habilitar os participantes a iniciarem o desenvolvimento em NodeJS.

Público-alvo

Desenvolvedores interessados em desenvolver aplicações REST utilizando Spring Boot.

Modalidade
Online

Programa do curso

Módulo I: Introdução ao NodeJS e Instalação do Servidor

  1. Instalação e configuração do ambiente (Node.js e npm)

  • Componentes de uma aplicação Node.js

Módulo II: JavaScript no Node,js

  1. Revisão de Lógica (variáveis, funções, módulos)
  2. Manipulação de dados com map-filter e reduce 
  3. Desenvolvimento assíncrono

Módulo III:  API e JSON

  1. Envio e recebimento de dados em formato JSON
  2. Requisições HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
  3. Códigos de status HTTP mais usados

Módulo IV:  Persistência de Dados

  1. Banco de dados relacional
    1. Integração com PostgreSQL
    2. Organização do projeto em camadas(controllers e serviços

       

Módulo V:  Boas Práticas e Testes

        1. Estrutura do projeto
        2. Tratamento de erros
        3. Padrão de comunicação com APIs
        4. Testes Automatizados
CSS

Objetivo
Introduzir os participantes aos princípios da programação FRONT-END utilizando CSS.

Público-alvo

Profissionais FRONT-END interessados em aprender CSS.

Programa do curso

 1. Como funciona o CSS
2. Fontes & Icones
3. Formas de uso
4. Cores
5. Caixa
6. Transições
7. Pseudo-elementos
8. Seletores

Angular

Objetivo
Capacitar os participantes a desenvolver aplicações web  com Angular,

Público-alvo

Profissionais e estudantes de tecnologia interessados em iniciar os conhecimentos em Angular.

Programa do curso

  1. Configuração do ambiente  Angular
  2. Estrutura do projeto
  3. Criação e utilização de Standalone Components.
  4.  Comunicação entre componentes
  5. Consumo de dados via HttpClient e interceptors
  6. Roteamento, navegação e Lazy Loading
  7. Guards e proteção de rotas
  8. Transformação de componentes em páginas
  9. Acessibilidade aplicados a Angular
  10. Testes unitários
React

Descrição

Este curso ensina como a programação front-end, utilizando React JS de forma declarativa, eficiente e f lexível, possibilita a criação de interações complexas.

Público-alvo

Estudantes e profissionais da área de tecnologia interessados em Desenvolvimento Front-end.

Objetivo
Habilitar os participantes para o desenvolvimento front-end, utilizando React JS.

Modalidade
Online

Programa do curso

1. React: Como a biblioteca funciona
2. Comunicação entre os componentes
3. Ciclo de vida dos componentes React
4. Boas práticas
5. Orientação a objetos no React
6. Function Components
7. Context API
8. React x Angular
9. Contextos

React JS

Objetivo
Habilitar os participantes para o desenvolvimento front-end, utilizando React JS

Público-alvo

Estudantes e profissionais da área de tecnologia interessados em Desenvolvimento em React JS

Programa do curso

 1. Angular: Entendendo o Framework
1. React: Como a biblioteca funciona
2. Comunicação entre os componentes
3. Ciclo de vida dos componentes React
4. Boas práticas
5. Orientação a objetos no React
6. Function Components
7. Context API
8. React x Angular
9. Contextos

JQuery

Descrição

Este curso ensina como a programação front-end, utilizando Jquery

Público-alvo

Estudantes e profissionais da área de tecnologia interessados em Desenvolvimento Front-end.

Objetivo
Habilitar os participantes para o desenvolvimento front-end, utilizando jQuery.

Modalidade
Online

Programa do curso

1. Por quê utilizar o jQuery?
2. Eventos com jQuery
3. Eventos de input e click
4. Empoderando um objeto do JavaScript
5. Manipulando atributos
6. Executando eventos
7. Manipulando elementos
8. Projeto Prático Final
9. Funções que auxiliam os estilos

Módulo Básico (INFRA)

Objetivo

Habilitar os participantes a iniciar na área de DevOps.

Público-alvo

Estudantes e profissionais da área de tecnologia interessados em iniciar na área de DevOps.

Programa do curso

 1. A importância do DevOps no ciclo desenvolvimento

2. Colaboração, automação e entrega contínua

3. Configuração de ambiente de desenvolvimento

4. Máquinas virtuais e acesso via SSH

5. Fundamentos de Linux (diretórios, permissões, shell, pacotes, automação)

6. Controle de versão e práticas de versionamento

7. Vagrant e automação de ambientes de desenvolvimento

8. Estrutura e uso de JSON e YAML para automação

9. Redes e fundamentos de networking

10. Visão Geral de Containers e Docker

Módulo Intermediário (INFRA)

Objetivo

Habilitar os participantes (de infra) se aprofundar na área de DevOps.

Público-alvo

Estudantes e profissionais da área de tecnologia interessados aprofundar os seus conhecimentos na área de DevOps.

Programa do curso

 1. Projeto VProfile (setup manual e automatizado)

2. Bash scripting para automação de tarefas

3. Automação de scripts com IA (AI for Scripting)

4. AWS e principais servuços:

    • IAM ((Identity & Access Management)
    • EC2: criação e gerenciamento de instâncias
    • S3: armazenamento e versionamento de arquivos
    • RDS: configuração de bancos de dados

5. Migração Lift & Shift

6. Migração de aplicações legadas para AWS

7. Re-arquitetando aplicações na nuvem (PaaS & SaaS, Elastic Beanstalk, ECS)

8. Escalabilidade e boas práticas em nuvem

9. Ferramentas de build: Maven e Gradle

10. Integração Contínua e Entrega Contínua com Jenkins (pipelines, Git, Docker, AWS)

11. Fundamentos de Python para DevOps (automação e integração com APIs)

DevOps para Desenvolvedores

Objetivo

Habilitar os participantes (desenvolvedores) a obter conhecimentos  da área de DevOps.

Público-alvo

Estudantes e profissionais da área de tecnologia, da área de desenvolvimento, interessados em obter  conhecimentos na área de DevOps.

Programa do curso

 1. Terraform: conceitos, estrutura, módulos, boas práticas de IaC

2. Ansible: introdução, playbooks, inventários, automação em múltiplos servidores

3. AWS: VPC, Load Balancer, Auto Scaling, CloudWatch, segurança avançada

4. Projeto AWS CI/CD com CodePipeline e CodeBuild

5. Docker: instalação, criação de imagens, volumes, redes, Dockerfile

6. Estratégias de containerização de aplicações (monólito vs microserviços)

7. Kubernetes: clusters, pods, services, deployments, ConfigMaps, Secrets

8. Deploy de aplicações em Kubernetes (rolling update, blue/green, canary)

9. GitOps: conceitos, automação de deploy com ArgoCD/FluxCD

10. Projeto final integrando Kubernetes, GitOps e CI/CD

Design Thinking

Objetivo
Habilitar os participantes para trabalhar com Design Thinking.

Público-alvo

studantes e profissionais da área de tecnologia interessados em Design Thinking.

Programa do curso

 1. Inovação
2. Princípios do Design Thinking
3. Ferramentas, Personas e Práticas
4. Brainstorm Estruturado
5. Duplo Diamante
6. Mapa de Jornada
7. Persona
8. Experiências e Reflexões
9. Projeto Prático

UX Designer

Objetivo
Habilitar os participantes para trabalhar com design
aplicado à experiência do usuário.

Público-alvo

studantes e profissionais da área de tecnologia interessados em UX Designer.

Programa do curso2. Usabilidade e Designer
2. Testando com os usuários
3. Pesquisa de usuário
4. Como interfaces afetam os usuários
5. Cognição
6. Prototipagem
7. Estabelecendo requisitos

IOS

Objetivo
Habilitar os participantes para o desenvolvimento de aplicativos mobile usando Swift (plataforma Apple)

Público-alvo

Estudantes e profissionais da área de tecnologia interessados em Desenvolvimento Mobile.

Modalidade
Online

Programa do curso

1. Introdução ao iOS

2. A linguagem Swift: fundamentos, programação orientada a objetos, protocolos e uso de async/await

3. Construção de interfaces com SwiftUI 

4. Persistência de dados

5. Serviços na nuvem: REST e GraphQL,

6. Integração com APIs externas

7. Recursos de geolocalização

8. Boas práticas de arquitetura 

9. Testes básicos e depuração

10. Publicação do aplicativo na App Store 

Android / Kotlin

Objetivo
Habilitar os participantes para o desenvolvimento de aplicativos mobile (Android).

Público-alvo

Estudantes e profissionais da área de tecnologia interessados em Desenvolvimento Mobile (Android).

Programa do curso

1. Kotlin: sintaxe básica, operadores, controle de fluxo e null safety

2. Classes, interfaces, enums e boas práticas de orientação a objetos

3. Ciclo de vida de Activities e Fragments

4. Introdução ao Jetpack Compose (substituto dos layouts tradicionais)

5. Criação de interfaces reativas e declarativas com Compose

6. Estados, eventos e navegação com Jetpack Compose

7. Consumo de APIs REST com Retrofit + Coroutines (suspend, async/await)

8. Exibição de dados em listas com LazyColumn 

9. Persistência de dados 

10. Notificações,

11. Boas práticas de arquitetura no Android 

SCRUM

Objetivo
Habilitar os participantes para a aplicabilidade de LEAN em projetos.

Público-alvo

Estudantes e profissionais da área de tecnologia interessados em LEAN.

Programa do curso

  1. Lean: conceito, origem e aplicabilidade em TI
  2. Identificação e eliminação de desperdícios em processos de TI
  3. O papel do Lean na transformação digital
  4. Valor para o cliente e mapeamento de fluxo de valor
  5. Fluxo contínuo e melhoria contínua em TI
  6. Ferramentas Lean aplicadas à área de tecnologia
  7. Estratégias para a transformação Lean em organizações de TI
  8. Redução de incidentes e prevenção de retrabalhos
  9. Ganhos na experiência do usuário e no atendimento ao cliente
  10. Indicadores de desempenho e métricas Lean IT
  11. Elaboração de plano de ação para aplicação prática
LEAN

Descrição

Este curso ensina como utilizar, de forma prática e aplicada, o SCRUM em projetos.

Público-alvo

Estudantes e profissionais da área de tecnologia interessados em SCRUM.

Objetivo
Habilitar os participantes para a aplicabilidade de SCRUM em projetos.

Modalidade
Online

Programa do curso

1. O Manifesto Ágil
2. O que é Scrum?
3. Papeis (Owner, Master e Team)
4. Daily
5. Product Backlog
6. Sprint
7. User Story
8. DoD e Taskboard
9. Burndown Chart
10. Sprint Review
11. Sprint Retrospective
12. Dinâmica Final : Executando

Manipulação de Banco de dados

Objetivo

Habilitar os participantes para manipular os dados em bancos.

Público-alvo

Estudantes e profissionais da área de tecnologia interessados em estruturar os dados em bancos.

Programa do curso

 1. Preparando o ambiente
2. Modelagem e Normalização de banco de dados
3. Entidades e Atributos
4. View
5. DER e Constraints
6. Operações básicas: create, select/where, insert, update, delete
7. Order by, group By, having, subquery, dstinct, join
8. Função
9. Trigger
10. Stored Procedure

BI

Objetivo

Habilitar os participantes a  iniciar na área de   Business Intelligence.

Público-alvo

Estudantes e profissionais da área de tecnologia interessados em BI.

Programa do curso

 1.Business Intelligence: conceitos, fundamentos e aplicabilidade.

2.. Ciclo de BI: coleta, transformação, armazenamento, análise e visualização.

3. Modelagem dimensional e star schema

4. Processos de ETL (Extract, Transform, Load):  e exemplos práticos.

5. Ferramentas de BI modernas 

6. Conexão a  fontes de dados 

7. Criação de dashboards interativos e relatórios dinâmicos.

8. Design de visualizações (gráficos, indicadores, storytelling com dados).

9. Relatórios

10. Princípios de Governança e segurança em BI

Fundada em 2010 com o objetivo de oferecer soluções (serviços de consultoria e treinamentos) tecnológicas personalizadas.

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