para as vagas de ...

• Data Scientist

• Machine Learning Engineer

• AI Engineer

• LLM Engineer

• MLOps Engineer

• AI Product Developer

• Data Product Engineer

• Research Engineer (Applied AI)

• Full Stack Data

• Backend Engineer

• AI Ops

• entre outras infinitas nomenclaturas do mercado

… TODAS têm um elemento em comum:

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO COMPLETO

I: Configuração do ambiente

1.1 Introdução
1.2 Criando um ambiente python
1.3 Instalar terminal customizado

II: Primeiros passos com Fast API

2.1 Introdução
2.2 Instalando Fast API
2.3 Criando o primeiro endpoint

III: Documentação

3.1 Introdução
3.2 A importância da documentação
3.3 Mão na massa

IV: Validando dados de entrada

4.1 Introdução
4.2 Pydantic
4.3 CRUD

V: Aplicando boas práticas

5.1 Introdução
5.2 Aplicando estrutura de arquivos
5.3 Formatação de código
5.4 Validação de tipos e estilo

MÓDULOS COMPLETOS:

• Python básico

• Pandas

• Numpy

• Scikit-Learn

• OPP

CURSO BÔNUS

VI: Banco de dados

6.1 Introdução
6.2 Características e bibliotecas
6.3 Criando nossa primeira tabela
6.4 Usando o ORM

VII: Gerenciamento de Configurações

7.1 Introdução
7.2 Dynaconf
7.3 Adicionando o Dynaconf no projeto
7.4 Criando o healh check endpoint

VIII: Qualidade de Software - Tests

8.1 Introdução
8.2 Qualidade de Software
8.3 Pytest & Faker
8.4 Testes Unitários

IX: Autenticação

9.1 Introdução
9.2 Salvando o usuário no banco
9.3 Refatorando Testes Integrados
9.4 Protegendo a Senha
9.5 Isolando a lógica do negócio no use case
9.6 Login parte 01
9.7 Login parte 02
9.8 Criando um endpoint que requer autenticação

OVERVIEW DE PYTHON PARA IA, DADOS E ML

X: Deploy

10.1 Introdução
10.2 Arquitetura do sistemas
10.3 Instalando Terraform e o plugin para o VSCode
10.4 Criar conta na AWS
10.5 Instalar aws cli
10.6 Gerando chaves de acesso no AWS Console
10.7 Configurando o Terraform e declarando o AWS provider
10.8 Terraform Formatter
10.9 Declarando variáveis globais
10.10 Declarando variáveis locais
10.11 .editorconfig
10.12 Criando um Bucket no S3 e armazenando o state
10.13 Destroy
10.14 Ignorando alguns arquivos terrraform
10.15 Terraform Data
10.16 VPC
10.17 Internet Gateway
10.18 Subnets
10.19 Route Table
10.20 IAM
10.21 Security Group
10.22 Application Load Balancer
10.23 Key Pair
10.24 Launch Template
10.25 Autoscaling Group
10.26 VPC Endpoints
10.27 RDS User Password
10.28 RDS Database Instance
10.29 Dockerfile
10.30 ECR Repository
10.31 ECS Cluster
10.32 ECS Capacity Provider
10.33 Cloudwatch
10.34 ECS Task Definition
10.35 ECS Service
10.36 ECS Service Auto Scaling
10.37 Outputs

• Modelo servidor-cliente

• FastApi

• Docker

• Seaborn

Construa um Backend completo!

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Anderson Sousa

AULA 3.3: Documentação

Nosso Teacher Assitent é fera! O Anderson é o nosso mão na massa, direto ao ponto, raiz, que mostra as dores de uma realidade Backend não muito tragável aos mais novos nesse universo de Backend & AI.

Com 13 anos de Backend e muita documentação, ele trabalha há 10 anos com o nosso querido Prof. Doutor Raphael e as melhores recomendaçcões não poderiam ser diferentes.

Anderson é formado na Universidade de São Paulo, já passou por inúmeras Startups, e hoje trabalha na Ambev como Sr. Software Engenieer!

Certamente você irá aprender demais com o nosso TA!

Nesse curso o Professor Raphael, atua junto a ele no Projeto Final, sim, você aluno (a), irá ver a criação de uma projeto do ínicio ao fim, Melhor prestar atenção em tudo que o Anderson vai te ensinar, ok?!

"Bora, lá!"

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Prof. Dr. Raphael Dutenkefer

Professor Raphael Dutenkefer é um especialista de renome em Inteligência Artificial e Machine Learning, com uma sólida carreira acadêmica e prática.

Formado pela FGV, ele possui mestrado e doutorado pela USP, duas das instituições mais prestigiadas do Brasil. Sua vasta experiência inclui tanto o mercado nacional quanto o internacional, onde aplicou seus conhecimentos em projetos de alto impacto.

Com uma abordagem que combina teoria sólida e aplicação prática, o Professor Raphael tem como missão preparar seus alunos para enfrentar os desafios reais do mercado de IA, sempre com o foco em formar profissionais altamente capacitados.

• Abrangência e Profundidade: Nossa metodologia única aborda toda a jornada da inteligência artificial e ciência de dados, desde os fundamentos matemáticos até a aplicação prática em produção. Cada módulo é cuidadosamente estruturado para garantir que você obtenha um entendimento completo e aplicável.

• Bônus Exclusivos: Além do conteúdo principal, você receberá dois cursos de nivelamento como bônus! O Overview de Python para IA e Data Science estão inclusos, ajudando a reforçar e preparar sua base de conhecimento para este campo desafiador.

• Certificações: O curso oferece certificações individuais para cada algoritmo e um certificado geral ao final do curso, reconhecendo seu esforço e habilidade em cada etapa do aprendizado.

• Professor Especialista: Aprenda com um doutor que possui uma vasta experiência tanto no Brasil quanto no exterior, trazendo insights valiosos e práticos do mercado global. Acreditamos que enfrentar a base é a chave para dominar qualquer tecnologia, e nosso professor está aqui para guiá-lo nessa jornada.

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