Cybersecurity Aplicada em Operações de Ataque e Defesa
Este curso ensina a pensar como um hacker ético, compreender as táticas adversariais e desenvolver estratégias de detecção, mitigação e resposta em ambientes corporativos complexos.
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Vamos seguir com o Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA, agora na Parte 2, com os frameworks centrados na orquestração.
Este é um programa de extensão Lato Sensu para quem deseja dominar as tecnologias que estão transformando o setor financeiro e tomar decisões estratégicas baseadas em dados com alto grau de precisão e eficiência. Reconhecido pelo MEC e com titulação de especialista, o programa une fundamentos sólidos de finanças a aplicações práticas de Inteligência Artificial, capacitando o aluno a automatizar análises, desenvolver modelos preditivos, otimizar portfólios, precificar ativos e detectar fraudes.
Este guia oferece uma análise comparativa abrangente e aprofundada dos principais protocolos, frameworks e tecnologias para a construção de Agentes de IA, desmistificando o panorama complexo desse ecossistema. O guia aborda: A2A, MCP, Agno, LangGraph, PydanticAI, CrewAI, LangChain, Strand, Haystack, Llamaindex e Temporal.
A Pós-Graduação em Engenharia de Automação de Processos com IA é um programa de extensão Lato Sensu completo, ideal para profissionais que desejam liderar projetos de transformação digital, unindo automação de processos e Inteligência Artificial para aumentar a eficiência e a inovação nas organizações.
Neste post listamos para você 7 Bibliotecas de Ciência de Dados Para Construir Seu Portfólio de Projetos. São bibliotecas que ajudarão você a construir um portfólio de alto nível e profissional.
Use Modelagem Estatística quando precisar de explicação e compreensão. Use Modelagem Preditiva quando precisar de previsões precisas e acionáveis. As duas abordagens são ferramentas poderosas e complementares no arsenal de um Cientista de Dados.
O modelo DaaS (Data as a Service) está se consolidando como uma das principais forças de transformação no mundo corporativo, impulsionando a inteligência competitiva e a tomada de decisões baseadas em dados. À medida que o valor estratégico dos dados e da análise cresce, o DaaS ganha destaque por permitir que empresas acessem, integrem e utilizem informações de forma ágil e escalável.
Bem-vindo(a) à parte final do nosso guia definitivo sobre a Arquitetura Medalhão! Já exploramos os conceitos por trás das camadas Bronze, Prata e Ouro. Agora, é hora de falar sobre como tirar essa arquitetura do papel e implementá-la com algumas das tecnologias mais poderosas do mercado: Apache Spark e Delta Lake. Antes disso, vamos comparar a Arquitetura Medalhão com outras abordagens e listar suas vantagens.
Depois de ingerir dados brutos na Camada Bronze e refiná-los na Camada Prata, é hora de colher os frutos na Camada Ouro.
Na Parte 2 deste guia, exploramos a Camada Bronze, nosso repositório de dados brutos. Agora, é hora de avançar em nossa jornada na Arquitetura Medalhão e entrar na Camada Prata, onde a verdadeira transformação de valor acontece.
Muitas vezes a Camada Bronze passa despercebida, mas é justamente aí que mora a base de confiança de todo o ecossistema de dados. É como a fundação de um prédio: pode não ser a parte mais bonita, mas sem ela nada se sustenta. A Bronze é o que garante fidelidade, rastreabilidade e segurança para todo o restante da arquitetura.
A Arquitetura Medalhão é um padrão de design de dados que organiza de forma lógica os dados em um Data Lakehouse, visando melhorar incrementalmente a qualidade e a estrutura dos dados à medida que eles fluem por diferentes estágios. Popularizada pela Databricks, a arquitetura divide o ambiente em três camadas distintas: Bronze, Prata e Ouro.
Pode não ser tão simples comparar Cientista de Dados e Analista de Dados. Mas vamos ajudar você a compreender as diferenças e semelhanças entre essas funções, agora neste artigo.
Organizações de diversos setores buscam aplicar essas tecnologias para aumentar eficiência, entender melhor seus clientes, gerar insights estratégicos e obter vantagem competitiva. No entanto, muitas ainda tropeçam ao tentar adotar IA ou projetos de Data Science sem preparar o terreno: sem dados organizados e confiáveis, qualquer esforço tecnológico tende a virar apenas teoria, sem impacto prático.