Aperfeiçoamento Profissional em Implantação e Análise de Dados em Nuvem - Microsoft DP-900
Presencial
O Curso de Aperfeiçoamento Profissional de Implantação e Análise de Dados em Nuvem – Microsoft DP-900 é voltado para profissionais que desejam compreender os conceitos fundamentais de banco de dados e análise de dados na nuvem. O curso aborda desde a implementação de serviços de banco de dados até a análise de informações provenientes de diversas fontes, utilizando as principais tecnologias disponíveis na plataforma Microsoft Azure. Com uma abordagem prática e alinhada aos conteúdos oficiais da Microsoft, os participantes serão capacitados a explorar as soluções de dados em nuvem, garantindo eficiência, segurança e escalabilidade.
Pré-requisitos
Idade mínima de 16 anos.
Escolaridade mínima desejável: Ensino Fundamental Completo.
Ter conhecimento básicos em informática.
Escolaridade mínima desejável: Ensino Fundamental Completo.
Ter conhecimento básicos em informática.
Carga horária
40h
O que você vai aprender
Inteligência artificial em nuvem
1.1. Tipos / 1.1.1. Previsão / 1.1.2. Anomalias / 1.1.3. Visão Computacional / 1.1.4. Processamento de Linguagem Natural / 1.1.5. Conversação / 1.2. Responsabilidades / 1.2.1. Privacidade / 1.2.2. Confiabilidade / 1.2.3. Transparência / 1.2.4.Inclusão
2. Machine Learning
2.1. Características / 2.1.1. Regressão / 2.1.2. Classificação / 2.1.3. Agrupamento / 2.2. Conceitos / 2.2.1. Base de Dados / 2.2.1.1. Preparação / 2.2.1.2. Ingestão / 2.2.2. Algoritmos / 2.2.3. Treinamento / 2.2.4. Métricas de avaliação dos modelos / 2.3. Gerenciamento do modelo / 2.4. Publicação do modelo
3. Visão Computacional
3.1. Tipos / 3.1.1. Classificação de imagens / 3.1.2. Detecção de objetos / 3.1.3. Reconhecimento óptico de caracteres (OCR) / 3.1.4. Reconhecimento facial
4. Processamento de Linguagem Natural
4.1. Ferramentas / 4.1.1. Extração de palavras-chave / 4.1.2. Reconhecimento de entidades / 4.1.3. Análise de sentimento / 4.1.4. Reconhecimentos de fala (speech) / 4.1.5. Tradução de idiomas
5. Serviços cognitivos de conversação
5.1. Tipos / 5.1.1. Agentes de IA / 5.1.2. Bots / 5.2. Treinamento / 5.3. Publicação
1.1. Tipos / 1.1.1. Previsão / 1.1.2. Anomalias / 1.1.3. Visão Computacional / 1.1.4. Processamento de Linguagem Natural / 1.1.5. Conversação / 1.2. Responsabilidades / 1.2.1. Privacidade / 1.2.2. Confiabilidade / 1.2.3. Transparência / 1.2.4.Inclusão
2. Machine Learning
2.1. Características / 2.1.1. Regressão / 2.1.2. Classificação / 2.1.3. Agrupamento / 2.2. Conceitos / 2.2.1. Base de Dados / 2.2.1.1. Preparação / 2.2.1.2. Ingestão / 2.2.2. Algoritmos / 2.2.3. Treinamento / 2.2.4. Métricas de avaliação dos modelos / 2.3. Gerenciamento do modelo / 2.4. Publicação do modelo
3. Visão Computacional
3.1. Tipos / 3.1.1. Classificação de imagens / 3.1.2. Detecção de objetos / 3.1.3. Reconhecimento óptico de caracteres (OCR) / 3.1.4. Reconhecimento facial
4. Processamento de Linguagem Natural
4.1. Ferramentas / 4.1.1. Extração de palavras-chave / 4.1.2. Reconhecimento de entidades / 4.1.3. Análise de sentimento / 4.1.4. Reconhecimentos de fala (speech) / 4.1.5. Tradução de idiomas
5. Serviços cognitivos de conversação
5.1. Tipos / 5.1.1. Agentes de IA / 5.1.2. Bots / 5.2. Treinamento / 5.3. Publicação
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