curso Asimov Academy (Vitalício)

Módulos do curso Asimov Academy (Vitalício)

Sua jornada de aprendizado

1. 01 1. Fundamentos de Python 205 aulas

   • Conceitos e Objetivos[2]
   • Listas
   • Como filtros funcionam – Kernels e convolução[2]
   • Tuplas e dados mutáveis
   • Estrutura Inicial – Bibliotecas[2]
   • Sequências
   • A matriz como imagem tridimensional[2]
   • Slicing
   • A função range
   • Criando os Kernels[2]
   • Finalizando a Interpretação de Kernels[2]
   • For loops
   • Introdução ao Live Blur[2]
   • Iterando sobre sequências
   • Abrindo a nossa Câmera[2]
   • Break e continue
   • While loops
   • Desafio – iteração
   • Função geradora de Kernels[2]
   • Apresentação à lógica de programação
   • Argumentos arbitrários com args e kwargs
   • Boas-vindas[2]
   • Branches no Git - A árvore do seu projeto
   • Como vamos aprender Python
   • Conteúdo das Messages
   • Controle de fluxo
   • Copiando, Movendo e Deletando Arquivos
   • Desafio – cifra de César
   • Dicionários
   • Dimensões e Tipos de Dados[2]
   • Envio básico de e-mails
   • Finalização
   • Funções de iteração
   • Funções
   • Importando arquivos com código – a variável name
   • Interação com arquivos e sistema operacional
   • Introdução ao Matplotlib
   • Introdução ao curso
   • Introdução
   • Introdução[2]
   • Lendo e Escrevendo Arquivos de Texto
   • Lendo o texto de um PDF
   • Matemática Intermediária e Cópias[2]
   • Miniprojeto - Caça ao Tesouro[2]
   • O bloco with
   • O conceito de UID
   • O que são IDEs
   • O que vamos aprender neste curso
   • O que você vai aprender
   • O que é um PDF
   • O que é um ambiente virtual
   • O terminal do Windows
   • Orientação a objetos no Matplotlib[2]
   • Os erros mais comuns em Python
   • Por que ler emails com Python
   • Projeto - Jogo da Velha – Parte 1
   • Projeto - Simulador de Caos – Parte 1
   • Recomendação de Estrutura de Classe
   • Rotação de páginas e conteúdo
   • Trabalhando em equipe com GitHub
   • Variáveis
   • Desafio – iteração com múltiplas listas
   • Kernel Stacking[2]
   • Implementando o Live Blur![2]
   • A estrutura de um arquivo PDF
   • Anexos e estilização com HTML
   • Arquivos e Caminho de Arquivos
   • Conjuntos e seus métodos
   • Conteúdo das Messages
   • Copiando, Movendo e Deletando Pastas
   • Credenciais e Acessos
   • Criando e Gerenciando Pull Requests no GitHub
   • Criando e ativando seu ambiente virtual
   • Criando nosso primeiro script
   • DESAFIO – Modificando arquivo html
   • Depurando código com debugger
   • Desafio – baralho de cartas
   • Desempacotando sequências
   • Estatística Básica[2]
   • Estrutura do projeto e erros de importação
   • Funções built-in relevantes
   • Funções básicas de plot
   • Instalando Python no Windows
   • Instalando e configurando o VS Code
   • Manipulações e Atribuição de Valores[2]
   • Miniprojeto - Jogo da Velha[2]
   • Mudando as dimensões de um PDF
   • O Conceito de Algoritmo
   • O bloco match case
   • O operador in
   • O que é Numpy[2]
   • O que é um terminal
   • Objetos e classes no Python
   • Operadores de comparação
   • Operadores
   • Os desafios com extração de texto
   • Outros Filtros
   • Parâmetros e argumentos
   • Projeto - Jogo da Velha – Parte 2
   • Projeto - Simulador de Caos – Parte 2
   • Subplots[2]
   • Trabalhando com tempo, datas e horas
   • nossos princípios[2]
   • Abrindo o primeiro arquivo PDF
   • Compactando e Descompactando Pastas
   • Compreensão de lista
   • Conectando um repositório no GitHub
   • Construindo caminhos com pathlib
   • Cortando regiões de um PDF
   • Criando classes e métodos
   • Customização[2]
   • Estruturas de controle de fluxo
   • Exemplos práticos de algoritmos
   • Extraindo imagens
   • Funções lambda (anônimas)
   • Instalando e configurando o Pycharm
   • Introdução a Biblioteca Imbox
   • Iteração avançada com itertools
   • Lendo e Escrevendo Planilhas
   • Lidando com erros com blocos try except
   • Manipulação e busca em textos
   • Métodos em Python
   • Números em Python
   • O que são as Messages
   • O que é uma linguagem de programação[2]
   • O terminal do Mac
   • O valor None
   • Operadores booleanos
   • Operadores de divisão
   • Para onde seguir
   • Por que Numpy[2]
   • Projeto - Jogo da Velha – Parte 3
   • Projeto - Simulador de Caos – Parte 3
   • Reorganizações e Stacks[2]
   • Selecionando o interpretador de Python nas IDEs
   • Álgebra e Desafio Intermediário[2]
   • Adicionando carimbo e marca d’água
   • Advanced Indexing – Boolean Masking[2]
   • Caminhos Absolutos e Caminhos Relativos
   • Compreensão de dicionários e conjuntos
   • Convertendo PDFs em imagens
   • Criando nossas próprias exceções com raise
   • DESAFIO – Organizando Arquivos por extensão
   • DESAFIO – Separando e Consolidando Planilhas
   • Decoradores
   • Desafio – Biblioteca padrão
   • Desafio – Iteração
   • Desafio – usuário e senha
   • Estabelecendo a conexão
   • Estrutura dos algoritmos
   • Estruturas de repetição
   • Expressão condicional
   • Extraindo páginas de um PDF
   • Herança e Métodos especiais
   • Importação de módulos
   • Instalando Python no Mac
   • Métodos de dicionários
   • O console de iPython
   • O que podemos e não podemos fazer com Python[2]
   • O que é uma Message
   • Plots Especiais[2]
   • Resolução do Desafio[2]
   • Texto em Python
   • A biblioteca padrão de Python
   • Clonando e colaborando com repositórios existentes
   • Combinando PDFs
   • Como decoradores funcionam
   • Como tirar suas dúvidas[2]
   • Desafio Final[2]
   • Desafio – Conjuntos e compreensão de lista
   • Desafio – acerte o número
   • Elementos básicos da programação
   • Identidade e o operador is
   • Jupyter Notebook e Jupyter Lab
   • Lendo e Escrevendo Json
   • Lendo tabelas de PDFs
   • Manipulando Caminhos de Arquivos
   • Métodos de strings e números
   • O terminal do Linux
   • PDFs com senha
   • Usando type hints – tipagem de dados em Python
   • Variáveis
   • Anotações e anexos
   • Encerramento
   • Extraindo todas as tabelas de um PDF
   • Instalando Python no Linux
   • Lendo e Escrevendo Arquivos Pickle
   • Métodos de listas e tuplas
   • O operador morsa (expressão de atribuição)
   • Outras opções de IDEs
   • Pegando valores do usuário
   • Retornando Conteúdos de uma Pasta
   • Utilidades do módulo functools
   • Desafio – Funções
   • Desafio – Operadores
   • Desafio – contador de caracteres
   • Desafio – entrevista
   • EXERCÍCIO – Encontrando arquivo
   • Extensões e atalhos do VS Code
   • Lendo e Escrevendo Arquivos XML
   • Outras opções de instalação
   • DESAFIO – Tamanho de uma pasta
   • Desafio – jogo dos estados
   • Formatação de texto
   • Aula extra – Compreensão de lista
2. 02 2. Web apps e Dashboards 18 aulas · 1 material

   • O que é html - guia de tags, IDs e Classes
   • Django Admin[2]
   • Formulários[2]
   • Introdução ao curso
   • Introdução[2]
   • Listando receitas[2]
   • Models[2]
   • Busca e filtros[2]
   • Do que o Dash é capaz
   • Mostrar receita pelo ID[2]
   • Persistência de dados[2]
   • Tabelas e registros[2]
   • Verificando campos e avisando o usuári[2]
   • Editando registros[2]
   • O que é ORM[2]
   • Pré-requisitos para o Curso
   • Como o curso está estruturado (1)
   • Dash x Excel, Tableau e Power BI
   • Como tirar suas dúvidas
3. 03 3. Formação Engenheiro de Agentes de IA 56 aulas · 1 material

   • A bi
   • Acessando Datasets do Hug
   • Apresentação curso - Explorando IAs de Geração de Texto
   • Apresentação
   • Configurando o Agno
   • Gerando texto com Anthropic Claude e Python
   • Gerando texto com Cohere e Python
   • Gerando texto com Google Gemini e Python
   • Gerando texto com Mistral AI e Python
   • Gerando texto com OpenAI e Python
   • Gerando texto e transcrevendo audio com Groq e Python
   • Instalando Ollama e gerando texto com Ollama e Python
   • O que é Hugging Face
   • O que é o deploy
   • O que o Agno tem de especial
   • A plataforma Hugging Face
   • Como a formação está organizada
   • Conhecendo a comunidade do
   • Criando nosso primeiro Agente
   • Gerando texto com Anthropic Claude e LangChain
   • Gerando texto com Cohere e LangChain
   • Gerando texto com Google Gemini e LangChain
   • Gerando texto com Groq e LangChain
   • Gerando texto com HuggingFace e Python
   • Gerando texto com Mistral AI e LangChain
   • Gerando texto com Ollama e LangChain
   • Gerando texto com OpenAI e LangChain
   • MCPs Origem, Conceito e Aplicações no Cursor AI
   • Mode
   • O que você precisa saber para fazer seu deploy
   • 3 O que são agentes de IA
   • Assistentes X Agentes
   • Cria
   • Criando nossas proprias Tools
   • Criando um Space com nosso
   • FastAPI - nossa escolha para deploy
   • Finalização curso - Explorando IAs de Geração de Texto
   • Gerando texto com HuggingFace e LangChain
   • Testando nossa p
   • Como funciona uma API com FastAPI
   • Como um agente executa tarefas
   • Considerações sobre o deplo
   • Por que utilizar Python
   • Testando e compa
   • Usando o ChatGPT via API
   • AgentOS e AgentUI - instalação e integração
   • Agno ou Langchain
   • Criando endpoints para agentes com FastAPI
   • Agno AgentOS - uma alternativa simplificada
   • Storage
   • Frontend para sua API com AgentUI
   • Memória
   • Adicionando conhecimento externo ao agente com RAG
   • Frontend para sua API com Streamlit
   • Deploy do projeto no Render
   • Sistemas
   • Apostila - Domine a IDE CursorAI
4. 04 4. Automações & Web Scraping 36 aulas

   • A trilha que aumenta sua produtividade em 100
   • A trilha que mudará sua jornada de trabalho
   • Como a trilha está estruturada
   • Conteúdo das Messages
   • Envio básico de e-mails
   • Integração com automações
   • Introdução
   • O conceito de UID
   • Por que ler emails com Python
   • Recomendação de Estrutura de Classe
   • Tags
   • Apresentação do projeto Análises Esportivas
   • Afinal, o que é uma automação
   • Anexos e estilização com HTML
   • Browser e Extração
   • Classes e Ids
   • Credenciais e Acessos
   • Filtros por Data
   • Integrando o conhecimento com outras trilhas
   • Integração com dashboards e análise de dados
   • Outros Filtros
   • Processo de criação do projeto
   • Quem é você - Desenvolvedor ou solucionador de problemas
   • A sua vaga no futuro
   • Exercitando a lógica de Web Scraping
   • Integração com IA, Data Science e visão computacional
   • Introdução a Biblioteca Imbox
   • Lógica de Web Scraping
   • O que são as Messages
   • Transformação pela automação
   • Bibliotecas
   • Estabelecendo a conexão
   • O que é uma Message
   • Sua nova rotina com Python
   • Como tirar suas dúvidas
   • Construindo o Gráfico
5. 05 5. Análise de dados 80 aulas · 5 materiais

   • Introdução
   • Aeroporto de Schiphol - Revendo Endpoints
   • Conceitos e Objetivos
   • Introdução ao Asimov Associates
   • Introdução
   • Início do Projeto
   • Por que migrar para Análise de Dados
   • Primeira DAG com BashOperator
   • A mentalidade de quem evolui rápido
   • AircraftTypes - Extract e Paginação - playlist
   • Airflow e Arquitetura
   • Como filtros funcionam – Kernels e convolução
   • Customizando Devcontainer
   • DAG com PythonOperator - video
   • Index – Asimov Associates
   • O que é html - guia de tags, IDs e Classes
   • AircraftTypes - Extract e Paginação
   • BranchPythonOperator - fluxo com IF do Airflow =- playlist
   • Estrutura Inicial – Bibliotecas
   • Máquina Virtual Asimov Academy
   • Os 5 pilares para pensar como um analista de dados
   • Sidebar
   • A matriz como imagem tridimensional
   • Configuração Avançada de Logging
   • Docker Desktop Asimov Academy
   • HttpOperator - Consumindo API - video
   • Iniciando os Modais
   • Instalação do DBeaver Asimov Academy
   • O caminho ideal para iniciar
   • Acessando API de Produtos e Carts
   • Callback novo Advogado
   • Como seu trabalho atual pode ser sua vantagem injusta
   • Criando Banco de Dados - Schiphol DB -
   • Criando os Kernels
   • Executando Airflow pela Primeira Vez
   • Finalizando a Interpretação de Kernels
   • SQL, finalmente!
   • Salvando dados da API
   • AircraftTypes Load - Asimov Academy - 1920x1080 8249K
   • Escrevendo Scripts de Produção
   • Introdução ao Live Blur
   • Modal novo Processo
   • Abrindo a nossa Câmera
   • Airlines Extract - Asimov Academy - 1920x1080 8259K
   • Construindo Imagem para Produção
   • Novos Processos
   • Airlines Transform e Load - Asimov Academy - 1920x1080 8257K
   • Card de Filtros
   • Função geradora de Kernels
   • Apresentação
   • Dimensões e Tipos de Dados
   • Introdução ao curso
   • Introdução
   • Destinations Extract - Asimov Academy - 1920x1080 8257K
   • Gerando cards por funções
   • Kernel Stacking
   • Upload de Imagem para Docke
   • Destinations Transform e Load - Asimov Academy - 1920x1080 8254K
   • Ids Dinâmicas
   • Implementando o Live Blur!
   • Detalhes do Setup com Docker Compose - Asimov Academy - 1920x1080 8256K
   • Gerando os cards
   • Flights ETL Completo - Asimov Academy - 1920x1080 8257K
   • Gerando os Cards 2
   • Abrindo o modal de Processos
   • DAG Avançado Ajustando Schedule - Asimov Academy - 1920x1080 8256K
   • DAG Avançado Retry e Delay - Asimov Academy - 1920x1080 8257K
   • O penúltimo Callback
   • O último Callback
   • Erros e o fim do Projeto
   • Aula Extra CSS
   • Do que o Dash é capaz
   • Docker para os Apressados
   • Manipulações e Atribuição de Valores
   • O que é Numpy
   • O que é Numpy
   • Pré-requisitos para o Curso
   • Álgebra e Desafio Intermediário
   • Comandos Essenciais do Docker
   • Como o curso está estruturado
   • Resolução do Desafio
   • Dash x Excel, Tableau e Power BI
   • Como tirar suas dúvidas
   • Conceitos de Engenharia de Dados
   • Introdução - Airflow na prática - ETL profissional com containers no Docker Compose
6. 06 6. Visão Computacional 15 aulas

   • Hand Tracking
   • Introdução
   • O que é OpenCV
   • Rescaling e Resizing
   • Funções Essenciais
   • Inicializando testes profissionais
   • Lendo Imagens
   • O que é Numpy
   • Desenhando e Escrevendo
   • Identificando as mãos
   • Lendo Vídeos
   • Por que Numpy
   • Coordenadas Específicas
   • Lendo a nossa câmera
   • Teste de Classe e FPS

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