O Bootcamp Gratuito da Avanti oferece oportunidades excepcionais em áreas como Machine Learning, Ciência de Dados, DevOps e Full Stack, proporcionando uma jornada única para a construção gratuita do futuro tecnológico.
Desenvovlido pelo Instituto Atlântico, este programa combina teoria e prática, capacitando novos profissionais em tecnologias estratégicas.
Preparando indivíduos para se destacarem no mercado, este Bootcamp oferece uma experiência completa de aprendizado, incentivando a aquisição de habilidades por meio de aulas ao vivo, atividades práticas e orientação de facilitadores dedicados.
Recebendo certificado de conclusão e 80 horas de carga horária, os participantes poderão desenvolver suas competências em um ambiente que promove a resolução de problemas com metodologias inovadoras.
Bootcamp Avanti
O Bootcamp Gratuito da Avanti, incluindo áreas como Machine Learning, Ciência de Dados, DevOps e Full Stack, é a porta de entrada para construir seu futuro na tecnologia de forma gratuita.
Página do Bootcamp
Teoria e Prática para Novos Profissionais
Este Bootcamp intensivo, totalmente gratuito, une teoria e prática para capacitar novos profissionais em tecnologias estratégicas. Inscreva-se de 15 a 25 de fevereiro e inicie suas aulas em 2 de abril.
Aulas ao Vivo, Atividades Práticas e Certificado de Conclusão
Participe de aulas ao vivo, envolva-se em atividades práticas e conte com facilitadores para tirar dúvidas. Ao concluir, receba um certificado de conclusão atestando suas 80 horas de carga horária. As aulas serão transmitidas via Google Meet.
Formato Online com Encontros Alternados
O Bootcamp será realizado em formato online, com encontros alternados às quartas-feiras, das 19h às 21h, e aos sábados, das 09h às 12:00h. Ao todo, serão 9 encontros, sendo 3 nas quartas e 6 aos sábados. Ressaltamos a importância de ter disponibilidade para os encontros com o professor e para a realização das atividades.
Para quem é o Bootcamp?
O Bootcamp do Atlântico Avanti é ideal para estudantes com curso superior em andamento em áreas relacionadas e para aqueles no início de carreira ou em transição. É um pré-requisito estar matriculado em um curso superior relacionado e ter acesso a um computador com conexão à internet estável.
Metodologia: Potencializando o Aprendizado
Explore um Bootcamp que mescla teoria e prática, formando profissionais competentes em tecnologias estratégicas. Desperte sua excelência profissional em um ambiente inovador, enfrentando desafios do mundo real e abraçando uma cultura de solução de problemas.
7 Formações Disponíveis
Experiência do Usuário
- Pré-requisitos:
- Noções de Design: Familiaridade com os conceitos fundamentais de design.
- Técnicas de Pesquisa Qualitativa: Noções básicas em métodos de pesquisa qualitativa.
- Criação e Sketching: Conhecimentos básicos em técnicas de criação e sketching.
- Wireframes e Prototipação Digital: Noções básicas em criação de wireframes e prototipação digital.
Ciência de Dados
- Pré-requisitos:
- Lógica de programação: Compreensão de estruturas e algoritmos;
- Python básico: Familiaridade com variáveis e estruturas de controle;
- Conceitos estatísticos: Entendimento de métricas como média e desvio padrão;
- Álgebra linear: Conhecimento básico de vetores e matrizes.
Quality Assurance
- Pré-requisitos:
- Informática Básica: familiaridade com o uso de computadores e navegação online;
- Noções de Lógica de Programação: Compreensão básica dos conceitos fundamentais de programação.
Liderança
- Pré-requisitos:
- Experiência prática ou interesse em desenvolver habilidades de liderança;
- Conhecimento básico em ferramentas tecnológicas de trabalho colaborativo.
Desenvolvimento Full Stack
- Pré-requisitos:
- Informática Básica: Adquirir familiaridade com o uso de computadores e navegação online;
- Lógica de Programação: Desenvolver compreensão de variáveis, estruturas e funções;
- HTML e CSS: Dominar o conhecimento necessário para criar estrutura e estilo de páginas web;
- JavaScript Básico: Introdução à linguagem usada no desenvolvimento web, abrangendo variáveis, funções e manipulação do DOM;
- Bancos de Dados Iniciais: Adquirir noções básicas de armazenamento e consultas de dados;
- Desenvolvimento Front-End e Back-End: Obter visão geral dos conceitos, arquitetura e integração do sistema.
Machine Learning
- Pré-requisitos:
- Lógica de programação: Familiaridade com estruturas e algoritmos;
- Python básico: Noções de variáveis e estruturas de controle;
- Conceitos estatísticos: Compreensão de métricas como média e desvio padrão;
- Álgebra linear: Conhecimento fundamental de vetores e matrizes.
DevOps
- Pré-requisitos:
- Fundamentos de Sistemas Operacionais: Conhecimentos básicos sobre a estrutura e funcionamento de sistemas operacionais;
- Noções de Virtualização: Compreensão básica dos conceitos por trás da virtualização de recursos computacionais;
- Ferramentas Git: Familiaridade com as principais funcionalidades e fluxos de trabalho do Git;
- Desenvolvimento de Software: Noções básicas sobre os processos e práticas envolvidos no desenvolvimento de software.
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## Machine Learning
Machine Learning (ML), ou Aprendizado de Máquina, é um campo da inteligência artificial que capacita sistemas a aprenderem e melhorarem automaticamente a partir da experiência, sem programação explícita.
Fundamentos do Machine Learning
No centro do ML está o processo de aprendizado, onde algoritmos analisam dados para identificar padrões e tomar decisões sem intervenção humana. Quanto mais dados são alimentados, mais preciso e eficiente o modelo se torna.
Tipos de Aprendizado
Existem três principais tipos de aprendizado em Machine Learning: supervisionado, não supervisionado e por reforço. O supervisionado utiliza dados rotulados para treinar o modelo, o não supervisionado busca padrões em dados não rotulados e por reforço envolve aprendizado mediante recompensas e penalidades.
Aplicações Práticas do Machine Learning
ML é amplamente aplicado em visão computacional, permitindo que sistemas reconheçam padrões em imagens e vídeos. Isso é evidente em reconhecimento facial, classificação de objetos e diagnósticos médicos.
Outra aplicação é o processamento de linguagem natural, onde Machine Learning é usado para entender e gerar linguagem humana. Chatbots, tradução automática e análise de sentimentos são exemplos práticos.
Desafios e Futuro do Machine Learning
Apesar dos avanços, implementar ML apresenta desafios, como a necessidade de grandes conjuntos de dados e preocupações éticas em torno da tomada de decisões automatizada.
Futuro e Inovações
O futuro do Machine Learning promete inovações, incluindo melhorias na interpretação de dados complexos, avanços na automação e soluções para desafios éticos.
Instituto Atlântico
O Atlântico, uma Instituição de Ciência e Tecnologia (ICT), é modelado como uma Associação Civil de Direito Privado, sem fins lucrativos. A missão central é impulsionar a inovação por meio da pesquisa e desenvolvimento em Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC).
Fundação e Reconhecimento Regional
Fundado pelo CPqD e PADTEC, o Atlântico está em evidência como um dos principais ICTs do Nordeste em Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação. Sua atuação abrange diversas áreas, contribuindo significativamente para o progresso tecnológico regional.
Especialistas Certificados
Com mais de 700 profissionais talentosos e certificados em suas áreas de especialização, o Atlântico congrega especialização para impulsionar a inovação no cenário tecnológico.
Localizado em Fortaleza, o Atlântico promove um ambiente de trabalho harmonioso e colaborativo, fomentando a liberdade de experimentação e cultivando uma proximidade valiosa com os clientes.
Transforme seu futuro na tecnologia!
As inscrições para o Bootcamp Avanti devem ser realizadas no site do Instituto Atlântico.
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