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A Importância do SQL e Plataformas para Praticar

pivetadev — Mon, 03 Feb 2025 18:06:35 +0000

O SQL (Structured Query Language) é uma das habilidades mais essenciais para quem trabalha com dados. Seja para análise de dados, desenvolvimento de software ou ciência de dados, o SQL permite que você consulte, manipule e analise dados armazenados em bancos de dados relacionais. Dominar essa linguagem não só aumenta sua eficiência, mas também abre portas para diversas oportunidades profissionais.

Para ajudar você a praticar e aprimorar suas habilidades em SQL, existem várias plataformas que transformam o aprendizado em uma experiência divertida e desafiadora. Abaixo, detalhamos algumas das melhores opções disponíveis, com informações sobre o nível de dificuldade, custo, idioma e se é possível usar tradução no navegador.

1. SQL Murder Mystery

Site: SQL Murder Mystery
Descrição: Um jogo de mistério onde você usa SQL para resolver um crime. Você precisa escrever consultas para encontrar pistas e descobrir o assassino.
Dificuldade: Iniciante a intermediário.
Custo: Gratuito.
Idioma: Inglês, mas é possível usar tradução no navegador.
Detalhes: Ideal para quem está começando a aprender SQL, pois oferece um contexto prático e envolvente. O jogo é bem estruturado e guia o usuário através de consultas simples até as mais complexas.

2. SQL Police Department

Site: SQL Police Department
Descrição: Um jogo onde você é um detetive que usa SQL para resolver casos. Cada caso envolve consultas mais complexas.
Dificuldade: Iniciante a avançado.
Custo: Gratuito.
Idioma: Inglês, mas é possível usar tradução no navegador.
Detalhes: Excelente para quem quer praticar SQL em um contexto de resolução de problemas. Os casos variam em complexidade, permitindo que tanto iniciantes quanto usuários avançados encontrem desafios adequados.

3. SQL Island

Site: SQL Island
Descrição: Um jogo de aventura onde você precisa usar SQL para ajudar um personagem a sobreviver em uma ilha.
Dificuldade: Iniciante.
Custo: Gratuito.
Idioma: Tem opção de você mudar linguagem para português.
Detalhes: Perfeito para quem está dando os primeiros passos em SQL. O jogo é intuitivo e ensina conceitos básicos de forma lúdica e interativa.

4. SQLBolt

Site: SQLBolt
Descrição: Embora não seja exatamente um jogo, oferece lições interativas de SQL com exercícios práticos que se assemelham a desafios.
Dificuldade: Iniciante a intermediário.
Custo: Gratuito.
Idioma: Inglês, mas é possível usar tradução no navegador.
Detalhes: Uma ótima opção para quem prefere uma abordagem mais tradicional de aprendizado. As lições são bem explicadas e os exercícios ajudam a consolidar o conhecimento.

5. Codecademy (Curso de SQL)

Site: Codecademy
Descrição: Oferece um curso interativo de SQL com exercícios práticos que podem ser tratados como pequenos desafios.
Dificuldade: Iniciante a intermediário.
Custo: Gratuito (com opção de plano pago para conteúdo premium).
Idioma: Inglês, mas é possível usar tradução no navegador.
Detalhes: Codecademy é uma das plataformas mais populares para aprender programação. O curso de SQL é bem estruturado e oferece feedback imediato, o que é ótimo para quem está começando.

6. LeetCode (Problemas de SQL)

Site: LeetCode
Descrição: Plataforma com problemas de SQL que podem ser resolvidos como desafios, ideal para quem gosta de competições de programação.
Dificuldade: Intermediário a avançado.
Custo: Gratuito (com opção de plano pago para conteúdo premium).
Idioma: Inglês, mas é possível usar tradução no navegador.
Detalhes: LeetCode é conhecido por seus desafios de programação, e a seção de SQL não é diferente. É uma ótima opção para quem quer se preparar para entrevistas técnicas ou simplesmente aprimorar suas habilidades.

Praticar SQL não precisa ser monótono. Com essas plataformas, você pode aprender e aprimorar suas habilidades de forma divertida e desafiadora. Seja resolvendo crimes, sobrevivendo em uma ilha ou competindo em desafios de programação, há uma opção para cada nível de experiência. Além disso, como muitas dessas plataformas são em inglês, você também tem a oportunidade de trabalhar no seu inglês, o que é um grande diferencial no mercado de tecnologia. Mesmo que você precise usar tradução no navegador no início, com o tempo, você vai se familiarizar com os termos técnicos e melhorar sua fluência no idioma. Ou seja, é uma chance de aprender SQL e praticar inglês ao mesmo tempo – dois investimentos que valem muito a pena para sua carreira!

Descomplicando Estatística part. 1

pivetadev — Thu, 18 Jul 2024 16:43:04 +0000

Fala pivetadas, a hidratação está em dia?

Vamos falar um pouco de estatística, eu sei que está pensando, que é um assunto chato, um assunto que dar muito medo de aprender, mas que tal dar uma chance de descomplicar aquilo que você teve pesadelo desde a sua infância, porque quando falamos de números a gente acaba só gostando dos números que cai em nossa conta bancária né? kkkkk
Mas quero que você mergulhe nessa leitura para que você consiga tirar esse medo e dar esse passo necessário com estatística de forma leve como eu levo (Até agora estou levando, não sabemos o dia de amanhã), mas tudo que aprendo tento passar de forma com outro viés para que vocês consiga ter esse acesso de aprendizado também.
Mas já falei demais, vamos entrar em estatística então…..

O que seria estatística e para o que ele serve?

E segundo o Wikipédia estatística seria “Estatística é a ciência que utiliza as teorias probabilísticas para explicar a frequência da ocorrência de eventos, tanto em estudos observacionais quanto em experimentos para modelar a aleatoriedade e a incerteza de forma a estimar ou possibilitar a previsão de fenômenos futuros, conforme o caso”.
A estatística vai além de números e tabelas! Ela é como uma lupa mágica que nos permite enxergar padrões, tendências e relações escondidas em meio a um mar de informações. Ela pode ser usada da seguinte maneira:
Analisar dados qualitativos

- Testar hipóteses
- Fazer previsões
- Modelar fenômenos

Então vamos olhar com mais detalhes o que cada um faz e para o que ele serve, mas com uma outra visão de analogia para que você consiga entender todo o fundamento dele.

Analisar Dados Qualitativos

Vamos explicar o que seria ele, então pensem em um mundo onde as palavras, imagens, vídeos e até mesmo objetos não são apenas elementos superficiais, mas sim portais para um universo de significados e insights. É nesse mundo que a análise qualitativa se aventura, desvendando os mistérios do comportamento humano e da vida social.
E com isso vamos trazer exemplos de uma vizinha fofoqueira de condomínio, onde você pode entender com diversos aspectos de como análise de dados qualitativos pode funcionar.

Observações:

A vizinha fofoqueira nem sempre é confiável, pois suas informações podem ser distorcidas por preconceitos ou interesses pessoais.
A análise de dados qualitativos exige rigor, treinamento e experiência para evitar interpretações errôneas.

Lembre-se:

A ética na análise de dados qualitativos começa na coleta de dados, que deve ser feita com o consentimento livre e esclarecido dos participantes e com respeito à sua privacidade.
Durante a análise dos dados, é fundamental manter a neutralidade e imparcialidade, evitando interpretações tendenciosas ou preconceituosas.
A divulgação dos resultados deve ser feita de forma clara, transparente e acessível a todos os públicos, com o objetivo de gerar conhecimento e promover mudanças positivas na sociedade.

Observação de explicação prévia do que é Qualitativa e Quantitativa:
Dados categóricos às vezes são chamados de qualitativos, enquanto os numéricos às vezes recebem o nome de quantitativas

Teste de Hipóteses

Conhecido como teste estatístico ou teste de significância, é uma ferramenta fundamental na estatística que permite tomar decisões sobre parâmetros ou características de uma população, utilizando dados de uma amostra aleatória extraída dessa população.
Então vamos trazer isso de um exemplo de uma investigação de traição, sim é isso mesmo que você está pensando, estou trazendo esse exemplo para você ver como o teste de hipóteses funciona.

Lembre-se:

A investigação de uma traição é um processo delicado que deve ser conduzido com cautela e respeito.
O teste de hipóteses é uma ferramenta científica rigorosa que exige conhecimento técnico e metodologia adequada.
Em ambos os casos, a racionalidade, a busca por fatos concretos e a análise crítica das informações são essenciais para chegar a conclusões confiáveis e tomar decisões adequadas.

Fazer Previsões:

A previsão em estatística refere-se ao processo de estimar ou prever o valor futuro de uma variável com base em dados históricos ou informações disponíveis. Isso envolve o uso de métodos estatísticos para analisar padrões e tendências nos dados existentes e, a partir desses padrões, fazer uma projeção sobre o que pode acontecer no futuro.
E o exemplo desse será aquela amiga que vive inventando desculpa para não ir no rolê, às vezes você já faz previsões de quando ele vai aceitar e quantas vezes não vai ir, você já não faz isso?

Coleta de Dados: Anotar o histórico de comparecimento do amigo.
Análise Exploratória: Observar padrões e calcular frequências.
Escolha do Método: Usar a frequência histórica como base.
Cálculo da Probabilidade: Calcular a chance de comparecimento.
Fazer a Previsão: Estimar a probabilidade de eventos futuros.
Planejamento: Tomar decisões informadas com base nas previsões para garantir melhores resultados e evitar surpresas.

Vamos para alguns exemplos para você entender melhor como funciona:

Coleta de Dados: Anotar cada vez que você convida a Vanessa para sair e ela aparece ou inventa uma desculpa. Ex: Nos últimos 10 convites, Vanessa apareceu 2 vezes e inventou desculpas 8 vezes.
Análise Exploratória: Observar o padrão de comparecimento e desculpas da Vanessa: 2 aparições em 10 convites (20% de comparecimento).
Escolha do Método: Usar a frequência histórica para calcular a probabilidade de comparecimento futuro.
Cálculo da Probabilidade: Calcular a porcentagem de vezes que Vanessa apareceu: 2/10 = 20%.
Fazer a Previsão: Prever a probabilidade de Vanessa comparecer ao próximo rolê: 20% de chance de ela aparecer.
Planejamento: Baseado na previsão, convidar mais amigos ou preparar um plano B caso a Vanessa não apareça.

Então aqui já ajudou a você ter uma pequena noção como funciona a previsão né?
O bom aqui entre nós, e que você também já faz aquela previsão se sua amiga vai furar com você.

A analogia de "Marcando Rolê com a Amiga que Inventa Desculpas" demonstra como a previsão estatística funciona no cotidiano. Assim como você usa o histórico de comparecimento da Vanessa para prever se ela aparecerá no próximo encontro, na previsão estatística usamos dados passados para estimar eventos futuros. **Ambos os processos envolvem coleta de dados, análise de padrões e tomada de decisões informadas com base nessas análises

Modelar Fenômenos

Vamos explicar isso falando de influenciadores, porque nada melhor que falar sobre Modelar Fenômenos usando essa analogia para que você entenda como ela funciona. Então para que a influencer possa crescer, ela precisa entender seu público-alvo e aumentar seu engajamento, certo?

Então precisa dessas coisas aqui:

Definição do Público-Alvo
Coleta de Dados de Seguidores
Análise de comportamento dos seus Seguidores
Escolher Métodos de Crescimento de Engajamento
Implementação e Monitoramento

Ao seguir esse processo, você não apenas compreender melhor seus seguidores e seu comportamento, mas também melhora a eficácia de suas ações para construir uma comunidade mais engajada e fiel ao seu conteúdo.

Com essa analogia mostro como a modelagem de fenômenos pode ser aplicada ao estudo e previsão de comportamentos de influenciadores para que você entenda de como a estatística está presente até em uma rede social, ajudando a entender melhor as dinâmicas digitais e a tomar decisões informadas em estratégias de marketing e comunicação.

Mas isso é só uma parte da estatística, você pode se aprofundar cada vez mais sobre ele, irei fazer uma segunda parte entrando em cada tópicos para explicar de forma prática como iriam funcionar, você que chegou até o final desse texto eu já deixo um pequeno spoiler do que será o próximo…..
Vou falar sobre Dados Quantitativos e Qualitativos na análise falando do mês das mulheres negras, que é o julho das pretas.

Acompanhe mais:
beacons.ai/pivetadev

Alcance Novos Horizontes com Dados: Um Guia Essencial para Criar seu Portfólio

pivetadev — Thu, 14 Mar 2024 02:23:32 +0000

Na era da informação, onde os dados desempenham um papel crucial em praticamente todas as áreas, possuir um portfólio de dados é fundamental para quem trabalha nesse campo. Este guia fornecerá um passo a passo para criação, aonde você poderá demonstrar seu conhecimento.

Passo 1: Escolha dos Projetos

Identifique Seus Interesses e Paixões: Comece identificando as áreas de dados que mais te interessam. Pode ser análise financeira, previsão de demanda, análise de saúde, entre outros.
Seleção de Projetos: Escolha projetos que demonstrem suas habilidades e experiência na área escolhida. Você pode encontrar conjuntos de dados interessantes em sites como:

Suponha que você tenha interesse em saúde pública. Você pode escolher analisar dados sobre a propagação de doenças infecciosas e sua relação com fatores socioeconômicos.

Passo 2: Coleta e Limpeza de Dados

Encontre Fontes de Dados Confiáveis: Procure por fontes de dados confiáveis que sejam relevantes para o seu projeto. Além dos sites mencionados anteriormente, você também pode encontrar dados em portais governamentais e instituições de pesquisa.
Limpeza e Preparação dos Dados: Antes de começar a análise, é necessário limpar e preparar os dados. Você pode usar ferramentas como Pandas em Python para realizar tarefas como tratamento de valores ausentes, remoção de outliers e normalização de dados.

Na imagem acima você ver um exemplo utilizando o Pandas para carregar os dados em um DataFrame e executar operações de limpeza e preparação.

Passo 3: Análise e Visualização de Dados

Exploração Inicial dos Dados: Comece explorando os dados para entender suas características e padrões. Utilize métodos estatísticos descritivos e visualizações de dados para identificar insights preliminares.
Visualização de Dados: Use ferramentas como Matplotlib, Seaborn ou Tableau para criar visualizações poderosas que ajudem a comunicar seus insights de forma clara e eficaz.

Aqui está o código que eu escrevi para que você possa entender como produzir. Este é um dos exemplos de um projeto sobre acidentes de trânsito no Rio de Janeiro, onde extraio os dez municípios com mais acidentes. Para isso, utilizo as bibliotecas Matplotlib e NumPy.

E aqui você pode ver o gráfico gerado a partir do código da imagem anterior.

Passo 4: Modelagem e Análise Avançada

Aplicação de Modelos de Machine Learning: Se aplicável, utilize técnicas de machine learning para prever tendências futuras ou fazer recomendações. Você pode usar bibliotecas como Scikit-learn ou TensorFlow para implementar modelos de machine learning.
Avaliação de Modelos: Avalie a performance dos seus modelos utilizando métricas apropriadas, como precisão, recall, AUC-ROC, entre outras. Você pode usar a regressão logística para prever a propagação da doença com base em variáveis como densidade populacional, taxa de vacinação e medidas de distanciamento social.

Passo 5: Documentação e Apresentação

Crie um Relatório ou Notebook: Documente seu processo de análise, incluindo suas descobertas, metodologias e resultados. Você pode usar Jupyter Notebook, Google Colab ou Markdown para criar relatórios interativos.
Prepare uma Apresentação Visual: Crie uma apresentação visual atraente para destacar os principais insights e conclusões do seu projeto. Ferramentas como PowerPoint, Canva, Google Slides, Power BI ou Tableau podem ser úteis para isso.

Contando Histórias com Dados

Ao criar seu portfólio de dados, lembre-se de que você não está apenas apresentando números e gráficos, mas contando uma história com dados. Certifique-se de contextualizar seus insights, explicar suas descobertas de forma clara e fornecer recomendações acionáveis com base nos seus resultados.

Conclusão

Criar um portfólio de dados envolve um processo detalhado que requer habilidades técnicas, criatividade e uma boa dose de storytelling. Utilize este guia como um roteiro para começar sua jornada na construção de um portfólio de dados. Com prática e dedicação, você poderá criar projetos que não apenas demonstrem suas habilidades técnicas, mas também narrem histórias convincentes com dados.

Esse tal do Airflow

pivetadev — Fri, 05 Jan 2024 19:57:02 +0000

É uma plataforma para criar, programar e monitorar fluxos de trabalho de maneira estruturada.Isso é uma explicação simples direta para que você consiga visualizar sobre o que seria o Airflow.

Você deve está se perguntando como ler essa letra para entender não é mesmo?

Relaxa vou explicar cada detalhe dele para que você consiga acompanhar

DAGs

Imagine que você está montando um PC a partir do zero. Para ter sucesso nessa empreitada, você precisa realizar várias tarefas, como comprar os componentes, montar a placa-mãe, conectar os cabos e instalar o sistema operacional.

O DAG seria como um guia visual para te ajudar a organizar essas tarefas. Cada tarefa, como comprar os componentes ou montar a placa-mãe, é um passo crucial para garantir que o PC funcione perfeitamente. Esses passos têm uma ordem específica, como não faz sentido conectar os cabos antes de montar a placa-mãe.

Então, o DAG no contexto de montar um PC é como um mapa que mostra a sequência correta dessas tarefas. Ele é uma ferramenta que te ajuda a não se perder no meio do processo de montagem, indicando a ordem certa para cada coisa acontecer.

Assim como você seguiria um guia passo a passo para montar um PC, o DAG ajuda a visualizar e organizar as etapas importantes do seu plano, evitando que você faça coisas fora de ordem e garantindo que o PC seja montado de maneira eficiente.

Scheduler e Executor

Scheduler decide quando cada coisa deve acontecer enquanto executor realmente faz acontecer, executando as tarefas conforme o agendamento definido pelo Scheduler.Eles garantem que seus fluxos de trabalho sejam realizados no momento certo, seguindo a "agenda" estabelecida.

Poderia escrever algo mais profundo para explicar eles mas quis simplificar para que consiga ter um entendimento objetivo.

Workers

Agora, para entender mais sobre os "Workers" e acompanhar um raciocínio, vou explicar de uma maneira diferente usando o exemplo de uma mãe solo que enfrenta muitas responsabilidades.

Uma maneira de pensar em ajuda seria uma rede de apoio. Essa rede de apoio funciona como os "Workers". Cada pessoa na rede contribui de alguma maneira para ajudar a mãe.

Os "Workers" (a rede de apoio) ajudam em diversas tarefas, colaborando e dividindo responsabilidades para garantir que diferentes aspectos da vida da mãe sejam cuidadas, aliviando um pouco o peso sobre ela.

Assim como em sistemas tecnológicos, onde os "Workers" colaboram para executar tarefas específicas, essa rede de apoio colabora para ajudar a mãe solo nas diversas atividades do dia a dia.

Então com isso eles são processos independentes que recebem as tarefas para executarem e retornar os resultados ao metadatabase.

Metadatabase

Pense na "Metadatabase" como uma espécie de diário ou caderno onde você anota todas as informações importantes sobre as coisas que acontecem em sua casa.

Digamos que você tem um caderno onde escreve quem está em casa, o que estão fazendo, quando chegaram e quando saíram. Isso ajuda a manter tudo organizado e a entender o que está acontecendo.

Da mesma forma, uma "Metadatabase" faz isso para as tarefas e processos em um sistema. Ela registra quando algo aconteceu, quem fez, se foi bem-sucedido, entre outras informações importantes. É como um registro detalhado de tudo o que acontece, facilitando o entendimento e o acompanhamento das atividades.

O Apache Airflow utiliza um banco de dados para armazenar informações cruciais sobre o estado e execução de tarefas, DAGs e execuções passadas. Este banco de dados é frequentemente referido como "Metadatabase".

Espero ter ajudado a entender um pouco sobre Airflow, irei trazer mais sobre ele para que assim consiga virar a chave do aprendizado como eu venho virando.

Cursos Gratuitos para área de Dados

pivetadev — Tue, 28 Nov 2023 04:50:51 +0000

Você já se perguntou onde encontrar plataformas que oferecem cursos gratuitos na área de Dados? Neste artigo, vou compartilhar algumas dicas para ajudar você a descobrir essas oportunidades educacionais.

Vamos direto ao ponto para discutir recomendações de cursos gratuitos. Iniciando com:

Começando pela Data Science Academy, uma plataforma conhecida por muitos, mas ainda desconhecida por alguns. Eles oferecem uma variedade de cursos, tanto gratuitos quanto pagos. Entre os cursos gratuitos disponíveis, destacam-se:

- Fundamentos de Engenharia de Dados: Com duração de 12 horas
- Fundamentos de IA (Inteligência Artificial): Com 12 horas de conteúdo
- Fundamentos de Linguagem Python para Análise de Dados e Data Science: Com duração de 72 horas
- Big Data Fundamentos 3.0: Com duração de 12 horas
- Introdução à Ciência de Dados: Com duração de 12 horas
- Microsoft Power Bi para Business Intelligence e Data Science: Com duração de 72 horas

Essas opções oferecem uma excelente variedade de tópicos, desde fundamentos até ferramentas específicas como o Microsoft Power Bi. Explorar esses cursos pode ser uma maneira valiosa de aprimorar seus conhecimentos na área de Dados, seja você um iniciante ou alguém buscando expandir suas habilidades.

Segue o link para acessar a plataforma:data Science academy

A Faculdade de Informática e Administração Paulista (FIAP) é uma instituição focada em tecnologia da informação e gestão empresarial, com quatro campus situados na cidade de São Paulo. Reconhecida como a melhor faculdade de tecnologia, a FIAP não só ostenta uma excelente nota no MEC, mas também oferece uma variedade de cursos, incluindo muitos gratuitos que abrangem diversas áreas, como DevOps, Design Thinking, dados, entre outros outros.

Especificamente na área de dados, a FIAP disponibiliza cursos que são excelentes oportunidades de aprendizado. Confira:

Business Intelligence (BI): Com duração de 40 horas
Big Data & Analytics: Com duração de 60 horas
Cloud Fundamentals, Administration and Solution Architect: Com duração de 80 horas
Inteligência Artificial e Computacional: Com duração de 80 horas
Python: Com duração de 80 horas

Esses cursos fornecem uma oportunidade valiosa para aprimorar habilidades em áreas essenciais, como Business Intelligence, Big Data, e Inteligência Artificial. Com uma carga horária significativa, esses cursos oferecem uma imersão nos temas propostos, proporcionando um ambiente propício para o desenvolvimento profissional.

Segue o link para acessar a plataforma:FIAP

A Dadoteca, uma empresa especializada em análise de dados, reúne profissionais experientes em Business Intelligence e Analytics desde 2004. E proporciona soluções personalizadas para análise de dados, impulsionando resultados para o seu negócio.

Dentro do escopo de cursos oferecidos, destacamos:

Fundamentos de Python: Com duração de 16 horas
Engenharia de Dados com Python: Com duração de 32 horas
Fundamentos do Business Intelligence: Com duração de 8 horas
Google Data Studio: _Com Duração de 8 horas _
Microsoft Power BI Desktop - Do Zero ao Dashboard: Com Duração 12 horas
Projeto de Banco de Dados para Business Intelligence: Com duração de 32 horas
Workshop - Banco de Dados para Business Intelligence: Com duração de 8 horas

Ao final de cada curso, há uma avaliação, e a certificação é concedida mediante pagamento, sendo os valores simbólicos e variados para cada curso. Além disso, oferece oportunidade de ingrassar no grupo do WhatsApp da Dadoteca, onde podem esclarecer dúvidas, estabelecer conexões profissionais, acessar oportunidades de emprego e compartilhar conhecimentos.
A Dadoteca se empenha em oferecer uma experiência de aprendizado acessível.

Segue o link para acessar a plataforma:Dadoteca

O Ministério da Gestão e Inovação em Serviços Públicos facilita o acesso a serviços digitais essenciais, como INSS, a carteira de trabalho digital e o seguro desemprego. Ao cadastrar-se na sua conta gov.br, você se torna identificável pelo governo ao solicitar qualquer serviço público digital. Além disso, a instituição proporciona cursos, incluindo:

*Análise de Dados em Linguagem R *- Carga Horária de 20h
*Governança de Dados *- Carga Horária de 30h
Estatística - Carga Horária de 20h
Aprendendo com Python - Carga Horária de 20h
Aplicação do Power BI para Aprimoramento da Gestão - Carga Horária de 25h

Estes são apenas alguns dos cursos gratuitos disponíveis. Explore e descubra mais opções na área de dados para aprimorar seus conhecimentos.

Segue o link para acessar a plataforma:Gov.BR

Além desses cursos, você também pode expandir seus conhecimento com YouTube,twitch e conhecer referencias no mundo de IA. Vou compartilhar o link aqui logo abaixo, espero que consiga explorar ainda mais informações além dos cursos mencionados.

Programação Dinâmica
Nic.BR
CodeShow
Daniel Romero
teomewhy
laura data talks
Dani Monteiro
Karina Karim
Tarcizio Silva
Gisell Santos

Disponibilizei esses links de referência, permitindo que você tenha acesso ao conhecimento e que tenha trocas com esse pessoal que também traz bastante conhecimento.

Se este conteúdo foi útil para você, compartilhe, curta e comente! Fique atento, pois trarei mais. Ah, e não esqueça de beber água.

Aqui você pode entrar em contato comigo e tirar suas dúvidas
Saiba Mais

Construindo Seu Futuro Tech

pivetadev — Wed, 09 Aug 2023 10:39:53 +0000

Neste espaço, abordarei o assunto que apresentei durante a palestra, o qual se mostrou integralmente relevante para a minha jornada no campo da tecnologia. Acredito que essas reflexões possam ser benéficas para você também. Vale ressaltar que nós somos os autores da nossa própria construção, e embora cada indivíduo possua sua abordagem singular, isso não impede que se esteja aberto a explorar outras sugestões.

Portanto, exploraremos a experiência enriquecedora de ter sido convidado(a) pelo Google Developer Groups para ministrar uma palestra no evento online da Campus Party.
Gostaria de compartilhar a razão pela qual optei por não abordar um tema estritamente técnico em uma oportunidade tão empolgante como esta. Acredito que muitos de vocês concordarão comigo.

Em vez disso, desejo explorar um tópico de extrema relevância. Muitas vezes, nos vemos inundados por uma quantidade avassaladora de informações, chegando ao ponto de nos sentirmos perdidos e desmotivados. Nessa jornada, é comum nos autossabotarmos. Quero dedicar nossa conversa a esse assunto crucial, pois acredito que todos nós já enfrentamos esse tipo de situação.

Para uma compreensão completa do conteúdo da palestra, é altamente recomendado assistir à apresentação. No entanto, estou sempre disponível para discussões, promovendo um ambiente de aprendizado mútuo. A temática que explorei baseou-se na minha própria trajetória, na qual identifiquei influências significativas em minha carreira. Minha jornada continua enriquecendo minha bagagem de conhecimento, e estou ansiosa para assimilar também as valiosas experiências de cada um de vocês. Compartilho meu interesse em ouvir sobre suas vivências e aprendizados. Como podemos colaborar e aprender juntos?

Aqui vocês podem acessar link da palestra: Construindo Seu Futuro Tech