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Projeto Python do Zero: evento 100% gratuito

Carlos Melo por Carlos Melo
julho 19, 2022
em Carreira, Iniciantes, Notícias, Python
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Projeto Python do Zero: evento 100% gratuito
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Se você saísse pela rua perguntando pras pessoas se elas programam em Python, quantas responderiam que sim? Provavelmente, poucas.

Você já parou para pensar que você está diante de um mercado, uma oportunidade, que a grande maioria dos seus amigos ainda não viu?

Só que vai chegar o momento em que todo mundo vai perceber a importância e necessidade de saber programar. Até a sua mãe vai entender lógica de programação e o básico de Python.

Será que a oportunidade que você vive hoje não vai ter passado? Mas como aproveitar essa oportunidade?

Fato é que toda vez que você trava por não saber qual caminho seguir, fica confuso, você perde mais um dia.

Se você procurar agora na internet quanto ganha um programador, existe uma grande chance de que seja um salário maior que o seu.

E por que eu tô te falando isso? Porque eu vou te mostrar como você pode fazer para mudar essa situação. Eu vou fazer um evento pra ensinar QUALQUER pessoa a programar em Python.

O Projeto Python do Zero vai ser uma sequência de 3 aulas, nos dias 01, 03 e 05 de AGOSTO onde qualquer pessoa, independente da idade, formação ou área que trabalha vai poder aprender comigo os primeiros passos pra começar a programar em Python.

Esse é um evento para que você tenha conhecimento suficiente para agregar valor à sua carreira, mesmo que você nunca tenha tido contato com programação na vida, ou até mesmo se já sabe programar, mas quer se especializar em Python.

E a melhor parte é que esse vai ser um evento ao vivo,totalmente gratuito e com certificado. Então anota as datas na sua agenda, faz a sua inscrição e a gente se vê lá, pelo bem do seu futuro profissional.

INSCREVA-SE GRATUITAMENTE

 

P.S: Se eu puder te dar mais uma dica, é o seguinte: não se inscreva sozinho.

Aproveita que o treinamento é gratuito, que você vai poder assistir de qualquer lugar e traga alguém que você também quer ver tendo sucesso por essas bandas da internet.

Clique aqui para fazer a inscrição. Espero vocês lá.

Um grande abraço,

Carlos Melo

Tags: carreiradata sciencepdzprojeto python do zeropythonsemana pythonsemana python do zero
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Carlos Melo

Carlos Melo

Engenheiro de Visão Computacional graduado em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea (AFA) e Mestre em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).

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  • Camera Tracking, Reconstrução 3D e a Arte da Visão 🎥👁️‍🗨️

O “camera tracking” é uma técnica que permite a análise e reprodução do movimento da câmera em filmagens 2D. 

Esta análise fornece dados vitais sobre a posição e orientação da câmera ao longo do tempo, sendo essencial para a integração de elementos 3D virtuais em visuais 2D. 

A minha jornada acadêmica levou-me ao coração da engenharia de visão computacional, onde explorei tópicos cruciais como lens distortion, camera calibration e image processing. Dediquei-me a técnicas avançadas, abrangendo desde a utilização de filtros Gaussianos, conversão de imagens para grayscale até algoritmos de keypoint detection. 

No decorrer de meus estudos, tive a chance de trabalhar com métodos clássicos, como “Harris Corner Detection”, e também com abordagens mais contemporâneas como ORB, além de descritores como SIFT, SURF e BRISK.

Mas apesar da minha formação predominantemente técnica, centrada no mundo dos modelos quantitativos e da modelagem matemática, identifiquei um diferencial valioso na trilha da visão computacional.

🎨 Esse diferencial foi a capacidade de não se limitar apenas ao lado técnico. Ao contrário, busquei uma fusão entre a precisão técnica e a sensibilidade artística.

Compreendi que a verdadeira inovação surge quando se une o rigor técnico à visão criativa. Nessa intersecção, a arte e a ciência dançam juntas, produzindo resultados que são ao mesmo tempo precisos e emocionalmente impactantes.

Como o escritor A. D. Sertillanges expressou tão eloquentemente, nossa vocação como seres humanos exige que primeiro estejamos profundamente enraizados em nossa humanidade, viajando com confiança e solidez:

💬 “Toda ciência, quando cultivada isoladamente, não é apenas incompleta, mas também repleta de riscos.”

Serve como um lembrete constante de que dentro de cada tarefa computacional e linha de código existe uma miríade de histórias, prontas para serem reveladas e compartilhadas. 

#machinelearning #visãocomputacional
  • 🤖Você já testou essa ferramenta? 

Prece mentira, mas você pode gravar um vídeo seu agora mesmo, e subir nesse site para ele dublar para inglês e várias outras línguas! 🇺🇸🇪🇸🇧🇷🇩🇪

E não apenas isso! Ele sincroniza inclusive os seus lábios para ficar o mais real possível. 

O que você achou? Que tal testar agora mesmo e me mandar?

#machinelearning #inteligenciaartificial
  • ‘Eu nasci assim, eu cresci assim, vou sempre usar arquivos CSV…’ 🎶

Será mesmo? Se a síndrome de Gabriela te prende aos antigos e gigantes arquivos CSV, é hora de repensar! 🤔

Calma, não me entenda mal. Eu uso arquivos CSV para muitas coisas, mesmo! Mas permita-me apresentar um formato que já é bem conhecido pelos engenheiros de dados, mas que, por algum motivo, ainda não é muito famoso entre os cientistas de dados.

O principal problema do CSV é sua estrutura. Eles são armazenados como uma lista de linhas (conhecido como orientado a linhas), o que causa duas grandes complicações: eles são lentos para consultar e, para complicar ainda mais, SQL e CSV simplesmente não se dão bem.

Agora, entre em cena o Parquet: um formato orientado a colunas. Diferentemente dos CSVs, ele organiza seus dados por colunas, o que facilita e agiliza a consulta.

Além disso, é um formato de código aberto, licenciado sob Apache, o que o torna uma opção atrativa não apenas pela sua eficiência, mas também pela flexibilidade e transparência. Engenheiros de dados já se beneficiam das vantagens do Parquet há algum tempo, então por que os cientistas de dados não dariam uma chance também?

Se você é um cientista de dados e ainda não experimentou o Parquet, talvez seja o momento de se aventurar. E aí, já conhecia essa alternativa? Deixe seus comentários! 🚀

#machinelearning #datascience  #visaocomputacional
  • Eu não aprendi a estudar do dia para a noite.

Foram anos de aprimoramento e busca contínua por um método que me permitisse aprender qualquer coisa sozinho.

Nessa sequência de stories eu conto um pouco da minha trajetória, passando pela AFA, ITA e aprendizado de línguas. 

Se você ainda não tem o hábito da leitura, mas gostaria de aprender qualquer coisa rapidamente, como autodidata, você não pode perder a live de hoje. 

🔴AULA AO VIVO (hoje, às 20 horas)

✅Como criar uma rotina de estudo
✅Como criar resumos e notas de revisão
✅Como manter o foco e a concentração
✅Técnicas de Ultra-Aprendizado

Clique no link dos stories e ative a notificação da aula!
  • 📚Ao contrário do que o senso comum pode te induzir a pensar, você não pode querer apenas estudar livros técnicos. 

Ler e memorizar demandam a construção de múltiplas habilidades em diferentes dimensões. Afinal, você precisa crescer não apenas na vida profissional, mas também na humana, espiritual e familiar. 

No entanto, a escolha de livros errados podem prejudicar perigosamente a formação do conhecimento intelectual.

Por esse motivo, aqui vai uma sugestão de livros para aqueles que querem começar uma vida de estudos. 

E se você quiser aprender mais sobre como melhorar sua memória, elaborar resumos da maneira correta e manter o foco na leitura, mande uma mensagem por direct com a palavra “ESTUDO”. 

Depois que você enviar a palavra “estudo”, eu vou te encaminhar o link da aula exclusiva que eu farei sobre o assunto. 

Agora me diz, quais desses livros você já leu? Ou está na fila para leitura?

#leitura #estudos #machinelearning #computervision
  • ORB-SLAM é um sistema SLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos) de última geração que utiliza uma combinação de métodos baseados em características e métodos diretos para alcançar desempenho em tempo real em diversas plataformas. Foi concebido por pesquisadores da Universidade de Zaragoza, Espanha, e agora é amplamente adotado tanto na academia quanto na indústria.

O nome ORB-SLAM deriva do seu uso de características Oriented FAST e Rotated BRIEF (ORB) para detectar e combinar pontos-chave em imagens. Essas características, juntamente com outras técnicas como fechamento de loop e otimização de pose, garantem uma localização e mapeamento robustos e precisos.

Graças à sua combinação de métodos baseados em características e diretos, juntamente com suas capacidades em tempo real e compatibilidade versátil de plataforma, ORB-SLAM destaca-se como um recurso inestimável para profissionais em visão computacional e robótica.

Ansioso para aprender como implementar o ORB-SLAM 3, desde sua instalação até a execução do sistema usando seus dados? Acesse o blog do sigmoidal e veja o tutorial com o passo a passo que eu preparei.

https://sigmoidal.ai

#visãocomputacional #machinelearning #slam #opencv
  • Filhos não são um direito, mas um dom de Deus. E hoje fomos abençoados com o nascimento da Bettina. 

Já te amamos muito, minha Pycotinha!
  • Sorria, você está sendo filmado (e analisado pela Visão Computacional)! Estimação de velocidade, fluxo óptico de pedestres e veículos, identificação de objetos abandonados, análise de comportamentos, cruzamento de dados com a base da polícia... quais outras possibilidades você enxerga?
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