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SQL avançado, modelagem dimensional, tuning e melhores práticas para Oracle, SQL Server, PostgreSQL.
Pandas, NumPy, manipulação, visualização, automação e fundamentos de machine learning aplicado.
Airflow, Spark, ETL/ELT, data lakes, modern data stack e arquiteturas em cloud (AWS, Azure, GCP).
Estatística aplicada, modelos supervisionados/não-supervisionados, MLOps e cases reais de negócio.
LLMs, prompt engineering, RAG, agentes e aplicações práticas de IA para o ambiente corporativo.
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