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Mulher branca sentada em uma mesa em frente a um notebook, com uma xícara de café, um cookie e seu celular, dá início ao seu questionário de pesquisa em um caderno de anotações
Produto

Questionário de pesquisa: como fazer investigações assertivas

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Capa do artigo sobre entrevista técnica. Na imagem, aparece uma figura masculina de cor branca de camisa branca e gravata segurando um currículo. Em frente dele, está outra pessoa branca de mãos cruzadas.
Carreira

Hackeando a Entrevista Técnica: como performar bem nesse tipo de avaliação?

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Capa do artigo “Mentoria de carreira - tudo o que você precisa saber” onde temos duas mulheres jovens, colegas de trabalho, discutindo no que parece uma sessão de mentoria. Uma delas é loira e aparenta estar dando a mentoria, enquanto a segunda, morena, toma notas em um caderno.
Carreira

Mentoria de carreira – tudo o que você precisa saber

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Capa do artigo sobre docker na prática. Na imagem, um jovem programador do sexo masculino escrevendo um código de programa sentado no local de trabalho com três monitores no escritório.
Desenvolvimento

Um pouco de Docker na prática

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Capa do artigo sobre carreira em produtos. Na imagem, uma mulher negra de cabelos trançados está sentada em um sofá com o notebook no colo.
Carreira

Como começar uma carreira em produto

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Capa do artigo sobre AWS re:Inforce. Nela, aparece o nome do evento com um fundo azul.
Segurança da Informação

AWS re:Inforce 2022: saiba tudo o que rolou no evento sobre cibersegurança da AWS

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Capa do artigo sobre Security by Design. Na imagem, aparece um cadeado em cima de um teclado, dando a ideia de segurança da informação.
Segurança da Informação

Security by Design: 10 princípios essenciais

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Capa do artigo sobre Inteligência Computacional: estratégias para o Ensino Personalizado. Na imagem, uma menina negra de blusa azul está escrevendo em seu caderno, enquanto está em frente a um notebook.
Pesquisa Acadêmica

Inteligência Computacional: estratégias para o Ensino Personalizado

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Imagem com título MLOps e três círculos, em cada um está escrito: Design, Model Development e Operations. Abaixo estão descritas as características de cada um dos tópicos. Design: Requirements Engineering, ML Use-Cases Priorization, Data Availability Check. Model development: Data Engineering, ML Model Engineering, Model Testing and Validation. Operations: ML Model Deployment, CI/CD Pipelines, Monitoring and Triggering.
Dados

Como construir uma plataforma de MLOps inicial

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