AGÊNCIA NACIONAL DE AVIAÇÃO CIVIL – ANAC
REQUERIMENTO DE CAPACITAÇÃO EXTERNA

- DOCUMENTO INDIVIDUAL -​

Possui passaporte válido? (Apenas nos casos em que houver necessidade de afastamento do país)

(   ) Sim     Nº: ______________________________     Validade: ____/____

(  ) Não​      Nº do Processo de Solicitação:​ ___________________________

 Link para página de divulgação:  https://www.datascienceacademy.com.br/bundle/formacao-linguagem-python-4

 Local 

 . País: Online

 . Cidade: 

 . Endereço:​ 

 Período da Missão (Período efetivo da missão, não incluindo o deslocamento)

 . Início: imediato (assim que contratado).

 . Término: 24 meses.

 Cronograma dos Cursos (Descrição por dia)

Projetos de Análise de Dados com Linguagem Python (82 h/a)

• Introdução
• Preparando o Ambiente de Trabalho
• Projeto 1 - Extraindo e Analisando Dados de Bancos de Dados
• Projeto 2 - Técnicas de Pré-Processamento Para Análise de Dados
• Projeto 3 - Técnicas de Limpeza e Tratamento de Valores Ausentes Para Análise de Dados - Parte 1
• Projeto 3 - Técnicas de Limpeza e Tratamento de Valores Ausentes Para Análise de Dados - Parte 2
• Projeto 4 - Técnicas de Análise Exploratória e Interpretação de Gráficos Estatísticos - Parte 1
• Projeto 4 - Técnicas de Análise Exploratória e Interpretação de Gráficos Estatísticos - Parte 2
• Projeto 5 - Técnicas de Encoding Para Modelagem Preditiva
• Projeto 6 - Regras de Associação e Market Basket Analysis - Parte 1
• Projeto 6 - Regras de Associação e Market Basket Analysis - Parte 2
• Projeto 7 - Técnicas de Engenharia de Atributos - Parte 1
• Projeto 7 - Técnicas de Engenharia de Atributos - Parte 2
• Projeto 8 - Técnicas de Visualização de Dados
• Projeto 9 - Análise Estatística de Dados
• Projeto 10 - Advanced Data Analysis com ChatGPT
• Avaliação e Certificado de Conclusão

Data Science Para Análise Multivariada de Dados (80 h/a)

• Introdução
• Preparando o Ambiente de Trabalho
• Fundamentos da Análise Multivariada - Parte 1
• Fundamentos da Análise Multivariada - Parte 2
• Fundamentos da Análise Multivariada - Parte 3
• Fundamentos da Análise Multivariada - Parte 4
• Fundamentos da Análise Multivariada - Parte 5
• Modelagem Preditiva e Seleção de Modelos - Parte 1
• Modelagem Preditiva e Seleção de Modelos - Parte 2
• Regressão Linear Múltipla- Parte 1
• Regressão Linear Múltipla- Parte 2
• Análise de Cluster
• Análise Fatorial
• Análise de Componentes Principais (PCA)
• Análise Multivariada Para Classificação com Métodos Ensemble
• Análise Multivariada com Regressão Multi-Target
• Deep Learning Para Análise Multivariada
• Avaliação e Certificado de Conclusão

Desenvolvimento e Deploy de Modelos de Machine Learning (96 h/a)

• Introdução
• Preparando o Ambiente de Trabalho
• O Processo de Construção de Modelos de Machine Learning
• Design do Processo de Treino e Teste de Modelos de Machine Learning - Parte 1
• Design do Processo de Treino e Teste de Modelos de Machine Learning - Parte 2
• Design do Processo de Deploy do Modelo - Parte 1
• Design do Processo de Deploy do Modelo - Parte 2
• Engenharia de Atributos e Feature Store
• Retreinamento e Versionamento do Modelo
• Model e Data Drift
• Deploy do Modelo Como API em Cloud Computing
• Introdução à Linguagem Rust
• Deploy de Modelos de Machine Learning com Linguagem Rust
• Avaliação e Certificado de Conclusão

Deep Learning Para Aplicações de Inteligência Artificial com Python e C++​ (96 h/a)

• Introdução
• Introdução às Redes Neurais Artificiais Profundas
• Configurando o Ambiente de Desenvolvimento Para Linguagem Python
• Fundamentos de Redes Neurais Artificiais - Do Perceptron aos Transformers - Parte 1
• Fundamentos de Redes Neurais Artificiais - Do Perceptron aos Transformers - Parte 2
• Compreendendo a Arquitetura Transformers de Forma Visual
• Arquitetura Padrão, Arquitetura Transformers e Plataforma Hugging Face - Parte 1
• Arquitetura Padrão, Arquitetura Transformers e Plataforma Hugging Face - Parte 2
• Deep Learning Para Aplicações de Visão Computacional
• Deep Learning Para Aplicações de Processamento de Linguagem Natural
• Deep Learning Para Aplicações Financeiras
• Deep Learning Para Modelagem de Séries Temporais
• Introdução à Linguagem C++
• Aplicações de Deep Learning em C++
• Implementando Transformers em C++
• Serialização e Deploy de Modelos de Deep Learning em C++
• Avaliação e Certificado de Conclusão

Cursos de Aperfeiçoamento Profissional - Bônus da Formação​ (96 h/a)

• Introdução
• Curso Bônus - Planejando sua Carreira para as Profissões do Futuro
• Curso Bônus - Introdução à Lógica de Programação
• Curso Bônus - Sistema Operacional Linux, Docker e Kubernetes
• Curso Bônus - Governança de Dados
• Curso Bônus - Soft Skills - Desenvolvendo Suas Habilidades Comportamentais
• Curso Bônus - E-Gov Analytics
• Curso Bônus - Machine Learning com JavaScript e Go
• Curso Bônus - Data Science e Machine Learning com Linguagem Julia
• Bootcamp de Certificação - Bônus de Lançamento das Formações 4.0
• Construindo Portfólio de Projetos com Github (Disponível de 01/02/2024 a 31/03/2024)

 Objetivo(s) da ANAC a ser(em) alcançados com a capacitação: 

A SAS analisa uma quantidade significativa de dados provenientes de diversos bancos de dados que precisam ser analisados corretamente e de forma rápida para gerar informações e relatórios internos ou para a sociedade. Como pode ser verificado pela programação descrita no item anterior, assim como na descrição do site, a formação auxiliará o servidor a aprofundar seus conhecimentos relacionados à programação na linguagem Python e análise de dados.

Esses treinamentos contribuem direta ou indiretamente com alguns objetivos estratégicos da ANAC, por exemplo: OE3 - Promover um acesso amplo aos serviços aéreos; OE5 - Garantir a regulação efetiva para a aviação civil de forma a permitir a inovação e a competitividade; OE11 - Aprimorar a gestão da informação para tomada de decisão. 

O objetivo, portanto, é capacitar o servidor para atuar na condução dos assuntos afetos aos temas que serão abordados na capacitação.

 Registro no Sistema de Cadastro de Necessidade de treinamento: 

 ID Necessidade 1446 e ID Treinamento 8267.

 Justificativa de aderência da capacitação às atividades desempenhadas pelo(a) servidor(a):

Servidor trabalha em gerência técnica vinculada à Gerência de Acompanhamento de Mercado (GEAC) com análise de dados contábeis e estatísticos provenientes de diferentes bancos de dados e produção de informações e relatórios de uso interno ou publicados para a sociedade. Nesse sentido há a necessidade de que o servidor esteja adequadamente capacitado na área de Tecnologia da Informação e mais especificamente na linguagem de programação Python e na análise de dados.

 Justificativa de singularidade do evento:

A Formação Linguagem Python para Data Science 4.0 consiste em quatro cursos relacionados ao tema, acrescido, como bônus, de cursos de aperfeiçoamento profissional. 

Projetos de Análise de Dados com Linguagem Python: Este curso adota a estratégia de ensino "Project-Based Learning", ou seja, aprendizado orientado por projetos. O servidor irá aprender de maneira prática e aplicada, executando 10 projetos excepcionais que abordam temas, técnicas e procedimentos essenciais para a análise de dados, utilizando a Linguagem Python, desde a definição do problema até a entrega do resultado. Cada projeto simula cenários reais e desafios práticos que são comumente encontrados no mercado de trabalho. O Projeto 10 traz ainda o ChatGPT, para que o servidor aprenda a usá-lo como ferramenta de análise de forma profissional e segura.

Data Science Para Análise Multivariada de Dados: No cenário atual, onde os dados estão no centro das decisões em órgãos de todos os setores, a habilidade de analisar conjuntos de dados complexos e multivariados não é mais um diferencial, é uma necessidade básica. Este curso foi projetado para fornecer uma compreensão profunda das técnicas essenciais de análise multivariada e, ao mesmo tempo, oferecer aplicação prática através de projetos incríveis.

Desenvolvimento e Deploy de Modelos de Machine Learning: Como colocar modelos em produção? Como fazer o deploy e reaproveitar recursos (features) através de uma Feature Store? Como monitorar os modelos em produção e detectar problemas como data e model drift? Como mitigar esses problemas? Como versionar os modelos uma vez que o retreinamento será cada vez mais comum? Como criar e fazer o deploy de APIs para o modelo ou mesmo fazer o deploy do modelo em plataformas de Cloud Computing? Essas perguntas demonstram que a discussão em Machine Learning mudou de nível. Esse treinamento preparará os servidores para esse novo nível com conhecimento prático através de projetos em Linguagem Python e Rust.

Deep Learning Para Aplicações de Inteligência Artificial com Python e C++: Este curso é uma conduz o servidor desde as raízes da IA, passando pelos fundamentos de redes neurais, até aplicações avançadas em áreas tão diversas quanto Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural e Análise Financeira. O curso não apenas apresenta teorias e conceitos; ele traz 10 projetos completos com aplicações práticas, dando ênfase especial à arquitetura Transformers e à plataforma Hugging Face, que estão na vanguarda do estado da arte em IA.

Cursos de Aperfeiçoamento Profissional - Bônus da Formação: Com o compromisso de ajudar os servidores com sua capacitação profissional, uma série de módulos bônus de aperfeiçoamento profissional com conteúdo relevante e complementar é fornecido. Cada módulo possui sua própria avaliação final e certificado de conclusão e os módulos podem ser concluídos em qualquer ordem de acordo com as necessidades de aprendizado. Os cursos de aperfeiçoamento profissional não estão à venda e são gratuitos e exclusivos para quem adquire qualquer uma das Formações DSA.

 Justificativa de notória especialização da instituição organizadora:

A Data Science Academy é um portal de ensino a distância, focado em capacitação profissional em Data Science, Big Data, Machine Learning, Inteligência Artificial, Processamento de Linguagem, Natural, Visão Computacional, Analytics, Business e tecnologias relacionadas. A escola Data Science Academy é uma instituição especializada e notória por oferecer cursos altamente específicos na área de ciência e de tratamento de dados e também sobre as tecnologias mais modernas.

 ANAC custeará as diárias? ( ) Sim ( x ) Não

Se sim, qual a opção de recebimento: ( ) Dólar ( ) Euro ( ) Real

 ANAC custeará taxa de inscrição? (X) Sim ( ) Não

 Se sim, informar os dados abaixo:​

 . UORG pagadora:​ SAS

 . Instituição promotora do evento:​ Data Science Academy

 . Telefone: 

 . E-mail: pagamento@datascienceacademy.com.br

 . Endereço (incluindo País, Cidade e CEP): Brasília-DF

 . Dados financeiros:

 . Moeda da Inscrição: Real

 . Valor da Inscrição (moeda original): R$ 2.740,00

 . Valor total em R$ (conforme cotação do dia): R$ 2.740,00

 . Data Limite para pagamento: 

 ANAC custeará o seguro viagem? ( ) Sim ( x ) Não

 Se sim, informar os dados abaixo:

 . Endereço com CEP:

 . Contato no Brasil

 . Nome:

 . Telefone:

 Solicito autorização para participar do evento de capacitação acima descrito, bem como demais providências necessárias para sua viabilização. Para tanto declaro que: [ ] Não tenho ciência de possuir qualquer relação de parentesco que represente impedimento, nos termos do §3º do art. 3º do Decreto nº 7.203, de 04/06/2010, para a contratação em questão. [ ] Me comprometo a elaborar e apresentar tempestivamente à Gerência Técnica de Capacitação (GTCA/SGP) relatório circunstanciado das atividades por mim desempenhadas durante meu afastamento do País com o fim de aperfeiçoamento, conforme art. 16 do Decreto 91.800/85. [ ] Estou ciente de que é de minha responsabilidade a obtenção de PASSAPORTE e VISTO válidos, bem como demais providências imprescindíveis, como comprovante das vacinas exigidas, para a entrada e/ou permanência no PAÍS DE DESTINO e CONEXÕES. (Apenas nos casos em que houver necessidade de afastamento do país)