noites ao vivo
projeto completo deployado
ferramentas de produção
por noite
Um agente de IA que analisa dados de e-commerce em tempo real, consulta SQL e semântica, e responde via chat.
AnalystAgent:
Faturamento, ticket médio, vendas por região
ResearchAgent:
Reclamações, sentimento, padrões em reviews
ReporterAgent:
Combina tudo e entrega a resposta no chat
Pioneirismo é a nossa marca. No Brasil, somos os primeiros a ensinar AI Data Engineering com projeto real, stack moderna e conteúdo 100% em português.
Em 5 noites, você vai construir do zero um sistema multi-agent de IA conectado a dados reais de e-commerce — o ShopAgent. Você sai com um projeto funcional no portfólio, dominando a stack que o mercado está exigindo agora.
Tudo dentro de uma metodologia progressiva, com ambiente Docker local, integração cloud e observabilidade de agentes do dia 1 ao dia 5.
Nesta aula você sai com um pipeline de ingestão funcionando: ShadowTraffic gerando orders, CSV de produtos carregado, API mock respondendo. Entende o que muda com IA no Data Engineering e tem o ambiente Docker rodando.
Nesta aula você vai aprender a construir contexto rico para IA e implementando RAG com LlamaIndex + Qdrant. A IA deixa de inventar e passa a responder com base nos dados reais de e-commerce.
Nesta aula você sai com o ShopAgent conectado via MCP a duas fontes complementares: Supabase (The Ledger) para queries SQL determinísticas e Qdrant (The Memory) para busca semântica. O agente decide qual usar.
Nesta aula você sai com o ShopAgent completo: multi-agent com CrewAI, interface conversacional com Chainlit, rodando em serviços gerenciados.
Podcast ao vivo (1–2h) com convidados.
Engenheiro(a) ou Analista de Dados com base em Python e SQL que quer construir com IA na prática
Está começando programação do zero ou prefere só teoria.
Engenheiro de Dados | Especialista em IA Aplicada
Luan Moreno já entregou projetos 100% baseados em IA para empresas reais com resultados que falam por si:
Na subsidiária da Amazon, automatizou um processo manual de entrada de dados de logística que levava de 15 a 20 minutos e tinha 34% de erro humano. Com scanners e IA generativa, o tempo de processamento caiu para 40–50 segundos e o custo mensal despencou de milhares de dólares para centavos.
Com Dan Ross (Google Partner of the Year), arquitetou uma solução completa sem escrever uma única linha de código — o que antes levaria um ano inteiro de desenvolvimento manual com Spark e Airflow.
Na Hidrelétrica de Washington (Tilenpud), refatorou pipelines de dados no Microsoft Fabric usando agentes de IA para criar notebooks e lakehouses. Um processo que levava dois meses por arquivo passou a ser entregue em 8 horas.
Esse é o profissional que vai te guiar na Semana AI Data Engineer.
12x de R$10,03
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