Listei alguns destes acontecimentos que demonstram que o mercado não aguarda nossa brincadeira nacional de começar o ano só depois do carnaval. Principalmente agora que a velocidade e competitividade dependem de atualizações semanais… Nós, que vivemos de tecnologia, poderíamos acompanhar a integração da IA física e dos novos agentes autônomos que já operam em escala global. Podemos observar que os lançamentos de 2026 já estão com maturidade plena antes mesmo da Gaviões da Fiel entrar no Anhembi…

A guerra dos modelos

A OpenAI iniciou o ano com uma limpeza em seu portfólio de modelos. No dia 13 de fevereiro, a empresa aposentou a família do GPT-4o para focar totalmente na série GPT-5.2. Consequentemente, a maioria dos usuários migrou para sistemas com personalidade mais natural e respostas rápidas. Além disso, o lançamento do GPT-5.3-Codex em 5 de fevereiro trouxe um novo patamar para a codificação autônoma. Este modelo funciona como um agente que executa tarefas complexas de ponta a ponta sem supervisão constante.

Do outro lado, a Anthropic garantiu US$ 30 bilhões em uma rodada de financiamento histórica no dia 12 de fevereiro. Além disso, também fez o lançamento do Claude Opus 4.6 em 05 de fevereiro, que superou o GPT-5.2 em diversos benchmarks profissionais. Ontem, dia 17 de fevereiro, eles anunciaram o Claude Sonnet 4.6 com capacidades de uso de computador aprimoradas.

A guerra destes modelos foi agitada no começo do ano…

Assistentes pessoais e inteligência para dispositivos

O Google transformou o navegador Chrome em uma ferramenta inteligente em 14 de janeiro. A funcionalidade Personal Intelligence agora conecta o Gemini diretamente aos aplicativos do ecossistema Google. Dessa forma, a IA entende o contexto pessoal do usuário para ser um assistente inteligente, e contextualizado, que pode ajudar a planejar viagens e organizar projetos. Além disso, um dia antes, em 13 de janeiro, a Google lançou o Veo 3.1 para criação de vídeos expressivos a partir de imagens de referência.

Outro marco importante ocorreu no universo mobile com a confirmação da parceria entre Apple e Google em 4 de fevereiro. A Siri recebeu uma atualização baseada no Gemini, iniciando sua fase beta de testes.  Assim, a assistente da Apple, agora compreende o conteúdo da tela e executa tarefas entre diferentes aplicativos. Não falo de futurologia, mas olhando nesse sentido, a integração de IA Generativa nos sistemas operacionais parece promissor para o mercado em 2026.

E não para por ai…

A Meta projeta um investimento absurdo de até US$ 135 bilhões em infraestrutura de IA para 2026. Falando em infra para IA, a USP inaugurou em 11 de fevereiro, o maior cluster para IA da América Latina, com 96 GPUs Blackwell B200. A Microsoft anunciou em 29 de janeiro que adicionou mais 227 novas ofertas de IA e ML no Marketplace do Azure. A Amazon facilitou o processo de “serving de modelos” ao anunciar, em 16 de fevereiro, o suporte do Amazon SageMaker Inference para modelos personalizados da família Amazon Nova, e o grande diferencial é a flexibilidade do SageMaker Multi-Model Endpoints e o escalonamento automático.

Feliz ano novo!

Esse tanto de lançamento e investimento no início de 2026 confirma que o ritmo da inovação tecnológica ignora fronteiras culturais ou calendários festivos. Gigantes globais, startups locais e universidades já fizeram seu caminho para um ano de crescimento antes mesmo de anunciarem a vitória da Mocidade Alegre. Não posso deixar de destacar, mesmo que em um contexto pessoal, que “antes de começar o ano” defendi minha Tese de Doutorado.

É claro que é uma brincadeira que o ano começa só depois do carnaval, mas mesmo assim… Feliz ano novo!

A imagem de capa foi criada com o Google Nano Banana 3, com o prompt: Ultra-realistic studio photography of a high-end, modern developer workstation in Brazil. In the foreground, a professional desk calendar clearly displays ‘February 2026’. The dates for Carnival (February 14-17) are not empty; they are filled with handwritten professional notes like ‘GPT-5.3 Deployment’, ‘AWS Bedrock Integration’, and ‘Azure Agentic Scaling’. On the side of the desk, a colorful and ornate Brazilian Carnival mask is pushed away, partially covered by a technical AI research paper titled ‘Neural Networks & Autonomous Agents 2026’. In the background, 4K monitors glow with complex Python code, 3D neural network visualizations, and real-time data dashboards showing ‘Meta Andromeda System’ metrics. Cinematic studio lighting with a ‘tech-blue’ and ‘cool-white’ color palette, shallow depth of field focusing on the calendar, 8k resolution, highly detailed textures of the paper and electronic components

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e muitas vezes a arquitetura da solução pode ser melhorada

Você sabia que tanto Microsoft Azure quanto Amazon AWS tem produtos nas plataforma que ajudam em como fazer uma boa arquitetura de Cloud Computing em seus projetos? Se você procurar por Well-Architected Framwork vai encontrar uma ferramenta que analisa a sua arquitetura de nuvem buscando sugerir as melhores práticas de mercado. Vou focar este texto com Azure e AWS, mas não sei se outros fornecedores também possuem alguma ferramenta assim.

Este framework ajuda a responder questões de cada um dos pilares, que, em primeiro lugar, envolvem: Segurança, Confiança, Eficiência e Otimização, que juntos permitem chegar à uma Excelência Operacional.

Esta ferramenta foi criada buscando ajustar os componentes utilizados nos projetos em uma melhor arquitetura. Contudo, um dos grandes segredos do sucesso tem a ver com Infrastructure as a Code, para garantir excelência e reprodutibilidade dos componentes. A parte de Infrastructure as a Code é importante, como foi comentado em Automatizar a publicação do seu modelo com MLOps.

Os pilares da arquitetura

Ao observar os pilares de uma boa arquitetura de Cloud Computing em Azure ou AWS, estarão sustentadas em:

Segurança: Proteger informações e sistemas

Confiança: Capacidade de recuperação à desastres e falhas

Eficiência: Consiste em usar adequadamente os sistemas de TI

Otimização: Executar o que precisa, com o menor orçamento possível

Excelência Operacional: Foco em suporte corporativo para objetivos de negócios através de monitoramento do ambiente e com entregas de melhoras contínuas

Worloads específicos

O processo de Well-Architected é bem genérico. Contudo, é possível aplicar análises em workloads específicos. Por exemplo, para AWS, há um documento de mais de 60 páginas de AWS Well-Architected – Machine Learning, como também para Analytics. Também é possível encontrar este framework para outras frentes de trabalho, mas não é o foco aqui do texto.

Treinamentos gratuitos

Tanto Microsoft quanto Amazon possuem treinamentos gratuitos para ajudar quem está desenhando a arquitetura, a seguir as boas práticas. O treinamento da AWS tem por volta de 1h30 de conteúdo em vídeo. Eu particularmente demorei mais do que isso. No entanto, no curso da Microsoft, o material é predominante de texto. O conteúdo diz ter por volta de 1h40, mas eu também demorei mais.

Como fazer uma boa arquitetura de Cloud Computing

Você pode rodar qualquer uma das ferramentas utilizando os links abaixo:

AWS Well-Architected

Azure Well-Architected Review

A ferramenta lhe conduz durante o processo, garantindo que você consiga usufruir de todo o potencial que o framework oferece.

Bons desenhos!

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o processo para renovar certificação

Desde dezembro/2020 houve uma mudança no processo para renovar certificação Microsoft. Algumas certificações tem prazo de validade de 2 anos, e para renovar, é necessário refazer o exame. Com essa alteração, a pessoa que possui um exame que tem data de expiração receberá um aviso 6 meses antes de vencer. O e-mail é um convite para fazer a atualização gratuita no portal de aprendizagem de Microsoft.

No caso de ser aprovado, a validade do exame é postergada por mais 1 ano a partir da data de vencimento. Mas, se ao tentar passar neste exame mais simples e for reprovado, não tem problema, 24 horas após a reprovação é possível realizar novamente a prova. Porém, se estourar o prazo de validade do exame e a pessoa não for aprovada na atualização, será necessário realizar a prova completa novamente.

Mas afinal, como fazer?

Antes de mais nada, você precisa ter sido aprovado em um exame Microsoft que tenha prazo para expirar. Há algumas opções de certificações que você pode se interessar, e caso queira, pode estudar através deste guia.

O processo para renovar a certificação Microsoft é bem simples e busca ajudar a pessoa interessada na renovação.

Você deve acessar o portal caso não receba o e-mail ou ele tenha desaparecido na bagunça da sua caixa de entrada (foi o meu caso). Dentro do portal de certificações você vai verificar se tem algum exame que está dentro do prazo de 6 meses para vencer. A minha prova que iria expirar era Azure Data Scientist Associate, então fui redirecionado para a página de renovação deste exame.

Ao acessar o portal é apresentado uma trilha de estudos contemplando o que é exigido na atualização da prova. Se o candidato achar pertinente, ele faz o treinamento oferecido e realiza o exame a hora que quiser. Um ponto positivo de destaque é que não precisa toda aquela formalidade que há nas provas oficiais.

Trilha de Aprendizado

Porém, mesmo sem fazer o treinamento, você pode realizar a prova na hora. Enquanto isso fui ler sobre o processo na FAQ da renovação e descobri que poderia fazer quantas vezes fossem necessárias. Como pode se ver na figura abaixo:

Certamente eu queria ver como seria o exame, então fiz na hora (me beneficiando da garantia de fazer novamente caso eu não fosse aprovado). Respondi qualquer coisa em cada uma das 25 perguntas que foram apresentadas para mim. Como resultado, fui reprovado! Mas foi por uma boa causa, queria saber como era o processo para depois escrever aqui.

O que me chamou a atenção positivamente, acima de tudo, foi que ao terminar a prova e ser reprovado, o treinamento que tinha sido apresentado originalmente, foi adaptado. O conteúdo posteriormente passou a cobrir os pontos que eu havia ido pior no exame. Como pode ser visto na imagem abaixo:

A prova de certificação

A pressão da realização do exame é muito mais leve do que se encontra em uma prova oficial, mas mesmo assim, a cobrança das questões são interessantes. Recomendo acompanhar a trilha de estudos inicial para se atualizar dos tópicos que são cobrados na prova, e caso seja reprovado, faça a trilha ajustada para sua necessidade.

As 25 questões que são apresentadas, só avançam, ou seja, você não pode voltar para uma questão que já respondeu. Eu testei a tradução do navegador e ele traduz bem a pergunta e as alternativas. Com isso, você poderá fazer a prova em português.

O resultado é calculado e apresentado no final da prova. Ao ser aprovado a data de expiração é postergada por 1 ano. Esta prorrogação é a partir de quando vence o exame oficial, mas não da data que realizou o exame, como pode ser visto abaixo:

Repare que a data de expiração é de 30/Agosto, mas eu realizei a renovação em 20/04.

O mais importante, no final, é aprender… Mas também é muito gratificante ver essa imagem lhe dando os parabéns por ter sido aprovado.

Bons estudos e boa renovação!

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vejo coisas desnecessárias sendo oferecidas

Já tive a sensação de que quase fui tapeado em várias reuniões. E infelizmente isso acontece aos montes! Participo de conversas de negócios/técnicas com clientes, parceiros e fornecedores há alguns anos. Essa é a minha rotina, junto com mandar e receber e-mails e ajudar o time (quando precisam) a sair do outro lado. Contudo, essa sensação de ser tapeado é algo que incomoda e acontece na maioria das vezes porque não se ter domínio sobre aquilo que está sendo discutido.

Por exemplo, já participei de reuniões onde muitos elementos ou recursos computacionais são adicionados ao projeto, e que na realidade não ajudam em nada a resolver o problema do cliente mas deixam próximo de bater meta de quem estava fazendo aquilo.

Saber que os projetos que participo vão resolver o problema do cliente com parcimônia é impagável. Por mais estranho que pareça, já houve reunião no qual convencemos o cliente de que ele não precisava de um projeto de Big Data, Inteligência Artificial ou Machine Learning. Tenho o privilégio de colocar a cabeça no travesseiro e dormir com a consciência tranquila.

Fui tapeado…

Um caminho que nos ajuda a não ser tapeado é estudar sobre o que vamos discutir. Por exemplo, quando se vai discutir sobre Inteligência Artificial é importante saber que não há magica, e que não dá para comprar promessas milagrosas. Se alguém te garante que o projeto terá uma acurácia alta em pouco tempo ou que conseguirá te entregar uma resposta precisa, desconfie! Mas você só conseguirá ter essa percepção do que está discutindo, quando estudar o assunto. E você pode extrapolar essa ação à todas as outras áreas do conhecimento, não só à Inteligência Artificial ou Machine Learning.

E como estudar?

Para todos estes assuntos que envolvem tecnologias Microsoft, você consegue se atualizar pelo site do Microsoft Learn. Você pode acessar a qualquer momento, e começar as trilhas de aprendizagens (Learning Path). Apesar de ser gratuito e com conteúdo atualizado, os assuntos não são superficiais. Por exemplo, é possível criar um sistema de automação de NLP usando Inteligência Artificial dentro do Power Platform, só estudando esta trilha de aprendizagem: https://docs.microsoft.com/en-us/learn/challenges?id=a3087e6f-e8a4-4365-b132-f8be2e5a725d

E as provas?

Apesar de eu ter escrito sobre as Top 5 certificações de IA e depois apresentar um Guia de Certificação em IA e ML da Microsoft, você não precisa ir tão fundo caso não queira. Recentemente eu fiz alguns exames em tecnologias que envolvem a área de dados da Microsoft, e fui aprovado em todos eles. São exames de nível inicial, que dão uma visão geral sobre o assunto, mas não aprofunda em detalhes técnicos. Contudo, para não ser tapeado, é uma ótima forma de se atualizar.

AI-900 pode lhe ajudar com os primeiros passos em Inteligência Artificial, mas não se surpreenda com o tanto de conteúdo que vai aprender ao estudar para esta prova. Você terá conceitos sobre aprendizado de máquina (Machine Learning) e Inteligência Artificial, sempre dentro do ambiente Azure.

AZ-900 é a certificação sobre Fundamentos do Microsoft Azure, e dá uma visão geral de como você pode contratar os serviços na plataforma da Microsoft além de ajudar a ter conhecimentos básicos sobre Cloud Computing.

DP-900 tem o foco na Plataforma de Dados e como são implementados, principalmente por meio dos serviços de nuvem. Você pode usar estes assuntos para lhe dar base sobre os serviços de armazenamento e processamento de dados.

PL-900 te ajudará a entender os elementos que envolvem a Power Platfom, que permite automatizar processos básicos de negócios, realizar análises básicas de dados, desenvolver aplicativos e bots rapidamente.

O objetivo principal é você não ser tapeado, e realizar o exame após seus estudos, te ajudará a ter uma comprovação externa sobre o assunto que você estudou e aprendeu. Desejo boa sorte na jornada, e que tenha sucesso nos exames!

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patrocinados pela Microsoft

Para aumentar a adoção de ferramentas e tecnologias de Inteligência Artificial e Machine Learning, a Microsoft patrocinou a publicação de livros de IA e ML da Packt e O’Reilly. Ambas editoras comercializam estes livros a algumas dezenas de dólares cada, mas você não precisa pagar por eles e mesmo assim ter acesso oficial à seus conteúdos. Para isso, a Microsoft disponibilizou links para que profissionais pudessem preencher os dados e ter acesso aos livros na íntegra.

Abaixo estão cinco títulos de livros de IA e ML da Packt e O’Reilly, para você aprofundar seus conhecimentos.

Os livros abaixo estão listados em ordem alfabética, não é uma sugestão de ordem de leitura.

Livros de IA e ML da Packt e O’Reilly

A Developer’s guide to Building AI Applications (O’Reilly)

Em suas 43 páginas, você aprenderá de forma direta, como criar um assistente virtual, que é um aplicativo de IA de conversação que pode entender a linguagem, perceber grandes quantidades de informações e responder de forma inteligente. Muito útil para as aplicações dos dias de hoje.

Building Intelligent Apps with Cognitive APIs (O’Reilly)

Nas 97 páginas deste livro, entenda como criar aplicativos que veem, ouvem, falam, entendem e interpretam as necessidades das pessoas. Não é sequência, mas ajuda a entender um pouco mais sobre o que foi visto no primeiro livro desta lista de cinco. E também, faz uma conexão com o que escrevi em Como adicionar Inteligência Artificial ao seu projeto.

Cloud Analytics with Microsoft Azure (Packt)

Com 243 páginas, este livro cobre uma visão mais abrangente incluindo análise de dados com Data Warehouse modernos utilizando o Azure Synapse Analytics e também criação de modelos de Machine Learning.

Mastering Azure Machine Learning (Packt)

Durante as 439 páginas desde livro, você será guiado a um conjunto completo de técnicas de Machine Learning com o Azure, explicado de ponta a ponta, inclusive com ML Ops. Contudo não fica só nisso, é muito abrangente.

Principles of Data Science (Packt)

Matemática, programação e domínio de assunto são temas que profissionais de dados devem possuir. Mas muitas pessoas que trabalham com dados desenvolveram uma ou duas dessas habilidades, e a ciência de dados adequada exige todas as três. Neste livro de 441 páginas, você vai estudar estes pontos!

Bônus

Tem um outro link restrito, que também foi patrocinado pela Microsoft, e permite o download de livro da O’Reilly com 222 páginas sobre Machine Learning com Python em uma abordagem direcionada para testes. Mas este só vou mandar o link por mensagem direta no Linkedin ou Twitter, para quem divulgar este blog post e me marcar. Bem simples e te mandarei o link

Update: Este livro não está mais disponível

Mas seja rápido, não se sabe até quando estes livros estarão disponíveis gratuitamente para download.

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para ajudar na tomada de decisão

Que os dados são os bens mais valiosos que as empresas possuem, não temos duvidas, mas como podemos extrair valores de seus documentos antigos da mesma forma que fazemos com os dados digitais que são utilizados nas tomadas de decisões? Com o uso de técnicas de Inteligência Artificial das áreas de Visão Computacional e também de Interpratação de Linguagem Natural, combinado com o poder da Computação em Nuvem, é possível trabalhar nesta frente dentro da sua empresa.

Imagine ter uma solução similar aos sofisticados sistemas de busca web, como o Google ou Bing, para sua empresa. Sim, é possível permitir busca de um termo e analisar o retorno no formato já conhecido de textos, como também os retornos em imagens, videos, etc. Qualquer coisa que contenha aquele termo de busca será retornado. Seja de escrita em formato digital ou manual. Como também em representação de imagem, será retornado para você. E não é necessário desenvolver do zero esta solução. Você pode utilizar serviços prontos, como por exemplo, a Busca Inteligente e a Mineração de Conhecimento que é oferecido como Serviço Cognitivo.

Extrair valores de seus documentos

A oferta de Busca Inteligente e Mineração de Conhecimento, contudo, encapsula diversas técnicas separadas dos Serviços Cognitivos. Como OCR que recebe um documento que foi digitalizado e transforma em texto, visão computacional para criar legendas automáticas em imagens. A busca fonética permite que se encontre termos, mesmo que digitados errados, mas que tenha uma similaridade em sua forma. Entre outras soluções nativas dos serviços cognitivos…

Um exemplo de uso destas técnicas pode ser encontrado no projeto JFK Files, onde a Microsoft indexou os documentos publicos do caso. O vídeo abaixo explica um pouco do uso destas técnicas, contudo apresentou uma visão macro, utilizadas na construção deste projeto sobre o assassinato do presidente americano.

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para oferecer nova usabilidade aos sistemas

Há uma linha de pesquisadores na área de Interface Humano Computador – IHC – investindo seus esforços para entender as interações desta geração, que são feitas muitas vezes através de voz e não exclusivamente com cliques ou toques em tela, permitindo interpretação e geração de fala em projetos. Para que isso aconteça, é importante que o sistema de Inteligência Artificial consiga interagir com o usuário através desta nova forma. Quando algum assistente pessoal como a Alexa, Google Home, Siri ou Cortana é ativado e recebe um comando de voz, é necessário interpretar o que foi solicitado pelo usuário e que a ação seja respondida.

O assistente ouve o que o usuário pediu, então transforma o audio para texto através de um processo de transcrição, e então dispara o comando internamente nos diversos sistemas que integram esse ambiente. O comando é analisado e processado, e o retorno do sistema devolve a resposta. Esse retorno é então sintetizado de texto para voz, e é reproduzido pelo alto-falante do assistente. Concluindo assim o ciclo daquele diálogo.

Geração de fala em projetos

O processo para interpretar fala em projetos segue um roteiro padronizado relativamente trivial. Pode-se estender novas habilidades para aumentar sua capacidade de interação, mas isso é feito de projeto para projeto. Traduzir um texto, extrair o sentimento daquela frase ou perceber a intonação da voz são explorados por técnicas de Machine Learning. Esta técnicass estendem a interação por voz e pode fazer mais para o seu sistema!

O cenário trivial consiste necessariamente que o ambiente permita a transcrição em tempo real de áudio em texto. O sistema consome esse texto para poder tomar as medidas necessárias internas utilizando o texto como entrada do comando. Se trabalhar no ambiente Microsoft poderá disparar o texto como comando de entrada para interagir com o LUIS ou o QnA, permitindo que ações desenvolvidas com o Bot Framework tome a ação desejada. Então o retorno destas soluções pode devolver a saída para o sistema de interação. Mais uma vez no ambiente Microsoft, é permitido transformar o texto de saída em algumas das vozes padrão ou em uma voz neutra (sem gênero definido) ou até criar uma voz personalizada exclusiva para seu sistema. Existem 75 vozes definidas como padrão e estão disponíveis em mais de 45 idiomas. 

Exemplo real de solução

A Microsoft apresentou uma demonstração destas funcionalidades, permitindo interpretação e geração de fala em projetos. Integrado com o Hololens, foi feita uma tradução simultânea entre Inglês (idioma original) e Japonês (idioma destino) e projetada em um holograma, como se a apresentadora estivesse falando naturalmente em Japonês. Veja o vídeo desta demonstração em uma aplicação desenvolvida para ser reproduzida em projetos do mundo real.

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da Microsoft em Inteligência Artificial e Machine Learning

Existem diversas certificações internacionais para Inteligência Artificial e Machine Learning, e para ajudar os interessados a conquistar algumas das certificações mais requisitadas nas empresas que desenvolvo projetos, separei alguns materias que a Pluralsight desenvolveu e criei esse guia de certificação Microsoft em IA e ML.

Vale lembrar que a carreira de certificação de IA e ML sofre atualização a todo tempo, principalmente quando o mercado passa a utilizar algum novo framework ou ferramenta específica. Estes cursos foram produzidos em cima do material oficial, e estão separados de acordo com o que é cobrado em cada exame.

AZ-900 (Microsoft Azure Fundamentals)

Este conteúdo não é de IA ou ML, mas te ajuda a entender o comportamento de soluções envolvendo computação em nuvem.

7 cursos e 10 horas de conteúdo envolvendo a estrutura e fundamentos de cloud computing.

https://www.pluralsight.com/paths/microsoft-ignite-2019-azure-fundamentals

DP-100 (Microsoft Azure Data Scientist)

https://www.pluralsight.com/paths/microsoft-azure-data-scientist-dp-100

25 cursos e 48 horas de conteúdo, cobrindo assuntos envolvendo Machine Learning com Python e também com o Azure Machine Learning. Também tem cursos envolvendo estatística e ciência de dados.

DP-200 (Microsoft Azure Data Engineer)

https://www.pluralsight.com/paths/microsoft-azure-data-engineer-dp-200

16 cursos e 31 horas de conteúdo que envolvem Big Data, Data Lake, Stream Analytics, Cosmos DB, Polybase e Data Factory.

DP-201 (Azure Data Solution)

https://www.pluralsight.com/paths/azure-data-solution-dp-201

6 cursos e 9 horas de conteúdo com Databricks, Segurança no Azure e também tópicos envolvendo Arquitetura de soluções.

AI-100 (Microsoft Azure AI Engineer)

https://www.pluralsight.com/paths/microsoft-azure-ai-engineer-ai-100

14 cursos e 26 horas de conteúdo sobre serviços cognitivos, integração com software que consome estes recursos e melhores práticas para processar modelos de IA.

É muito provável que ao seguir esse guia de certificação Microsoft em IA e ML, porque você aprendeu o que é exigido no exame, você obtenha sucesso ao realizá-lo.

Contudo, nunca é demais desejar bons estudos e boa sorte na prova!

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Depois de analisar as diversas palestras submetidas, foi difícil definir quais seriam as 7 palestras que entrariam na grade do evento. Bom, pra dar um gostinho do que rolou nesta trilha do evento, vejam as palestras:

10:10 às 11:00 | A “Metamorfose Ambulante” do Postgres – Fábio Telles Rodriguez (twitter|blog)

De “Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacional” até “Plataforma de Persistência Aberta”, ou algo parecido. Acompanhe como as coisas evoluíram de 1970 para cá e fizeram do Postgres uma das mais flexíveis e confiáveis plataformas para persistência de dados, passando pelos bancos “Orientados a Objeto” e pelo NoSQL.

11:10 às 12:00 | O problema não é no banco de dados – Marcos Freccia (twitter|blog)

Nessa sessão junte-se ao MVP em SQL Server Marcos Freccia e vamos debater maneiras de mostrar que o problema não está no banco de dados. Vamos criar baselines e reports utilizando apenas o Database Engine, SSIS e SSRS. Ferramentas essas que você ja paga quando licencia o seu banco de dados.

13:10 às 14:00 | Quer ser um excelente DBA? Pergunte-me como – Vitor Tadeu Fava (twitter|blog)

Nesta seção discutiremos quais as características um excelente administrador de banco de dados necessita no mundo corporativo atual e como adquirir e desenvolver estas habilidades.

14:10 às 15:00 | Novidades do Universo MySQL – Airton Lastori (twitter|blog)

Os engenheiros da Oracle andam ocupados: o MySQL 5.7 já está em estágio de Release Candidate e muitas novidades. Nesta apresentação abordaremos as novidades desta versão e também algumas melhorias do MySQL Cluster, detalhando os novos recursos como: interfaces NoSQL, Memcached API, JSON e HTTP, mais operações online, melhorias de desempenho no InnoDB e Otimizador, replicação multi-source entre outras.

15:40 às 16:30 | Como lidar com dados temporais e intervalos com a linguagem SQL – Mauro Pichiliani (twitter|blog)

A manipulação de dados por meio de intervalos de datas é uma das poucas tarefas na qual a linguagem SQL não é muito útil. O motivo é operações como intersecção , precedência, combinação e operações relacionadas a intervalos de datas requerem a construções de instruções SQL muito complexas e com pouca manutenabilidade. Esta palestra vai apresentar os principais problemas relacionados à pesquisas por intervalos de data e explicar porquê a linguagem SQL não é adequada para lidar com eles. Em seguida a palestra vai se conentrar nas soluções existentes, incluindo as extensões da linguagem SQL para manipulação de data, interfaces para ferramentas OLAP e ferramentas específicas para pesquisas por intervalo.

16:40 às 17:30 | As boas praticas de programação para SQL Server – Marcelo Fernandes (twitter|blog)

Será apresentando as boas praticas de programação de SQL visando o publico de developers, a apresentação seguirá o modelo onde é apresentando um proposta comum de solução e qual seria a maneira mais eficaz e performática para a solução. Será discutidos temas como Índices, Estatísticas, T-SQL, Planos de Execução e inmemory database.

17:40 às 18:30 | Super Hybrid – Murilo Miranda (twitter)

Esta sessão reúne todas as opções existentes, até então, que permitem a integração do SQL Server com o Azure.
Além da teoria, irei abordar e demonstrar esta soluções.

Espero que tenham gostado das palestras do evento, caso queira ver os vídeos, o TDC também oferece as gravações…

Nos vemos novamente em 2016!

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Usando o Azure Machine Learning é possível consumir dados de uma infinidade de origens, fazendo o upload da sua base de dados ou então lendo os dados de:

• Web URL via HTTP
• Hive Query
• Azure SQL Database
• Azure Table
• Azure Blob Storage
• Data Feed Provider

Neste post vou mostrar como ler os dados de um Azure Blob Storage. Para isso entendo que você já criou seu ambiente e está com o Azure Machine Learning rodando (caso ainda não tenha montado, veja como fazer aqui)…

Importante: O componente de Reader do Azure Machine Learning quando está lendo a origem do Azure Blog Storage faz a leitura de um container do mesmo storage que foi usado para criar o ambiente. Garanta isso!

Para fazer o acesso são necessários alguns dados que ficam nas configurações do storage, vá até o portal do Azure em seguida vá ao menu de storage e então selecione o seu armazenamento. Clique em Gerenciar Chaves de Acesso. Isso lhe abre

Uma nova janela se abre com a chave de acesso primária e secundária. Copie a primária que ela será usada em seguida, lá no Azure Machine Learning.

Ao abrir o StudioML , crie um novo experimento. Caso não saiba fazer isso, pode ser este post. Procure o componente Reader no menu da esquerda e arraste para o seu experimento. Ao clicar no componente, algumas opções se abrirão no menu da direita. Garanta que escolheu Azure Blob Storage na opção do Data source.

Com os dados do storage que você copiou lá do portal do Azure, preencha os campos Account name, Account Key e Path to Container. No meu caso, ficou assim:

• Account Name: blognogareml
• Account Key: A chave de acesso primária que copiei lá do storage
• Path to Container: origemblog/dadosBrutos.csv

Reparem que o ícone de esclamação desapareceu… Isso significa que os dados fornecidos para o componente são semanticamente válidos. Lembrando que os dados devem ser preenchidos exatamente como são, respeitando o case sensitive (maiúsculas e minúsculas).

Para validar se os dados estão acessíveis, clique no ícode Run na barra inferior do StudioML e aguarde a execução do pacote. Após ficar com um check verde no componente, clique no botão de saída do componente e em seguida em View Results.

Se os dados forem lidos corretamente, você terá uma nova janela com alguns dados referentes ao seu dataset, como esta abaixo. Repare que no canto superior esquerdo a janela apresenta a quantidade de linhas (rows) e colunas (columns) que você tem no seu dataset.

Pronto, com isso você consegue acessar seu dataset através de um Azure Blob Storage. Divirta-se

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