Databricks: Construa uma Fundação Prática de Dados para IA

Construa uma fundação prática de dados para IA nesta aula online ao vivo do Databricks e Mojo AI Studio em 23 de agosto de 2026. Aprenda como "tijolos de dados" reutilizáveis podem impulsionar aplicativos, agentes, dashboards e fluxos de trabalho de automação. ## Transforme informações dispersas em material útil para construção de IA Produtos de IA confiáveis dependem de mais do que modelos e comandos: eles precisam de dados que foram coletados, estruturados e preparados com seu uso final em mente. Nesta sessão prática, Scott apresentará a ideia de Tijolos de Dados, pequenos componentes de dados reutilizáveis projetados para apoiar múltiplos sistemas e necessidades empresariais. Em vez de se perder na terminologia empresarial ou se concentrar em memorizar uma única plataforma, a aula explora a arquitetura de dados como uma disciplina prática. Você aprenderá a pensar nos dados como material de construção que pode ser moldado em fundações confiáveis para aplicações de IA. A sessão examinará: - Quais dados coletar para um produto ou fluxo de trabalho de IA - Como estruturar informações para que possam ser reutilizadas - Por que a limpeza de dados é importante antes de chegar a um sistema de IA - Como preservar o contexto que dá significado aos dados - Maneiras como componentes de dados podem apoiar aplicativos e agentes de IA - Como as mesmas fundações podem alimentar dashboards, automações e fluxos de trabalho empresariais - O que precisa acontecer antes que sistemas de IA downstream possam produzir resultados confiáveis ## Quem é o público? Esta aula é direcionada a construtores que desejam uma abordagem clara e prática para a arquitetura de dados sem a "neblina empresarial". Deve ser relevante para pessoas que trabalham em aplicações de inteligência artificial, produtos de baixo código, fluxos de trabalho de automação, dashboards ou sistemas baseados em agentes, especialmente aqueles que lidam com informações fragmentadas que precisam se tornar reutilizáveis e confiáveis. A ênfase está em entender princípios transferíveis ao invés de perseguir palavras da moda. Os participantes podem esperar uma estrutura conceitual e prática para decidir como as informações devem ser coletadas e preparadas antes de se tornarem parte de um produto real de IA. ## Formato do evento… Inscreva-se para este evento