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Curso

LangChain:

automatizando análise de dados com agentes

Quero estudar na alura

12h

Para conclusão

836

Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Automatize tarefas repetitivas de análise de dados com LLMs
  • Desenvolva ferramentas personalizadas para geração de relatórios exploratórios e estatísticos, além de uma ferramenta dedicada à visualização de dados por meio de gráficos
  • Crie um agente com LangChain capaz de responder perguntas sobre arquivos CSV
  • Orquestre diferentes ferramentas em um único fluxo automatizado com LangChain
  • Construa uma interface interativa com Streamlit para facilitar o uso do agente
  • Realize o deploy da aplicação em nuvem, tornando seu assistente de análise de dados acessível via navegador

Público alvo_

Este curso é ideal para profissionais e estudantes da área de dados que já dominam Python e desejam aprender como automatizar tarefas de análise utilizando LLMs com LangChain. É voltado para quem busca aplicar inteligência artificial em projetos práticos e aumentar a produtividade em processos repetitivos de análise de dados.

Valquíria Alencar

Valquíria Alencar

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Sou Especialista em Dados e IA no Insper, onde desenvolvo soluções que transformam dados em inteligência para apoiar decisões estratégicas e acelerar a inovação. Minha trajetória combina pesquisa científica, educação e tecnologia: sou PhD em Biotecnologia, com pós-doutorado na UFABC, e atuei como instrutora na Alura, formando milhares de profissionais em Ciência de Dados e Inteligência Artificial.

Curso atualizado em 16/02/2026

Ementa

  1. Respondendo perguntas sobre dados em arquivos CSV

    • Gerando códigos com LLMs para analisar dados
    • Executando o código gerado com ferramentas Python
    • Automatizando a geração de código
  2. Obtendo respostas explicativas

    • Gerando conversação e memória
    • Testando a cadeia de conversação
    • Utilizando agentes para analisar dados
  3. Construindo ferramentas do zero

    • Ferramenta exploradora
    • Testando a ferramenta exploradora
    • Ferramenta estatística
    • Ferramenta visual
    • Testando a ferramenta visual
  4. Orquestrando agentes capazes de usar múltiplas ferramentas

    • Configurando as ferramentas disponíveis
    • Orientando o agente com um prompt estratégico
    • Criando e testando o agente
  5. Criando uma interface interativa

    • Configurando um ambiente virtual
    • Definindo as ferramentas
    • Criando a interface da aplicação
    • Realizando o deploy da aplicação

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