Workshop grátis na UERGS: IA, clima e trainees — joga no currículo!
A Uergs promove um workshop gratuito sobre inteligência artificial e o mercado de tecnologia global em parceria com a NTT DATA Business Solutions. O encontro é uma oportunidade direta para estudantes, profissionais e a comunidade entenderem como a IA está sendo aplicada em indústrias, em iniciativas de sustentabilidade e em programas de formação como trainees. O evento não exige inscrição e oferece certificação mediante assinatura da lista de presença.
Em uma sessão compacta e prática, serão apresentados cenários reais de aplicação da IA, desafios de implementação e perspectivas de mercado. Participar presencialmente é uma chance de ouvir profissionais que atuam com projetos de dados em produção, descobrir requisitos de vagas e entender como empresas estruturam programas de entrada para talentos.
Programação do evento
- Mercado global de inovação e IA
- Como a IA e a tecnologia podem nos auxiliar em questões climáticas
- Programa de Trainees IA
Por que esse workshop importa
O mercado de IA deixou a fase experimental e hoje demanda profissionais capazes de entregar soluções operacionais. Além de modelagem, as equipes precisam cuidar de pipelines, automação de deploy, monitoramento e governança de dados. Eventos promovidos por empresas mostram quais habilidades são realmente valorizadas: desde competências técnicas como engenharia de dados e MLOps até habilidades interpessoais como comunicação e trabalho em equipe.
Para quem busca entrar no setor, entender esse fluxo completo — coleta de dados, construção de modelos, testes e operacionalização — faz a diferença. O workshop deve trazer exemplos de como times organizam essas etapas e quais perfis costumam ser recrutados para programas de trainee e vagas junior/analista.
Termos e conceitos que vão aparecer (explicados)
MLOps
MLOps são as práticas que garantem que modelos de machine learning funcionem de forma confiável em produção. Inclui versionamento de dados e modelos, automação de pipelines, testes contínuos e monitoramento de performance. Um exemplo prático: automatizar a limpeza de dados, o treino e o deploy diários de um modelo que prevê variáveis climáticas, garantindo que o modelo seja atualizado sem intervenção manual.
Sensoriamento remoto
Sensoriamento remoto refere-se à coleta de dados ambientais por satélites, drones ou sensores terrestres. Esses dados, geralmente imagens ou séries temporais, são processados por algoritmos para monitorar desmatamento, mudanças no uso do solo ou variáveis agrícolas. Redes neurais aplicadas a imagens de satélite conseguem identificar padrões que seriam impraticáveis de detectar manualmente em larga escala.
Modelos preditivos
Modelos preditivos usam histórico de dados para estimar probabilidades de eventos futuros. Eles são aplicados em previsão de enchentes, estimativa de produtividade agrícola, previsão de demanda energética e muito mais. A força desses modelos depende tanto da qualidade dos dados quanto de processos robustos para validação e atualização.
Exemplos práticos de aplicação em clima e inovação
- Agricultura de precisão: combinar imagens de satélite com modelos de séries temporais para recomendar manejo e estimar produtividade.
- Gestão urbana: integrar sensores hidrométricos e modelos preditivos para alertas antecipados de alagamentos e melhor planejamento de resposta.
- Energia: prever demanda e otimizar redes com base em dados meteorológicos e de consumo para reduzir desperdício e custos.
Programa de trainees: por que vale a pena
Programas de trainees em IA oferecem exposição a projetos reais, rotação entre times e mentoria, acelerando a formação profissional. Participantes costumam trabalhar com stacks reais (Python, bibliotecas de aprendizado de máquina e plataformas em nuvem), o que permite construir entregáveis relevantes para processos seletivos futuros.
Para se destacar em um programa de trainees, é importante apresentar capacidade de executar projetos completos: coleta de dados, limpeza, modelagem e alguma forma de entrega (por exemplo, um protótipo em Streamlit, um notebook bem documentado ou um pequeno serviço em container). Soft skills como comunicação, organização e colaboração também pesam muito.
Como se preparar e aproveitar o workshop
- Atualize seu perfil profissional (LinkedIn) e leve um currículo ou QR code para seu portfólio/GitHub.
- Chegue cedo e garanta sua assinatura para obter o certificado.
- Prepare perguntas específicas sobre stacks, processo de deploy, métricas de sucesso e expectativa para trainees.
- Mostre entregáveis: notebooks, projetos no GitHub ou participação em competições e hackathons demonstram capacidade prática.
- Networking ativo: anote nomes e faça follow-up por e-mail agradecendo e pedindo orientações sobre vagas ou processos seletivos.
No dia do evento, aproveite para identificar referências citadas pelos palestrantes e anotar ferramentas e bibliotecas mencionadas para estudo posterior. Projetos aplicados a clima ou infraestrutura costumam chamar atenção por mostrarem impacto real.
Dicas rápidas para montar um portfólio relevante
Construa projetos curtos que mostrem todo o fluxo de trabalho: obtenção de dados, tratamento, modelagem, avaliação e uma entrega visível (dashboard simples, relatório ou repositório bem documentado). Prefira qualidade a quantidade: commits claros, README explicativo e exemplos replicáveis aumentam a credibilidade do seu trabalho.
Conclusão
O workshop da Uergs com a NTT DATA Business Solutions é uma oportunidade prática para entender aplicações reais de IA, especialmente em inovação global e questões climáticas, e para conhecer programas de entrada como trainees. Compareça com um objetivo claro: aprender conceitos, buscar contatos e transformar esses aprendizados em entregáveis para o seu currículo. Para continuar a preparação após o evento, acompanhe os conteúdos da Descomplica para guias, dicas de carreira e materiais práticos que ajudam a consolidar conhecimento e aumentar suas chances no mercado de tecnologia.
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Revisão editorial: Bruno Quintela - LinkedIn
