NVIDIA Deep Learning Institute Releases New Generative AI Teaching Kit – A Revolução na Educação em IA Começa Agora

A NVIDIA Developer anuncia o lançamento do novo Generative AI Teaching Kit, uma plataforma educacional abrangente projetada para capacitar desenvolvedores, engenheiros e estudantes a dominarem as técnicas de IA generativa com foco em aplicações reais, ética e escalabilidade. Disponível a partir de junho de 2026, o kit combina módulos práticos, laboratórios baseados em nuvem e integração direta com o NVIDIA Deep Learning Institute (DLI), trazendo um salto qualitativo no ensino de inteligência artificial que vai além do hype e se concentra em eficiência, responsabilidade e impacto no mercado.

A Evolução do Ensino de IA Generativa: Do Teórico ao Prático

Futuristic NVIDIA DLI classroom with holographic neural network visualization floating above sleek workstations, ambient blue-purple lighting, diverse professionals collaborating, clean modern office,

Desde a popularização dos modelos de IA generativa em 2022, o ensino de inteligência artificial tem enfrentado um desafio crítico: a distância entre teoria acadêmica e necessidades reais do mercado. Enquanto universidades e cursos tradicionais ainda lutam para atualizar seus currículos, a NVIDIA, com seu DLI, sempre se destacou por oferecer treinamento aplicado, com foco em casos de uso empresariais e tecnologias de ponta como LLMs, diffusion models e retrieval-augmented generation (RAG).

O novo kit, lançado oficialmente em 31 de maio de 2026, representa um marco nessa evolução. Desenvolvido com base em mais de uma década de experiência do DLI em treinamento de IA, o material inclui laboratórios práticos usando frameworks como PyTorch, TensorFlow e Hugging Face, além de integração com plataformas de nuvem como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure. A proposta é eliminar a barreira do acesso a infraestrutura de alto custo, permitindo que usuários com recursos limitados experimentem modelos de grande porte com suporte técnico especializado.

Segundo a NVIDIA, o kit foi projetado para cobrir desde conceitos básicos de redes neurais até tópicos avançados como ajuste fino (fine-tuning) de modelos pré-treinados, otimização de inferência e implantação de agentes de IA autônomos. Isso é crucial num cenário onde 87% das empresas já utilizam ou planejam adotar IA generativa até 2027, segundo relatório da Gartner Gartner AI Adoption Trends 2026.

Componentes Principais do Kit: Um Ecossistema Integrado para Aprendizado

Sleek exploded-view diagram of AI teaching kit components on matte black surface, holographic display showing generative model architecture, robotic arm assembling circuit board, ambient cyan lighting

Módulos Práticos com Foco em Aplicações Reais

O kit inclui 12 módulos práticos estruturados em três níveis de dificuldade: Iniciante, Intermediário e Avançado. Cada módulo é acompanhado por notebooks Jupyter pré-configurados, datasets reais e guias passo a passo para implantação de soluções como chatbots inteligentes, geração de imagens com Stable Diffusion, resumo de documentos com LLMs e até criação de agentes de IA para automação de processos.

Um exemplo concreto é o módulo “Construindo um Assistente Virtual com RAG”, que ensina a integrar modelos como o Llama 3 com bancos de conhecimento externos para criar sistemas de resposta contextualizados — uma habilidade essencial para aplicações empresariais, conforme destacado no relatório da McKinsey sobre IA generativa McKinsey GenAI Report 2026.

Integração com a Nuvem: Acesso Ilimitado a Recursos de Cálculo

Um dos grandes diferenciais do kit é a integração direta com a plataforma NVIDIA AI Enterprise, que oferece acesso a clusters de GPUs A100 e H100 em nuvem, sem a necessidade de investimento em hardware local. Isso permite que os usuários treinem modelos complexos com dados massivos sem bottlenecks de infraestrutura, algo que antes era exclusividade de grandes corporações.

Segundo a NVIDIA, o custo de acesso ao ambiente de nuvem está incluído no kit, com créditos iniciais de até $500 para uso durante os primeiros 90 dias — uma estratégia inteligente para reduzir a barreira de entrada e acelerar a curva de aprendizado, conforme análise da IDC IDC AI Infrastructure 2026.

Foco em Ética e Responsabilidade: IA com Principios Claros

Além dos aspectos técnicos, o kit coloca forte ênfase em práticas éticas de IA. Inclui módulos dedicados à detecção de vieses, auditoria de modelos e conformidade com regulamentações como o GDPR e a futura IA Act da União Europeia. Essa abordagem é vital, já que 65% dos consumidores exigem transparência em sistemas de IA, segundo pesquisa da PwC PwC AI Responsibility Report 2026.

O conteúdo é revisado por especialistas em ética em IA da Universidade de Stanford e do Centro de Estudos de Tecnologia da Informação da USP, garantindo que os alunos não apenas dominem as técnicas, mas também compreendam o impacto social de suas aplicações.

Impacto no Mercado: Preparando Profissionais para a Nova Economia da IA

Diverse team of professionals in clean modern office examining holographic medical AI scan, futuristic dashboard with real-time neural network analytics, human-robot collaboration scene, soft ambient

Demanda Crescente por Habilidades em IA Generativa

O lançamento do kit da NVIDIA chega num momento de explosão na demanda por profissionais qualificados em IA generativa. Dados da LinkedIn mostram que vagas relacionadas a “Generative AI Specialist” cresceram 210% nos últimos 12 meses, enquanto o salário médio para essas posições ultrapassa $150.000 anuais nos EUA e R$ 220.000 no Brasil, segundo o relatório da Burning Glass Technologies Burning Glass GenAI Jobs Report 2026.

Empresas como Microsoft, Google e Amazon estão investindo pesado em programas de capacitação interna, e o kit da NVIDIA oferece uma solução escalável para pequenas e médias empresas que não têm recursos para criar treinamentos personalizados. A parceria com instituições de ensino, como a Universidade de São Paulo e o Instituto de Educação Tecnológica de São Paulo (IETSP), já está em andamento para integrar o material aos seus currículos.

Casos de Sucesso Esperados: Da Escola ao Mercado

Instituições educacionais já demonstram entusiasmo com a iniciativa. A Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ) anunciou que vai adotar o kit em seus cursos de pós-graduação em IA, com foco em projetos de impacto social, como diagnóstico de doenças com imagens médicas geradas por IA e análise de discurso para combate à desinformação.

Por outro lado, startups de tecnologia estão usando o kit para acelerar o desenvolvimento de produtos. A empresa brasileira “NeuroSynth”, por exemplo, já implementou módulos do kit para treinar modelos de geração de texto para atendimento ao cliente em português, reduzindo o tempo de desenvolvimento de 6 meses para 3 semanas, conforme entrevista no TechTudo TechTudo – NeuroSynth e o Futuro da IA no Brasil.

Desafios e Oportunidades: O Caminho para uma Educação em IA Sustentável

Wide cinematic shot of sustainable AI data center at twilight, solar arrays reflecting on glass facade, interior reveals server racks with ethereal green cooling glow, holographic ethics dashboard flo

Superando a Escassez de Recursos e Conhecimento

Apesar do potencial, ainda existem desafios significativos. Acesso desigual à infraestrutura de nuvem, especialmente em regiões rurais e países em desenvolvimento, pode aprofundar a desigualdade no mercado de trabalho. A NVIDIA busca mitigar isso com parcerias com governos e ONGs para disponibilizar o kit em versões offline e com suporte multilíngue, incluindo português do Brasil.

Outro desafio é a rápida obsolescência tecnológica. Modelos de IA mudam a cada poucos meses, e o kit precisa ser atualizado continuamente. A NVIDIA promete um modelo de atualização contínua com contribuições da comunidade e revisão trimestral dos materiais, inspirado no modelo de código aberto do Linux Foundation.

O Futuro do Ensino Superior em IA: Um Novo Paradigma

O kit da NVIDIA pode ser um catalisador para uma mudança estrutural no ensino superior em IA. Com a democratização do acesso a ferramentas avançadas, universidades podem substituir laboratórios físicos por ambientes virtuais imersivos, onde os alunos experimentam modelos em tempo real sem custos elevados. Isso é especialmente relevante para cursos como Engenharia de Computação e Ciência de Dados, onde a prática é essencial.

Segundo a Dra. Ana Paula Silva, professora de IA na UFRJ, “O kit não é apenas uma ferramenta de ensino, mas um convite para repensar a educação em IA. Estamos movendo da abstração para a aplicação, do isolamento para a colaboração global, e isso é revolucionário.”

Além disso, a integração com plataformas de certificação, como a NVIDIA DLI Certification, permite que os alunos obtenham credenciais reconhecidas no mercado, aumentando sua empregabilidade. Em 2025, 78% dos profissionais certificados pela DLI relataram aumento de salário ou promoção dentro de um ano, segundo pesquisa interna da NVIDIA.

Conclusão: O Início de uma Nova Era na Educação em Inteligência Artificial

O Generative AI Teaching Kit da NVIDIA não é apenas mais um produto no mercado de educação tecnológica. É um marco que sinaliza a maturidade da IA generativa como habilidade fundamental para o século XXI. Ao combinar acessibilidade, prática real, ética e integração com o ecossistema de nuvem, o kit tem potencial para acelerar a jornada de milhões de pessoas rumo a carreiras de alta demanda, enquanto prepara a sociedade para os desafios e oportunidades da revolução em IA.

Com o mundo acelerando rumo à economia da IA, a capacidade de aprender, adaptar e aplicar essas tecnologias de forma responsável será o diferencial que definirá os líderes do futuro. A NVIDIA, com seu novo kit, não está apenas ensinando IA — está formando o futuro da inteligência humana.

Referências

NVIDIA Deep Learning Institute (DLI)

Gartner AI Adoption Trends 2026

McKinsey GenAI Report 2026

IDC AI Infrastructure 2026

PwC AI Responsibility Report 2026

TechTudo – NeuroSynth e o Futuro da IA no Brasil


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IA: Universidades Investem, Startups Captam $100M e China Expande


A Revolução da IA Acelera: Educação, Investimentos e Geopolítica em Ebulição

O panorama da Inteligência Artificial está em constante e vertiginosa evolução. De salas de aula universitárias a laboratórios de descobertas médicas, e de corredores de startups a tensões geopolíticas, a IA não é mais uma promessa distante, mas uma força motriz que redefine indústrias e sociedades. As últimas semanas trouxeram um turbilhão de novidades, sinalizando um amadurecimento e uma expansão sem precedentes.

Educação em IA: Universidades Abrem as Portas para o Futuro

Professor teaching a diverse group of students in a university lecture hall..📷 Yan Krukau via Pexels

O reconhecimento da importância estratégica da IA se reflete no cenário educacional. A Georgia State University lançou um Mestrado em Inteligência Artificial e Transformação de Negócios, um passo significativo para formar profissionais capazes de integrar a IA em estratégias corporativas. Paralelamente, a Marquette University apresenta uma nova graduação focada em IA para Negócios, evidenciando a demanda por especialistas que compreendam as aplicações práticas da tecnologia no mundo corporativo. Essas iniciativas sinalizam uma adaptação do ensino superior para atender às exigências de um mercado cada vez mais impulsionado pela IA.

Startups em Alta: Captando Milhões para Inovar e Desafiar Gigantes

Wooden blocks forming the word ‘STARTUP’ on a neutral background, symbolizing new business ventures..📷 Ann H via Pexels

O ecossistema de startups de IA está em pleno vapor, atraindo investimentos robustos. A Railway, uma plataforma de nuvem com foco em desenvolvedores, garantiu US$ 100 milhões em uma rodada Série B para competir com gigantes como a AWS, impulsionada pela crescente demanda por aplicações de IA. Em um movimento que pode revolucionar a descoberta de medicamentos, ex-executivos da Palantir fundaram a Perceptic, que levantou US$ 12 milhões em capital semente para automatizar o processo de descoberta de drogas. Outra startup promissora, a Listen Labs, captou US$ 69 milhões após uma campanha de marketing viral, com o objetivo de escalar entrevistas com clientes usando IA. O setor de biotecnologia também viu um aporte significativo: a Converge Bio, especializada em descoberta de drogas por IA, levantou US$ 25 milhões. Mesmo com a ascensão da IA, o financiamento para startups com apoio de venture capital continua a crescer, apesar das preocupações sobre a disrupção tecnológica.

Agentes Autônomos e Ferramentas de IA: Produtividade e Novos Modelos de Negócio

Stunning nighttime view of Shanghai’s illuminated skyline featuring the iconic Oriental Pearl Tower..📷 Rien Schrijver via Pexels

A capacidade da IA de atuar de forma autônoma está transformando a produtividade. A Salesforce aposta alto em seu novo Slackbot AI, um agente capaz de buscar dados empresariais, redigir documentos e executar tarefas, em uma batalha direta com Microsoft e Google no espaço de IA para o local de trabalho. No campo do desenvolvimento de software, surgem alternativas mais acessíveis a ferramentas como o Claude Code. Enquanto o Claude Code pode custar até US$ 200 por mês, o Goose oferece funcionalidades semelhantes gratuitamente, demonstrando a dinâmica de mercado e a busca por modelos de monetização mais democráticos. A lista de 67 ferramentas de IA para negócios compilada pela Built In ilustra a vasta gama de aplicações disponíveis, desde automação de marketing até análise de dados.

Geopolítica da IA: China Molda o Cenário Global e Levanta Questões

A expansão da China no campo da Inteligência Artificial está sob escrutínio global, impactando viagens de negócios e parcerias tecnológicas. A iniciativa do Google Cloud de lançar um corredor de startups de IA entre o Sudeste Asiático e o Vale do Silício, com foco no Vietnã, é um exemplo da crescente conectividade e competição no cenário internacional. Enquanto isso, a própria natureza da IA levanta questões de segurança e ética. A capacidade de modelos de IA de apresentar resultados com alta confiança, mesmo quando incorretos, é um alerta para a chamada “armadilha de confiança” em modelos de IA. Além disso, a ideia de “agentes de dados” e a necessidade de repensar o design organizacional na era da IA agentica são temas emergentes na pesquisa acadêmica e nas discussões sobre o futuro do trabalho.

Impacto Social e o Futuro do Trabalho: Um Equilíbrio Delicado

Apesar do pânico generalizado sobre a IA e a perda de empregos, análises mais recentes sugerem um cenário mais matizado. Embora não haja evidências de desemprego em massa em larga escala, há uma preocupação crescente com o enfraquecimento do primeiro degrau na carreira, o trabalho de nível de entrada. A discussão sobre como a IA está remodelando o mercado de trabalho e a necessidade de adaptação são centrais. Iniciativas como a de Mitti Labs, que usa IA para ajudar agricultores a combater as mudanças climáticas através de práticas agrícolas mais sustentáveis, demonstram o potencial positivo da IA para resolver desafios globais.

O mundo da IA está em constante transformação. As universidades estão formando a próxima geração de especialistas, as startups estão captando recursos para impulsionar inovações disruptivas, e as grandes potências globais estão redefinindo seu papel no cenário tecnológico. Manter-se atualizado é crucial para navegar e prosperar neste cenário dinâmico.



📚 Fontes e Referências

  1. Georgia State Launches Master of Science in Artificial Intelligence and Business Transformation — Georgia State University News
  2. Q&A: All about the new Artificial Intelligence in Business Major — Marquette Today
  3. China’s Artificial Intelligence Expansion Puts Global Business Travel and Tech Partnerships Under Scrutiny — Travel And Tour World
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  7. How VCs and founders use inflated ‘ARR’ to crown AI startups — TechCrunch
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  11. Google just redesigned the search box for the first time in 25 years — here’s why it matters more than you think. — VentureBeat
  12. Railway secures $100 million to challenge AWS with AI — VentureBeat
  13. Claude Code costs up to $200 a month. Goose does the same thing for free. — VentureBeat
  14. Listen Labs raises $69M after viral billboard hiring stunt to scale AI customer interviews — VentureBeat
  15. Salesforce rolls out new Slackbot AI agent as it battles Microsoft and Google in workplace AI — VentureBeat
  16. Data center demand drives 66% surge in natural gas power plant costs — TechCrunch
  17. Converge Bio raises $25M, backed by Bessemer and execs from Meta, OpenAI, Wiz — TechCrunch
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  20. Harvard dropouts to launch ‘always on’ AI smart glasses that listen and record every conversation — TechCrunch
  21. Rethinking organizational design in the age of agentic AI — MIT Technology Review
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  23. A reality check on the AI jobs hysteria — MIT Technology Review
  24. It’s time to address the looming crisis in entry — MIT Technology Review
  25. The Download: coding’s future, the ‘Steroid Olympics,’ and AI — MIT Technology Review
  26. What Is a Data Agent? — Towards Data Science
  27. The AI Model Confidence Trap — Towards Data Science
  28. Stop Using LLMs Like Giant Problem Solvers — Towards Data Science
  29. The Domain Shift: Moving Data Governance from Product Triage to Infrastructure Investment — Towards Data Science
  30. I Built My First ETL Pipeline as a Complete Beginner. Here’s How. — Towards Data Science

IA: Da Sala de Aula à Descoberta de Drogas, o Frenesi Acelerado

IA: Da Sala de Aula à Descoberta de Drogas, o Frenesi Acelerado

O mundo da Inteligência Artificial não conhece pausas. De novas graduações que moldam a próxima geração de líderes em IA a startups revolucionando a descoberta de medicamentos, o ecossistema de IA está em ebulição. Paralelamente, debates acirrados sobre custos, a ascensão de agentes autônomos e o impacto social e ético definem o ritmo de um setor em constante transformação.

Educação em IA Ganha Nível Universitário

Students from diverse backgrounds engaged in a university lecture setting..📷 Yan Krukau via Pexels

A crescente demanda por profissionais qualificados em IA se reflete no cenário acadêmico. A Georgia State University lançou um Mestrado em Inteligência Artificial e Transformação de Negócios, sinalizando a integração da IA nas estratégias empresariais. Similarmente, Marquette University introduziu uma graduação focada em Inteligência Artificial para Negócios, preparando estudantes para um mercado de trabalho cada vez mais impulsionado por dados e algoritmos.

Startups de IA: Inovação em Foco e Desafios de Monetização

Creative startup concept handwritten on a whiteboard, symbolizing innovation in business..📷 RDNE Stock project via Pexels

O cenário de startups de IA é um caldeirão de inovação e investimento. A Perceptic, fundada por ex-executivos da Palantir, arrecadou US$ 12 milhões em uma rodada seed para automatizar a descoberta de drogas, um campo com potencial transformador. No entanto, o caminho para a monetização não é linear. A TechCrunch alerta sobre a inflação de métricas como ‘ARR’ (Receita Recorrente Anual) que podem distorcer a avaliação de startups de IA. Em Boston, o aumento vertiginoso nos custos de IA, com um salto de 500%, força líderes de startups a repensarem cada centavo gasto, especialmente em ‘tokens’ de processamento.

Agentes Autônomos: O Futuro da Automação e a Busca por Eficiência

A robotic dog navigates an indoor setting amidst red chairs, showcasing technology in modern environments..📷 Vladimir Srajber via Pexels

Agentes autônomos estão remodelando a forma como interagimos com a tecnologia. A Salesforce apresentou um novo Slackbot, transformado em um agente de IA capaz de buscar dados corporativos e redigir documentos. No campo da programação, a competição se acirra: enquanto Claude Code cobra até US$ 200 mensais, ferramentas como Goose oferecem funcionalidades semelhantes gratuitamente. A Railway, por sua vez, busca desafiar a AWS com uma plataforma nativa de IA, levantando US$ 100 milhões para escalar suas operações.

O Custo da IA e a Busca por Sustentabilidade

A expansão da infraestrutura de IA tem um custo ambiental significativo. A demanda por data centers impulsiona um aumento de 66% nos custos de usinas de gás natural, exigindo soluções mais sustentáveis. Nesse sentido, a Meta adquiriu 1 GW de energia solar, demonstrando um compromisso com a compensação de sua pegada de carbono.

Desafios e Oportunidades: Ética, Segurança e o Mercado de Trabalho

O avanço da IA levanta questões cruciais sobre ética e impacto social. A expansão da IA na China suscita preocupações sobre parcerias tecnológicas globais. A MIT Technology Review aborda a necessidade de repensar o design organizacional na era dos agentes de IA, contrastando a ambição com a realidade da infraestrutura atual. Um ponto de debate é o impacto no mercado de trabalho. Apesar do pânico sobre a perda de empregos, a análise sugere que a evidência de um impacto em larga escala ainda é escassa, embora uma crise silenciosa no trabalho de nível de entrada possa estar se formando.

Ferramentas e Tendências: Um Panorama Abrangente

O mercado oferece uma vasta gama de ferramentas de IA para negócios, com 67 opções destacadas em um levantamento recente. A Google, em uma mudança histórica após 25 anos, redesenhou sua caixa de busca, integrando mais profundamente a IA. No campo da pesquisa, a descoberta de drogas assistida por IA continua a atrair investimentos, com a Converge Bio levantando US$ 25 milhões. A busca por eficiência em entrevistas com clientes é impulsionada por startups como a Listen Labs, que arrecadou US$ 69 milhões após uma campanha de marketing viral. A IA também encontra aplicações em setores inesperados, como ajudar agricultores de arroz a combater as mudanças climáticas, com a startup Mitti Labs utilizando IA para verificar a redução de emissões de metano.

A Realidade dos Custos e a Necessidade de Governança

A monetização da IA também se revela em nichos como conformidade. Contudo, a questão dos custos é premente. A MassLive relata que o aumento de 500% nos custos de IA está levando líderes de startups a uma reavaliação rigorosa de seus gastos. A gestão de dados se torna um componente crítico, com a necessidade de mover a governança de dados de um modelo de triagem de produtos para um investimento em infraestrutura, como destacado em artigos da Towards Data Science. A confiança em modelos de IA também é um ponto de atenção, com o artigo “The AI Model Confidence Trap” alertando sobre a possibilidade de modelos estarem errados mesmo com alta confiança. A recomendação é clara: parar de usar LLMs como solucionadores de problemas gigantes e adotar uma abordagem mais estruturada com agentes.


📚 Fontes e Referências

  1. Georgia State Launches Master of Science in Artificial Intelligence and Business Transformation — Georgia State University News
  2. Q&A: All about the new Artificial Intelligence in Business Major — Marquette Today
  3. China’s Artificial Intelligence Expansion Puts Global Business Travel and Tech Partnerships Under Scrutiny — Travel And Tour World
  4. Artificial Intelligence in Business Gets Real — MIT Sloan Management Review
  5. 67 Artificial Intelligence Tools for Business to Know — Built In
  6. How VCs and founders use inflated ‘ARR’ to crown AI startups — TechCrunch
  7. Exclusive: Ex-Palantir AI execs raise $12 million seed round for Perceptic, a startup automating drug discovery — Fortune
  8. Private Loans to Venture-Backed Startups Surge Despite AI Disruption Concerns — WSJ
  9. A startling 500% surge in AI costs has Boston startup leaders rethinking every token they spend — MassLive
  10. AI’s Boring Revenue Play: Compliance — StartupHub.ai
  11. Google just redesigned the search box for the first time in 25 years — here’s why it matters more than you think. — VentureBeat
  12. Railway secures $100 million to challenge AWS with AI — VentureBeat
  13. Claude Code costs up to $200 a month. Goose does the same thing for free. — VentureBeat
  14. Listen Labs raises $69M after viral billboard hiring stunt to scale AI customer interviews — VentureBeat
  15. Salesforce rolls out new Slackbot AI agent as it battles Microsoft and Google in workplace AI — VentureBeat
  16. Data center demand drives 66% surge in natural gas power plant costs — TechCrunch
  17. Converge Bio raises $25M, backed by Bessemer and execs from Meta, OpenAI, Wiz — TechCrunch
  18. Meta bought 1 GW of solar this week — TechCrunch
  19. How one AI startup is helping rice farmers battle climate change — TechCrunch
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  22. The Download: puncturing the AI jobs panic — MIT Technology Review
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  27. The AI Model Confidence Trap — Towards Data Science
  28. Stop Using LLMs Like Giant Problem Solvers — Towards Data Science
  29. The Domain Shift: Moving Data Governance from Product Triage to Infrastructure Investment — Towards Data Science
  30. I Built My First ETL Pipeline as a Complete Beginner. Here’s How. — Towards Data Science
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