Orlando Palma Jr
O. Palma Tech Tales
O. Palma Tech Tales: tecnologias, curiosidades e boas histórias se encontram. Compartilhamento de experiências, novidades e dicas sobre IA, cloud, desenvolvimento e tudo que move o mundo tech.
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Orlando Palma Jr
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Sep 11, 2025
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Episodes
Um papo sobre Databricks 11.09.2025 25:50
Neste episódio, exploramos o Databricks e seu papel no ecossistema de dados: fundamentos do Spark, conceito de Lakehouse, integrações com ferramentas como Power BI e MLflow, casos práticos e tendências para o futuro do data engineering.
Piloto 4 - O que são Small Language Models (SLMs)? 18.08.2025 7:24
Neste episódio exploramos os Small Language Models (SLMs) , versões compactas e eficientes dos grandes modelos de linguagem. Você vai entender o que são, como funcionam, onde podem ser aplicados e quais as vantagens e limitações em comparação com os LLMs tradicionais. Também falamos sobre os principais modelos disponíveis (open-source e comerciais), como começar a usá-los em projetos reais — desde...
Piloto 3 - Sistemas de suporte a gestão de “geração distribuída” de energia solar compartilhada 08.08.2025 7:13
Um mergulho objetivo na arquitetura e nos sistemas que sustentam operações de Geração Distribuída (GD) Compartilhada em escala: aquisição e onboarding, comissionamento, gestão de usinas e listas de beneficiários, monitoramento de geração, billing e compensação (com parser de faturas), demonstrativos ao consumidor, integrações de pagamento e conciliação, régua de cobrança , atendimento omnichannel,...
Piloto 2 - Matemática Discreta? 06.08.2025 7:36
Piloto 2 – Matemática Discreta? Neste episódio, vamos mostrar por que a Matemática Discreta é muito mais do que teoria abstrata: ela está em tudo! Você vai entender como conceitos como lógica, conjuntos, grafos, combinatória e criptografia movem as tecnologias que usamos todos os dias — do algoritmo de rotas do Google Maps à segurança das suas mensagens no WhatsApp. De forma leve, divertida e chei...
Piloto - Sobre o Apache Spark 03.08.2025 5:56
O Apache Spark surgiu para superar as limitações de lentidão do Hadoop MapReduce, introduzindo o processamento em memória em 2009. Isso o torna até 100 vezes mais rápido para tarefas repetitivas, como machine learning e análises interativas. A evolução para DataFrames e Datasets e o Catalyst Optimizer facilitaram o uso e otimizaram a execução, impulsionando sua adoção. Sua principal força é ser um...
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