Cursos de Big Data em Cascais

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a cientistas e engenheiros de dados de nível intermediário que desejam usar Go ogle Colab e Apache Spark para processamento e análise de big data. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de big data usando Google Colab e Spark.
• Processar e analisar grandes conjuntos de dados de forma eficiente com Apache Spark.
• Visualize big data em um ambiente colaborativo.
• Integrar Apache Spark com ferramentas baseadas em nuvem.

Os participantes que concluírem este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais obterão uma compreensão prática e real do Big Data e de suas tecnologias, metodologias e ferramentas relacionadas. Os participantes terão a oportunidade de colocar esse conhecimento em prática por meio de exercícios práticos. A interação em grupo e o feedback do formador constituem uma componente importante da aula. O curso começa com uma introdução aos conceitos elementares de Big Data, depois avança para as linguagens de programação e metodologias usadas para executar Data Analysis. Finalmente, discutimos as ferramentas e a infraestrutura que permitem o armazenamento Big Data, o Processamento Distribuído e a Scalabilidade.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de dados de nível intermediário que desejam aprender como usar o Azure Data Lake Storage Gen2 para soluções eficazes de análise de dados. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e os principais recursos do Azure Data Lake Storage Gen2.
• Otimizar o armazenamento e o acesso aos dados para custo e desempenho.
• Integrar o Azure Data Lake Storage Gen2 com outros serviços Azure para análise e processamento de dados.
• Desenvolver soluções utilizando a API do Azure Data Lake Storage Gen2.
• Solucionar problemas comuns e otimizar estratégias de armazenamento.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (online ou no local) é destinado a analistas de dados ou qualquer pessoa que deseje usar SPSS Modeler para realizar atividades de mineração de dados. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Compreender os fundamentos da mineração de dados.
• Saiba como importar e avaliar a qualidade dos dados com o Modeler.
• Desenvolver, implantar e avaliar modelos de dados com eficiência.

Os participantes que concluírem este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais ganharão uma compreensão prática e real de Big Data e suas tecnologias, metodologias e ferramentas relacionadas. Os participantes terão a oportunidade de pôr em prática estes conhecimentos através de exercícios práticos. A interação em grupo e o feedback do instrutor constituem uma componente importante da aula. O curso começa com uma introdução aos conceitos elementares de Big Data, depois avança para as linguagens de programação e metodologias utilizadas para realizar a Análise de Dados. Finalmente, são discutidas as ferramentas e infra-estruturas que permitem o armazenamento de Big Data, o processamento distribuído e a Scalabilidade.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais, os participantes aprenderão como usar Python e Spark juntos para analisar big data enquanto trabalham em exercícios práticos. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aprenda a usar o Spark com Python para analisar Big Data.
• Trabalhe em exercícios que imitam casos do mundo real.
• Use diferentes ferramentas e técnicas para análise de big data usando PySpark.

Este curso cobre o básico sobre como utilizar a linguagem Hive SQL, para todas aquelas pessoas que querem extraír dados do Hive. O objetivo deste curso é proporcionar todas as ferramentas necessárias para que os participantes possam analizar os dados de forma clara e precisa.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de aplicativos e engenheiros que desejam dominar usos mais sofisticados do banco de dados Teradata. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Gerir o espaço Teradata.
• Proteger e distribuir dados em Teradata.
• Ler o Explain Plan.
• Melhorar a proficiência em SQL.
• Utilizar os principais utilitários de Teradata.

Os avanços nas tecnologias e a quantidade crescente de informações estão transformando a forma como os negócios são conduzidos em muitos setores, inclusive no governo. Goas taxas de geração de dados e arquivamento digital no governo estão aumentando devido ao rápido crescimento de dispositivos e aplicativos móveis, sensores e dispositivos inteligentes, soluções de computação em nuvem e portais voltados para os cidadãos. À medida que a informação digital se expande e se torna mais complexa, o gerenciamento, o processamento, o armazenamento, a segurança e a disposição da informação também se tornam mais complexos. Novas ferramentas de captura, pesquisa, descoberta e análise estão ajudando as organizações a obter insights a partir de seus dados não estruturados. O mercado governamental está num ponto de viragem, percebendo que a informação é um activo estratégico, e o governo precisa de proteger, alavancar e analisar tanto a informação estruturada como a não estruturada para melhor servir e cumprir os requisitos da missão. À medida que os líderes governamentais se esforçam para desenvolver organizações orientadas por dados para cumprirem com êxito a missão, estão a estabelecer as bases para correlacionar dependências entre eventos, pessoas, processos e informações. Soluções governamentais de alto valor serão criadas a partir de uma combinação das tecnologias mais disruptivas:

Dispositivos móveis e aplicativos Serviços em nuvem Tecnologias de negócios sociais e redes Big Data e análises

A IDC prevê que, até 2020, a indústria de TI atingirá 5 biliões de dólares, aproximadamente 1,7 biliões de dólares a mais do que hoje, e que 80% do crescimento da indústria será impulsionado por estas tecnologias da 3ª Plataforma. A longo prazo, estas tecnologias serão ferramentas essenciais para lidar com a complexidade do aumento da informação digital. Big Data é uma das soluções inteligentes da indústria e permite que o governo tome melhores decisões, agindo com base em padrões revelados pela análise de grandes volumes de dados – relacionados e não relacionados, estruturados e não estruturados. Mas realizar essas façanhas exige muito mais do que simplesmente acumular grandes quantidades de dados. “Entender esses volumes de Big Data requer ferramentas e tecnologias de ponta que possam analisar e extrair conhecimento útil de vastos e diversos fluxos de informações”, Tom Kalil e Fen Zhao, do Escritório de Política Científica e Tecnológica da Casa Branca, escreveu em um post no Blog OSTP. A Casa Branca deu um passo para ajudar as agências a encontrar essas tecnologias quando estabeleceu a Iniciativa Nacional Big Data de Pesquisa e Desenvolvimento em 2012. A iniciativa incluiu mais de US$ 200 milhões para aproveitar ao máximo a explosão de Big Data e as ferramentas necessárias para analise-o. Os desafios que Big Data coloca são quase tão assustadores quanto a sua promessa é encorajadora. Armazenar dados de forma eficiente é um desses desafios. Como sempre, os orçamentos são apertados, por isso as agências devem minimizar o preço por megabyte de armazenamento e manter os dados com fácil acesso para que os usuários possam obtê-los quando quiserem e como precisarem. Fazer backup de grandes quantidades de dados aumenta o desafio. Analisar os dados de forma eficaz é outro grande desafio. Muitas agências empregam ferramentas comerciais que lhes permitem examinar montanhas de dados, identificando tendências que podem ajudá-las a operar com mais eficiência. (Um estudo recente da MeriTalk descobriu que os executivos federais de TI acham que Big Data poderia ajudar as agências a economizar mais de US$ 500 bilhões e, ao mesmo tempo, cumprir os objetivos da missão.). Ferramentas desenvolvidas sob medida Big Data também permitem que as agências atendam à necessidade de analisar seus dados. Por exemplo, o Grupo de Análise de Dados Computacionais do Laboratório Nacional de Oak Ridge disponibilizou seu sistema de análise de dados Piranha para outras agências. O sistema ajudou pesquisadores médicos a encontrar um link que pode alertar os médicos sobre aneurismas da aorta antes que eles atacassem. Também é usado para tarefas mais mundanas, como examinar currículos para conectar candidatos a empregos com gerentes de contratação.

Esta sessão de treinamento em sala de aula explorará Big Data. Os delegados terão exemplos baseados em computador e exercícios de estudo de caso para realizar com ferramentas relevantes de big data

Dia 1 - fornece uma visão geral de alto nível das principais áreas de tópicos do Big Data . O módulo é dividido em uma série de seções, cada uma das quais é acompanhada por um exercício prático. Dia 2 - explora uma variedade de tópicos que relacionam práticas de análise e ferramentas para ambientes de Big Data . Ele não entra em detalhes de implementação ou programação, mas mantém a cobertura em um nível conceitual, concentrando-se em tópicos que permitem aos participantes desenvolver uma compreensão abrangente das funções e recursos de análise comuns oferecidos pelas soluções de Big Data . Dia 3 - fornece uma visão geral das áreas de tópicos fundamentais e essenciais relacionadas à arquitetura da plataforma de solução Big Data . Ele abrange os mecanismos de Big Data necessários para o desenvolvimento de uma plataforma de solução Big Data e opções de arquitetura para a montagem de uma plataforma de processamento de dados. Cenários comuns também são apresentados para fornecer uma compreensão básica de como uma plataforma de solução Big Data é geralmente usada. Dia 4 - baseia-se no Dia 3, explorando tópicos avançados relacionados à arquitetura da plataforma de solução Big Data . Em particular, diferentes camadas de arquitetura que compõem a plataforma de solução Big Data são introduzidas e discutidas, incluindo fontes de dados, entrada de dados, armazenamento de dados, processamento de dados e segurança. Dia 5 - abrange uma série de exercícios e problemas projetados para testar a capacidade dos delegados de aplicar o conhecimento dos tópicos abordados nos dias 3 e 4.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais, os participantes aprenderão a mentalidade com a qual abordar as tecnologias Big Data, avaliar seu impacto nos processos e políticas existentes e implementar essas tecnologias com o objetivo de identificar atividades criminosas e prevenir crimes. Serão analisados estudos de casos de organizações de aplicação da lei de todo o mundo para obter informações sobre as suas abordagens de adoção, desafios e resultados.No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Combinar a tecnologia Big Data com os processos tradicionais de recolha de dados para reunir uma história durante uma investigação.
• Implementar soluções industriais de armazenamento e processamento de big data para análise de dados.
• Preparar uma proposta para a adoção das ferramentas e processos mais adequados para permitir uma abordagem baseada em dados para a investigação criminal.

Big Data é um termo que se refere a soluções destinadas a armazenar e processar grandes conjuntos de dados. Desenvolvido pela Go Ogle inicialmente, estes Big Data soluções evoluíram e inspirou outros projectos semelhantes, muitos dos quais estão disponíveis como código-fonte aberto. R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro.

Quando as tecnologias de armazenamento tradicionais não conseguem lidar com a quantidade de dados que é necessário armazenar, existem centenas de alternativas. Este curso tenta orientar os participantes sobre as alternativas para armazenar e analisar Big Data e quais são os seus prós e contras. Este curso centra-se sobretudo na discussão e apresentação de soluções, embora estejam disponíveis exercícios práticos a pedido.

O curso faz parte do conjunto de habilidades do Data Scientist (Domínio: Dados e Tecnologia).

este instrutor liderada, treinamento ao vivo (no local ou remoto) destina-se a engenheiros que desejam usar confluent (uma distribuição de Kafka) para construir e gerenciar uma plataforma de processamento de dados em tempo real para suas aplicações. no final deste treinamento, os participantes poderão:

• Instalar e configurar o Confluent Platform.
• Utilizar as ferramentas e serviços de gerenciamento do Confluent para executar o Kafka de forma mais fácil.
• Armazenar e processar dados de fluxo de entrada.
• Otimizar e gerenciar clusters do Kafka.
• Proteger fluxos de dados.

formato do curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

• Este curso é baseado na versão open source do Confluent: Confluent Open Source.
• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, por favor entre em contato conosco para agendar.

Público Se você tentar entender os dados aos quais tem acesso ou quiser analisar dados não estruturados disponíveis na rede (como o Twitter, Linked in, etc ...), este curso é para você. É principalmente destinado a tomadores de decisão e pessoas que precisam escolher quais dados valem a pena coletar e o que vale a pena analisar. Não se destina a pessoas que configuram a solução, essas pessoas irão se beneficiar do quadro geral. Modo de entrega Durante o curso, os delegados serão apresentados a exemplos de trabalho, principalmente de tecnologias de código aberto. Aulas curtas serão seguidas de apresentação e exercícios simples pelos participantes Conteúdo e Software utilizados Todo o software utilizado é atualizado cada vez que o curso é executado, por isso, verificamos as versões mais recentes possíveis. Abrange o processo de obter, formatar, processar e analisar os dados, para explicar como automatizar o processo de tomada de decisão com o aprendizado de máquina.

este instrutor liderada, treinamento ao vivo (no local ou remoto) destina-se a analistas de dados e cientistas de dados que desejam implementar técnicas de análise de dados mais avançadas para a mineração de dados usando Python. no final deste treinamento, os participantes poderão:

• Compreender as áreas importantes da mineração de dados, incluindo mineração de regras de associação, análise de sentimento de texto, sumarização automática de texto e detecção de anomalias de dados.
• Comparar e implementar diversas estratégias para resolver problemas reais de mineração de dados.
• Compreender e interpretar os resultados. 

formato do curso

• Aulas e discussões interativas.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para combinar.

Big data é um conjunto de dados tão volumoso e complexo que os aplicativos tradicionais de processamento de dados são inadequados para lidar com eles. Os desafios do big data incluem a captura de dados, armazenamento de dados, análise de dados, pesquisa, compartilhamento, transferência, visualização, consulta, atualização e privacidade de informações.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (online ou no local) é destinado a administradores que desejam configurar Greenplum Database para soluções de inteligência de negócios e armazenamento de dados. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Atender às necessidades de processamento com o Greenplum.
• Realizar operações ETL para processamento de dados.
• Utilizar as infra-estruturas de processamento de consultas existentes.

Cloudera Impala é um motor de consulta de processamento paralelo em larga escala (MPP) SQL de código aberto para clusters Apache Hadoop.Impala permite que os usuários enviem consultas de baixa latência SQL a dados armazenados no Sistema de Arquivos Distribuído Hadoop e no Apache Hbase sem exigir movimentação ou transformação dos dados.Público-alvoEste curso é destinado a analistas e cientistas de dados que realizam análises em dados armazenados no Hadoop usando ferramentas Business Intelligence ou SQL.Após este curso, os participantes serão capazes de

• Extrair informações significativas de clusters Hadoop com o Impala.
• Escriver programas específicos para facilitar a Business Intelligence no Impala em dialeto SQL.
• Solucionar problemas do Impala.

O Kafka Streams é uma biblioteca do lado do cliente para criar aplicativos e microsserviços cujos dados são transmitidos para e de um sistema de mensagens Kafka. Tradicionalmente, o Apache Kafka conta com o Apache Spark ou o Apache Storm para processar dados entre produtores e consumidores de mensagens. Ao chamar a API Kafka Streams de dentro de um aplicativo, os dados podem ser processados diretamente no Kafka, ignorando a necessidade de enviar os dados para um cluster separado para processamento. Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão a integrar o Kafka Streams em um conjunto de aplicativos Java de amostra que transmitem dados para e do Apache Kafka para processamento de fluxo. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as características e vantagens do Kafka Streams em relação a outros frameworks de processamento de fluxos
• Processar dados de fluxo diretamente dentro de um cluster Kafka
• Escriver um aplicativo ou microsserviço Java ou Scala que se integra com Kafka e Kafka Streams
• Escriver código conciso que transforma tópicos de entrada do Kafka em tópicos de saída do Kafka
• Criar, empacotar e implantar o aplicativo

Público

• Desenvolvedores

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática intensiva

Notas

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar

O curso de formação "Analytics Platform KNIME" oferece uma visão global desta plataforma gratuita de análise de dados. O programa abrange uma introdução ao processamento e análise de dados, instalação e configuração KNIME, criação de fluxos de trabalho, metodologias de modelação empresarial e modelação de dados. O curso também aborda ferramentas avançadas de análise de dados, importação e exportação de fluxos de trabalho, integração de ferramentas, processos ETL, extração de dados, visualização, extensões e integrações com ferramentas como R, Java, Python, Gephi, Neo4j. A conclusão inclui uma discussão sobre a elaboração de relatórios, a integração com o BIRT e o KNIME WebPortal.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam implementar o processamento de fluxo Apache Kafka sem escrever código. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Confluent KSQL.
• Configurar um pipeline de processamento de fluxo usando apenas comandos SQL (sem codificação Java ou Python).
• Realizar filtragem de dados, transformações, agregações, junções, janelamento e sessionização inteiramente em SQL.
• Conceber e implementar consultas interactivas e contínuas para ETL de fluxo contínuo e análise em tempo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (online ou no local) é destinado a pessoas técnicas que desejam aprender como implementar uma estratégia de aprendizado de máquina enquanto maximizam o uso de big data. No final desta formação, os participantes irão

• Compreender a evolução e as tendências do aprendizado de máquina.
• Saber como o aprendizado de máquina está sendo usado em diferentes setores.
• Familiarizar-se com as ferramentas, habilidades e serviços disponíveis para implementar o aprendizado de máquina em uma organização.
• Compreender como o aprendizado de máquina pode ser usado para aprimorar a mineração e a análise de dados.
• Saiba o que é um backend intermediário de dados e como ele está sendo usado pelas empresas.
• Entenda o papel que o big data e os aplicativos inteligentes estão desempenhando em todos os setores.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (online ou no local) é destinado a cientistas de dados que desejam usar a pilha SMACK para construir plataformas de processamento de dados para soluções de big data. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Implementar uma arquitetura de pipeline de dados para processar big data.
• Desenvolver uma infraestrutura de cluster com Apache Mesos e Docker.
• Analisar dados com Spark e Scala.
• Gerenciar dados não estruturados com o Apache Cassandra.

O Spark SQL é o módulo do Apache Spark para trabalhar com dados estruturados e não estruturados. O Spark SQL fornece informações sobre a estrutura dos dados, bem como a computação que está sendo executada. Esta informação pode ser usada para realizar otimizações. Dois usos comuns para o Spark SQL são:
- para executar consultas SQL .
- para ler dados de uma instalação existente do Hive . Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão a analisar vários tipos de conjuntos de dados usando o Spark SQL . No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instale e configure o Spark SQL .
• Realize a análise de dados usando o Spark SQL .
• Consultar conjuntos de dados em diferentes formatos.
• Visualize dados e resultados de consulta.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização de curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de dados, cientistas de dados e programadores que desejam usar os recursos Spark Streaming no processamento e análise de dados em tempo real. No final deste treinamento, os participantes poderão usar Spark Streaming para processar fluxos de dados ao vivo para uso em bancos de dados, sistemas de arquivos e painéis ao vivo.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Cascais (online ou no local) é destinado a pessoas técnicas que desejam implantar o Talend Open Studio for Big Data para simplificar o processo de leitura e análise de Big Data. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar o Talend Open Studio para Big Data.
• Conectar-se com sistemas de Big Data, como Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR e Apache.
• Compreender e configurar os componentes e conectores de big data do Open Studio's.
• Configurar parâmetros para gerar automaticamente o código MapReduce.
• Utilizar a interface de arrastar e soltar do Open Studio' para executar trabalhos do Hadoop.
• Prototipar pipelines de big data.
• Automatize projetos de integração de big data.

Teradata é um dos mais populares sistemas relacionais Database Management. É principalmente adequado para a criação de aplicações de armazenamento de dados em grande escala. O Teradata consegue este objetivo através do conceito de paralelismo.Este curso apresenta aos participantes o Teradata.