Cursos de Big Data em Sintra

Os participantes que concluírem este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra 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 Sintra (no local ou remoto) é destinado a profissionais de dados de nível iniciante que desejam adquirir o conhecimento e as habilidades necessárias para utilizar efetivamente o Apache Iceberg para gerenciar conjuntos de dados em grande escala, garantindo a integridade dos dados e otimizando os fluxos de trabalho de processamento de dados. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Obter uma compreensão completa da arquitetura, dos recursos e dos benefícios do Apache Iceberg.
• Aprender sobre formatos de tabela, particionamento, evolução do esquema e recursos de viagem no tempo.
• Instalar e configurar o Apache Iceberg em diferentes ambientes.
• Criar, gerenciar e manipular tabelas do Iceberg.
• Compreender o processo de migração de dados de outros formatos de tabela para o Iceberg.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar e integrar o Spark, Hadoop e Python para processar, analisar e transformar conjuntos de dados grandes e complexos. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente necessário para iniciar o processamento de big data com Spark, Hadoop e Python.
• Compreender os recursos, componentes principais e arquitetura do Spark e Hadoop.
• Aprender como integrar Spark, Hadoop e Python para o processamento de big data.
• Explorar as ferramentas do ecossistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka e Flume).
• Construir sistemas de recomendação de filtragem colaborativa semelhantes a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google.
• Utilizar o Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizagem automática.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (no local ou remoto) é destinado a profissionais de TI de nível intermediário que desejam ter uma compreensão abrangente do IBM DataStage, tanto do ponto de vista administrativo quanto do desenvolvimento, permitindo que eles gerenciem e utilizem essa ferramenta efetivamente em seus respectivos locais de trabalho. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais conceitos do DataStage.
• Aprender a instalar, configurar e gerenciar efetivamente os ambientes DataStage.
• Conectar-se a várias fontes de dados e extrair dados eficientemente de bancos de dados, arquivos simples e fontes externas.
• Implementar técnicas eficazes de carregamento de dados.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (no local ou remoto) é destinado a administradores de sistema de nível iniciante a intermediário que desejam implantar, manter e otimizar clusters Spark. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Apache Spark em vários ambientes.
• Gerenciar recursos de cluster e monitorar aplicativos Spark.
• Otimizar o desempenho dos clusters do Spark.
• Implementar medidas de segurança e garantir alta disponibilidade.
• Depurar e solucionar problemas comuns do Spark.

Os participantes que concluírem este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra 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.

This instructor-led, live training in Sintra (online or onsite) is aimed at intermediate-level database administrators, developers, and analysts who wish to master advanced SQL functionalities for complex data operations and database management. By the end of this training, participants will be able to:

• Perform advanced querying techniques using unions, subqueries, and complex joins.
• Add, update, and delete data, tables, views, and indexes with precision.
• Ensure data integrity through transactions and manipulate database structures.
• Create and manage databases efficiently for robust data storage and retrieval.

Este curso destina-se a programadores e cientistas de dados que pretendam compreender e implementar a IA nas suas aplicações. É dada especial atenção à análise de dados, à IA distribuída e ao processamento de linguagem natural.

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.

Apache Beam é um modelo de programação unificado e de código aberto para definir e executar pipelines de processamento de dados paralelos. O seu poder reside na sua capacidade de executar pipelines em lote e em fluxo contínuo, sendo a execução efectuada por um dos back-ends de processamento distribuído suportados pelo Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark e Google Cloud Dataflow. A solução Apache Beam é útil para tarefas de ETL (Extrair, Transformar e Carregar), como mover dados entre diferentes mídias de armazenamento e fontes de dados, transformar dados em um formato mais desejável e carregar dados em um novo sistema. Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão como implementar os SDKs Apache Beam em um aplicativo Java ou Python que define um pipeline de processamento de dados para decompor um grande conjunto de dados em pedaços menores para processamento paralelo e independente. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Apache Beam.
• Utilizar um único modelo de programação para efetuar o processamento em lote e em fluxo a partir da sua aplicação Java ou Python.
• Executar pipelines em vários ambientes.

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática

Nota

• Este curso estará disponível Scala no futuro. Por favor, contacte-nos para organizar.

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 Sintra, 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).

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.

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 Sintra (no local ou remoto) apresenta os princípios e abordagens por trás do fluxo distribuído e do processamento de dados em lote, e orienta os participantes na criação de um aplicativo de streaming de dados em tempo real em Apache Flink. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente para o desenvolvimento de aplicativos de análise de dados.
• Entender como funciona a biblioteca de processamento de gráficos do Apache Flink (Gelly).
• Empacotar, executar e monitorar aplicativos de streaming de dados baseados em Flink, tolerantes a falhas.
• Gerenciar diversas cargas de trabalho.
• Realizar análises avançadas.
• Configurar um cluster Flink de vários nós.
• Medir e otimizar o desempenho.
• Integrar o Flink com diferentes sistemas Big Data.
• Comparar os recursos do Flink com os de outros frameworks de processamento de big data.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra, os participantes aprenderão sobre as ofertas de tecnologia e abordagens de implementação para o processamento de dados gráficos. O objetivo é identificar objetos do mundo real, suas caraterísticas e relacionamentos, depois modelar esses relacionamentos e processá-los como dados usando uma abordagem Graph Computing (também conhecida como Graph Analytics). Começamos com uma visão geral e nos concentramos em ferramentas específicas à medida que avançamos em uma série de estudos de caso, exercícios práticos e implantações ao vivo. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender como os dados do gráfico são persistidos e percorridos.
• Selecionar a melhor estrutura para uma determinada tarefa (de bancos de dados de gráficos a estruturas de processamento em lote).
• Implementar Hadoop, Spark, GraphX e Pregel para realizar a computação de gráficos em muitas máquinas em paralelo.
• Ver problemas reais de grandes volumes de dados em termos de grafos, processos e travessias.

O Apache Hadoop é um dos frameworks mais populares para o processamento de Big Data em clusters de servidores. Este curso aborda o gerenciamento de dados em HDFS, Pig avançado, Hive e HBase. Essas técnicas avançadas de programação serão benéficas para desenvolvedores Hadoop experientes. Público-alvo: programadores Duração: três dias Formato: palestras (50%) e laboratórios práticos (50%).

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (no local ou remoto), os participantes aprenderão como configurar e integrar diferentes estruturas Stream Processing com sistemas de armazenamento de big data existentes e aplicativos de software relacionados e microsserviços. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar diferentes Stream Processing frameworks, como Spark Streaming e Kafka Streaming.
• Compreender e selecionar a estrutura mais apropriada para o trabalho.
• Processar dados de forma contínua, simultânea e de forma registo a registo.
• Integrar Stream Processing soluções com bancos de dados existentes, data warehouses, data lakes, etc.
• Integrar a biblioteca de processamento de fluxo mais adequada com aplicativos corporativos e microsserviços.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de dados, cientistas de dados e programadores que desejam usar os recursos Apache Kafka no fluxo de dados com Python. No final deste treinamento, os participantes poderão usar Apache Kafka para monitorar e gerenciar condições em fluxos de dados contínuos usando a programação Python.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (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.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (no local ou remoto), os participantes aprenderão como implantar e gerenciar Apache NiFi em um ambiente de laboratório ao vivo. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Apachi NiFi.
• Fonte, transformar e gerenciar dados de fontes de dados díspares e distribuídas, incluindo bancos de dados e grandes lagos de dados.
• Automatizar fluxos de dados.
• Habilitar a análise de streaming.
• Aplicar várias abordagens para a ingestão de dados.
• Transformar Big Data em informações comerciais.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra, os participantes aprenderão os fundamentos da programação baseada em fluxo à medida que desenvolvem uma série de extensões de demonstração, componentes e processadores usando Apache NiFi. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura do NiFi e os conceitos de fluxo de dados.
• Desenvolver extensões usando NiFi e APIs de terceiros.
• Desenvolver seu próprio processador Apache Nifi.
• Ingerir e processar dados em tempo real de formatos de arquivos e fontes de dados diferentes e incomuns.

A curva de aprendizado do Apache Spark está aumentando lentamente no início, e é preciso muito esforço para obter o primeiro retorno. Este curso tem como objetivo pular a primeira parte difícil. Depois de fazer este curso, os participantes entenderão o básico do Apache Spark , diferenciarão claramente o RDD do DataFrame, aprenderão as APIs Python e Scala , entenderão os executores e as tarefas, etc. implantação na nuvem, Databricks e AWS. Os alunos também entenderão as diferenças entre o AWS EMR e o AWS Glue, um dos últimos serviços Spark da AWS. PÚBLICO: Engenheiro de dados, DevOps , cientista de dados

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Sintra (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.

O ZooKeeper é um serviço centralizado para manter as informações de configuração, nomear, fornecer sincronização distribuída e fornecer serviços de grupo.

A prospeção de processos, ou Automated Business Process Discovery (ABPD), é uma técnica que aplica algoritmos a registos de eventos com o objetivo de analisar processos empresariais. A prospeção de processos vai além do armazenamento e análise de dados; faz a ponte entre os dados e os processos e fornece informações sobre as tendências e padrões que afectam a eficiência dos processos. Formato do curso

• O curso começa com uma visão geral das técnicas mais comumente usadas para a mineração de processos. Discutimos os vários algoritmos de descoberta de processos e as ferramentas usadas para descobrir e modelar processos com base em dados de eventos brutos. Estudos de caso da vida real são examinados e conjuntos de dados são analisados usando a estrutura de código aberto ProM.