Curso de AWS Cloud9 para Ciências de Dados

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutores, em Portugal (online ou presencial), destina-se a participantes de nível intermédio que desejam automatizar e gerir fluxos de trabalho de machine learning, incluindo o treino, a validação e a implementação de modelos, utilizando o Apache Airflow.

Ao fim desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar o Apache Airflow para a orquestração de fluxos de trabalho de machine learning.
• Automatizar tarefas de pré-processamento de dados, treino de modelos e validação.
• Integrar o Airflow com frameworks e ferramentas de machine learning.
• Implementar modelos de machine learning através de pipelines automatizados.
• Monitorizar e otimizar fluxos de trabalho de machine learning em ambiente de produção.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a administradores de sistemas e profissionais de TI de nível iniciante a intermédio que desejam adquirir experiência prática na gestão de serviços de nuvem AWS e preparar-se para o exame AWS Certified SysOps Administrator - Associate.

Após o término desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Configurar e definir serviços e recursos AWS de forma segura.
• Gestionar identidades de utilizadores, permissões e acesso a recursos AWS.
• Projetar e implantar sistemas escaláveis, de alta disponibilidade e tolerantes a falhas na AWS.
• Implementar e gerir o fluxo de dados para e a partir da AWS.
• Otimizar o utilização dos serviços AWS para garantir operações eficientes e gestão de custos.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (presencial ou remota), destina-se a engenheiros que pretendem implantar e gerir dispositivos IoT na AWS.

Até ao final desta formação, os participantes serão capazes de construir uma plataforma IoT que inclua a implantação e gestão de um backend, gateway e dispositivos sobre a infraestrutura AWS.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (presencial ou remota), destina-se a desenvolvedores que desejam utilizar o AWS Lambda para construir e implementar serviços e aplicações na cloud, sem se preocuparem com o provisionamento do ambiente de execução (servidores, VMs e contentores, disponibilidade, escalabilidade, armazenamento, etc.).

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar o AWS Lambda para executar uma função.
• Compreender o FaaS (Functions as a Service) e as vantagens do desenvolvimento serverless.
• Construir, enviar e executar funções AWS Lambda.
• Integrar funções Lambda com diferentes fontes de eventos.
• Empacotar, implementar, monitorizar e resolver problemas em aplicações baseadas em Lambda.

Esta formação ao vivo, orientada por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e profissionais de TI de nível iniciante que desejam aprender os fundamentos da ciência de dados utilizando o Google Colab.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Configurar e navegar no Google Colab.
• Escrever e executar código Python básico.
• Importar e processar conjuntos de dados.
• Criar visualizações utilizando bibliotecas Python.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais avançados que desejam aprofundar a sua compreensão das práticas de DevOps e otimizar os processos de desenvolvimento utilizando a AWS Cloud9.

Após o término desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Configurar e ajustar a AWS Cloud9 para fluxos de trabalho de DevOps.
• Implementar pipelines de integração e entrega contínuas (CI/CD).
• Automatizar processos de teste, monitorização e implementação utilizando a AWS Cloud9.
• Integrar serviços da AWS, como Lambda, EC2 e S3, em fluxos de trabalho de DevOps.
• Utilizar sistemas de controlo de versões como GitHub ou GitLab dentro da AWS Cloud9.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutores, em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível intermédio que desejam aprender a construir, implementar e manter eficazmente aplicações serverless no AWS Cloud9 e AWS Lambda.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da arquitetura serverless.
• Configurar o AWS Cloud9 para o desenvolvimento de aplicações serverless.
• Desenvolver, testar e implementar aplicações serverless utilizando o AWS Lambda.
• Integrar o AWS Lambda com outros serviços da AWS, como o API Gateway e o S3.
• Otimizar aplicações serverless para desempenho e eficiência de custos.

Esta formação ao vivo, com instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a analistas de dados, desenvolvedores ou futuros cientistas de dados de nível intermédio que pretendam aplicar técnicas de machine learning em Python para extrair insights, realizar previsões e automatizar decisões baseadas em dados.

No final deste curso, os participantes deverão ser capazes de:

• Compreender e distinguir os principais paradigmas de machine learning.
• Explorar técnicas de pré-processamento de dados e métricas de avaliação de modelos.
• Aplicar algoritmos de machine learning para resolver problemas de dados do mundo real.
• Utilizar bibliotecas Python e notebooks Jupyter para desenvolvimento prático.
• Construir modelos para previsão, classificação, recomendação e aglomeração (clustering).

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Portugal (online ou presencial), foi desenhada para ajudar os participantes a preparar-se para o exame de certificação Microsoft Certified: Data Scientist Associate (DP-100).

O curso abrange os fundamentos da ciência de dados e do machine learning, bem como a sua implementação utilizando o Microsoft Azure Machine Learning. Os participantes aprenderão como preparar dados, construir e treinar modelos de machine learning, e implementar modelos na cloud. O curso também aborda a avaliação do desempenho dos modelos e a realização de feature engineering.

Este curso ao vivo, conduzido por formador em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais em nível inicial que desejam compreender o conceito de modelos pré-adequados e aprender a aplicá-los para resolver problemas do mundo real, sem a necessidade de construir modelos desde o zero.

Até ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o conceito e os benefícios dos modelos pré-adequados.
• Explorar diversas arquiteturas de modelos pré-adequados e os respetivos casos de uso.
• Refinar (fine-tuning) um modelo pré-adequado para tarefas específicas.
• Implementar modelos pré-adequados em projetos simples de aprendizagem automática.