Curso de Programação com BigData em R

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a usuários avançados de R de nível intermediário que desejam utilizar o R para criar fluxos de trabalho mais rápidos, melhorar a qualidade do código e lidar com tarefas de análise mais complexas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de: criar funções reutilizáveis, melhorar fluxos de trabalho de dados, depurar e otimizar código, e produzir relatórios reprodutíveis.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados e engenheiros intermediários que desejam usar Google Colab e Apache Spark para processamento e análise de big data.

Ao 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 eficientemente com Apache Spark.
• Visualizar big data em um ambiente colaborativo.
• Integrar Apache Spark com ferramentas baseadas na nuvem.

Esta formação conduzida por instrutor, ao vivo em Portugal (online ou presencial), é voltada para analistas de dados iniciantes que desejam usar a programação R para manipular dados, realizar análise de dados básica e criar visualizações convincentes para insights.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da Programação R.
• Aplicar processos fundamentais de ciência de dados.
• Criar representações visuais de dados.

Este treinamento ao vivo com instrutor (online ou presencial) destina-se a engenheiros de dados, analistas de dados e profissionais da área de dados que desejam utilizar o Databricks e o PySpark para construir pipelines escaláveis de dados e migrar fluxos de trabalho SQL existentes.

Este treinamento oferece uma introdução prática à criação de fluxos de trabalho escaláveis de processamento de dados e Machine Learning utilizando PySpark. Os participantes aprenderão como o Apache Spark opera dentro dos ecossistemas modernos de Big Data e como processar grandes conjuntos de dados de forma eficiente, aplicando os princípios da computação distribuída.

Este curso prático de três dias foca na construção e otimização de cargas de trabalho eficientes de processamento de dados usando PySpark, Pandas e Polars em ambientes baseados em Kubernetes.

Os participantes desenvolverão uma compreensão prática de como os aplicativos Spark são executados no Kubernetes e de como as decisões de configuração em nível de aplicativo influenciam desempenho, escalabilidade, consumo de recursos e custos. O curso abrange áreas-chave de otimização, incluindo dimensionamento de executores, alocação de memória, alocação dinâmica, estratégias de particionamento, comportamento de shuffle, problemas de pequenos arquivos e processamento eficiente de Parquet.

O curso também aborda desafios comuns ao trabalhar com Pandas, incluindo limitações de memória e falhas por excesso de memória (out-of-memory), e introduz o Polars como uma alternativa de alto desempenho para cargas de trabalho específicas de processamento de dados. Através de exercícios práticos, os participantes diagnosticarão problemas de desempenho e memória, compararão diferentes estratégias de configuração e aplicarão técnicas de otimização a cenários realistas de ETL e aprendizado de máquina.

O enfoque principal do curso é a tomada de decisão prática: entender como identificar gargalos, selecionar a ferramenta apropriada, configurar o Spark de forma eficiente e equilibrar o desempenho com o consumo de recursos de infraestrutura e os custos.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Portugal é voltado para engenheiros que desejam configurar e implantar o sistema Apache Spark para processar grandes volumes de dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Apache Spark.
• Ler rapidamente e analisar grandes conjuntos de dados.
• Entender a diferença entre Apache Spark e Hadoop MapReduce e quando usar cada um.
• Integrar o Apache Spark com outras ferramentas de aprendizado de máquina.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, em Portugal (online ou presencial), é direcionado a administradores de sistemas com nível iniciante a intermediário que desejam implantar, manter e otimizar clusters Spark.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Neste treinamento ao vivo conduzido por um instrutor em Portugal, os participantes aprenderão como usar Python e Spark em conjunto para analisar big data, trabalhando em exercícios práticos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (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.