Cursos de Big Data em Gaia

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Gaia (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.

Os participantes que concluírem este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia 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 presencial, conduzido por um instrutor em Gaia (online ou no local), é direcionado a profissionais de dados de nível avançado que desejam otimizar fluxos de trabalho de processamento de dados, garantir a integridade dos dados e implementar soluções robustas de data lakehouse capazes de lidar com as complexidades das aplicações de big data modernas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Obter uma compreensão aprofundada da arquitetura do Iceberg, incluindo gerenciamento de metadados e layout de arquivos.
• Configurar o Iceberg para desempenho ótimo em diferentes ambientes e integrá-lo com múltiplos motores de processamento de dados.
• Gerenciar tabelas do Iceberg em larga escala, realizar alterações complexas no esquema e lidar com a evolução das partições.
• Dominar técnicas para otimizar o desempenho de consultas e a eficiência da leitura de dados em grandes conjuntos de dados.
• Implementar mecanismos para garantir a consistência dos dados, gerenciar garantias transacionais e lidar com falhas em ambientes distribuídos.

Este treinamento presencial, ministrado por um instrutor em Gaia (online ou no local), é voltado para profissionais de dados de nível iniciante que desejam adquirir os conhecimentos e habilidades necessários para utilizar efetivamente o Apache Iceberg na gestão de conjuntos de dados de grande escala, garantindo a integridade dos dados e otimizando fluxos de trabalho de processamento de dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Obter uma compreensão aprofundada da arquitetura, recursos e benefícios do Apache Iceberg.
• Aprender sobre formatos de tabelas, particionamento, evolução de esquemas e capacidades 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 ministrado por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de TI de nível intermediário que desejam aprimorar suas habilidades em arquitetura de dados, governança, computação em nuvem e tecnologias de big data para gerenciar e analisar conjuntos de dados grandes eficazmente para migração de dados em suas organizações.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos e componentes fundamentais de várias arquiteturas de dados.
• Obter uma compreensão abrangente dos princípios de governança de dados e sua importância em ambientes regulatórios.
• Implementar e gerenciar frameworks de governança de dados, como Dama e Togaf.
• Utilizar plataformas em nuvem para armazenamento, processamento e gestão eficientes de dados.

Este treinamento ministrado por instrutor (online ou presencial) em Gaia é voltado para engenheiros de dados de nível intermediário que desejam aprender a usar o Azure Data Lake Storage Gen2 para soluções de análise de dados eficazes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia (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 conduzido por instrutor, ao vivo em Gaia (online ou presencial), é voltado para profissionais de TI intermediários que desejam ter uma compreensão abrangente do IBM DataStage tanto do ponto de vista administrativo quanto do desenvolvimento, permitindo-lhes gerenciar e utilizar esta ferramenta efetivamente em seus respectivos ambientes de trabalho.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, em Gaia (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 Gaia, 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.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Gaia, 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.

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 Gaia 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 ministrado por instrutor (online ou presencial) em Gaia é voltado para profissionais técnicos que desejam implantar o Talend Open Studio for Big Data para simplificar o processo de leitura e processamento de big data.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Talend Open Studio for Big Data.
• Conectar-se a sistemas de big data, como Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR e Apache.
• Entender e configurar os componentes e conectores de big data do Open Studio.
• Configurar parâmetros para gerar automaticamente código MapReduce.
• Usar a interface arrastar-e-soltar do Open Studio para executar jobs Hadoop.
• Prototipar pipelines de big data.
• Automatizar projetos de integração de big data.