Cursos de Big Data em São Paulo

Os participantes que concluírem este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo 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 São Paulo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de dados de nível avançado que desejam otimizar os fluxos de trabalho de processamento de dados, garantir a integridade dos dados e implementar soluções robustas de data lakehouse que podem lidar com as complexidades dos aplicativos modernos de big data. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Obter uma compreensão profunda da arquitetura do Iceberg, incluindo gerenciamento de metadados e layout de arquivos.
• Configurar o Iceberg para obter o melhor desempenho em vários ambientes e integrá-lo a vários mecanismos de processamento de dados.
• Gerir tabelas Iceberg de grande escala, efetuar alterações complexas ao esquema e lidar com a evolução das partições.
• Dominar técnicas para otimizar o desempenho das consultas e a eficiência da pesquisa de dados em grandes conjuntos de dados.
• Implementar mecanismos para assegurar a consistência dos dados, gerir garantias transaccionais e lidar com falhas em ambientes distribuídos.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (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 São Paulo (no local ou remoto) é destinado a 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 com eficácia grandes conjuntos de dados para migração de dados em suas organizações. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (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 São Paulo (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.

Esta formação presencial em São Paulo (online ou no local) é direcionada a profissionais de big data intermediários que desejam utilizar o Apache Kylin para construir warehouses de dados em tempo real e realizar análises multidimensionais em conjuntos de dados de grande escala.No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e configurar o Apache Kylin com fontes de dados de streaming em tempo real.
• Diseñar e construir cubos OLAP para tanto dados por lotes quanto streaming.
• Realizar consultas complexas com latência subsegundo usando a interface SQL do Kylin.
• Integrar o Kylin com ferramentas BI para visualização interativa de dados.
• Otimizar desempenho e gerenciar recursos efetivamente no Kylin.

Os participantes que concluírem este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo 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 São Paulo, 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.

This instructor-led, live training in São Paulo (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.

Dremio é uma plataforma de dados de código aberto "self-service" que acelera a consulta de diferentes tipos de fontes de dados. Dremio integra com bases de dados relativas, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch, e outras fontes de dados. Ele suporta SQL e fornece um UI web para consultas de construção. Neste treinamento guiado por instrutores, os participantes aprenderão como instalar, configurar e usar Dremio como uma camada unificadora para as ferramentas de análise de dados e os repositórios de dados subjacentes. No final do curso, os participantes poderão:

• Instalar e configurar Dremio
• Executar consultas contra várias fontes de dados, independentemente da localização, tamanho ou estrutura
• Integra Dremio com BI e fontes de dados como Tableau e Elasticsearch

Auditoria

• Cientistas de Dados
• Business Os analistas
• Engenheiros de dados

Formato do curso

• Parte de palestras, parte de discussão, exercícios e prática pesada

Notas

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (no local ou remoto) é destinado a profissionais de banco de dados de nível intermediário que desejam aprimorar suas habilidades em Oracle SQL desenvolvimento e administração. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir e otimizar consultas SQL complexas.
• Gerir bases de dados de forma eficiente utilizando Oracle SQL ferramentas.
• Aplicar as melhores práticas no desenvolvimento e manutenção de bases de dados.
• Administrar o acesso dos utilizadores e a segurança da base de dados num ambiente Oracle.

O BigTable Apache Accumulo é um armazenamento de chave/valor ordenado e distribuído que fornece armazenamento e recuperação de dados robustos e escaláveis. Baseia-se no design do BigTable da Go e é alimentado pelo Apache Hadoop, Apache Zookeeper e Apache Thrift. Este curso ao vivo, ministrado por um instrutor, aborda os princípios de funcionamento da Accumulo e orienta os participantes no desenvolvimento de uma aplicação de exemplo em Apache Accumulo. Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, desenvolvimento prático e implementação, testes ocasionais para avaliar a compreensão

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (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.

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.

Amazon Redshift é um serviço de data warehouse baseado em nuvem em escala de petabyte na AWS. Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão os fundamentos de Amazon Redshift. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Amazon Redshift
• Carregar, configurar, implantar, consultar e visualizar dados com Amazon Redshift

Público-alvo

• Desenvolvedores
• Profissionais de TI

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Nota

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.

Apache ActiveMQ é um agente de mensagens de código aberto escrito em Java .

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 São Paulo, 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.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo, os participantes aprenderão como construir um Data Vault. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os conceitos de arquitetura e design por trás do Data Vault 2.0 e sua interação com Big Data, NoSQL e AI.
• Use técnicas de abóbada de dados para permitir a auditoria, o rastreamento e a inspeção de dados históricos em um data warehouse.
• Desenvolver um processo ETL (Extrair, Transformar, Carregar) consistente e repetível.
• Criar e implementar armazéns altamente escaláveis e repetíveis.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (no local ou remoto) é destinado a arquitetos, desenvolvedores e administradores que desejam usar a Plataforma Denodo para otimizar e acelerar o gerenciamento de dados por meio da virtualização de dados. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar a Plataforma Denodo.
• Compreender os recursos e a arquitetura da Denodo Platform.
• Compreender os principais conceitos, benefícios e casos de uso para virtualização de dados.
• Aprender a configurar e gerenciar o servidor da Plataforma Denodo.
• Implementar a segurança dos dados, o acesso dos utilizadores e a autenticação dos serviços.
• Aplicar as ferramentas e técnicas de monitorização de operações e otimização do desempenho.

Apache Druid é um armazenamento de dados distribuído, de código aberto e orientado a colunas, escrito em Java . Ele foi projetado para ingerir rapidamente grandes quantidades de dados de eventos e executar consultas OLAP de baixa latência nesses dados. O Druid é comumente usado em aplicativos de inteligência de negócios para analisar grandes volumes de dados históricos e em tempo real. Também é adequado para alimentar painéis analíticos rápidos, interativos e para usuários finais. O Druid é usado por empresas como Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal e Yahoo. Neste curso ao vivo, ministrado por instrutor, exploramos algumas das limitações das soluções de data warehouse e discutimos como o Druid pode complementar essas tecnologias para formar uma pilha de análise de streaming flexível e escalável. Percorremos vários exemplos, oferecendo aos participantes a chance de implementar e testar soluções baseadas em Druid em um ambiente de laboratório. Formato do Curso

• Palestra em parte, discussão em parte, prática prática pesada, testes ocasionais para avaliar a compreensão

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 São Paulo (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 São Paulo, 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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (no local ou remoto) apresenta Hortonworks Data Platform (HDP) e orienta os participantes na implantação da solução Spark + Hadoop. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Usar o Hortonworks para executar Hadoop de forma confiável em grande escala.
• Unificar os recursos de segurança, governança e operações do Hadoop com os fluxos de trabalho analíticos ágeis do Spark.
• Use a Hortonworks para investigar, validar, certificar e dar suporte a cada um dos componentes de um projeto Spark.
• Processar diferentes tipos de dados, incluindo dados estruturados, não estruturados, em movimento e em repouso.

O Cloudera Impala é um query engine SQL MPP de código aberto feito para clusters Apache Hadoop.
Ele permite aos usuarios a abertura de queries SQL de latencia baixa para todos os dados guardados no Hadoop Distributed File System e Apache Hbase sem requerir movimento de dados ou transformacao.
Este curso vai dirigido a analistas de sistemas e cientístas de dados.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (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 São Paulo (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.

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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (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 São Paulo (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 São Paulo (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 São Paulo, 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 nuvem é um mecanismo de processamento de dados distribuído que facilita a pesquisa e a indexação de arquivos em uma rede distribuída.Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como configurar uma instância SolrCloud no Amazon AWS.Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os recursos do SolCloud e como eles se comparam aos dos clusters mestre-escravo convencionais
• Configurar um cluster centralizado do SolCloud
• Automatizar processos como comunicação com shards, adição de documentos aos shards, etc.
• Utilizar o Zookeeper em conjunto com SolrCloud para automatizar ainda mais os processos
• Utilizar a interface para gerir o relatório de erros
• Balancear a carga de uma instalação de SolrCloud
• Configurar SolrCloud para processamento contínuo e failover

Público

• Programadores Solr
• Gestores de projeto
• Administradores de sistemas
• Analistas de pesquisa

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (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.

O MLlib é a biblioteca de aprendizado de máquina (ML) do Spark. Seu objetivo é tornar prático o aprendizado de máquina escalável e fácil. Ele consiste em algoritmos e utilitários de aprendizado comuns, incluindo classificação, regressão, agrupamento, filtragem colaborativa, redução de dimensionalidade, além de primitivas de otimização de nível inferior e APIs de pipeline de nível superior. Divide-se em dois pacotes:

• O spark.mllib contém a API original construída sobre os RDDs.
• O spark.ml fornece uma API de alto nível, construída sobre os DataFrames, para a construção de pipelines de ML.

Público Este curso é direcionado a engenheiros e desenvolvedores que desejam utilizar uma biblioteca de máquinas integrada para o Apache Spark

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em São Paulo (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.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, apresenta os conceitos por trás da análise de dados interativos e orienta os participantes através da implantação e uso do Zeppelin em um ambiente de usuário único ou multiusuário. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Zeppelin
• Desenvolver, organizar, executar e compartilhar dados em uma interface baseada em navegador
• Visualizar resultados sem consultar a linha de comando ou os detalhes do cluster
• Executar e colaborar em fluxos de trabalho longos
• Trabalhar com qualquer um dos vários plug-ins de linguagem/backends de processamento de dados, como Scala (com Apache Spark), Python (com Apache Spark), Spark SQL, JDBC, Markdown e Shell.
• Integrar o Zeppelin com Spark, Flink e Map Reduce
• Proteja instâncias multiusuário do Zeppelin com o Apache Shiro

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