Cursos de AWS Cloud9 for Data Science

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros e desenvolvedores de nuvem que desejam usar CloudFormation para gerenciar recursos de infraestrutura no ecossistema da AWS.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos CloudFormation para automatizar o gerenciamento de infraestrutura.
• Integrar recursos existentes da AWS em CloudFormation.
• Usar StackSets para gerenciar pilhas em várias contas e regiões.

Este é um introdutório de 5 dias para Data Science e AI.

O curso é ministrado com exemplos e exercícios usando Python

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam usar o ecossistema Anaconda para capturar, gerenciar e implantar pacotes e fluxos de trabalho de análise de dados em uma única plataforma.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar componentes e bibliotecas Anaconda.
• Compreender os principais conceitos, recursos e benefícios do Anaconda.
• Gerenciar pacotes, ambientes e canais usando o Anaconda Navigator.
• Usar pacotes Conda, R e Python para ciência de dados e aprendizado de máquina.
• Conhecer alguns casos de uso práticos e técnicas para gerenciar vários ambientes de dados.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam integrar um banco de dados DynamoDB NoSQL em um aplicativo da Web hospedado na AWS.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a integrar dados no DynamoDB.
• Integrar o DynamoDB em aplicativos da Web e aplicativos móveis.
• Mova dados na AWS com os serviços da AWS.
• Implementar operações com o AWS DAX.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam implantar e gerenciar dispositivos IoT na AWS.

No final deste treinamento, os participantes poderão criar uma plataforma de IoT que inclua a implantação e o gerenciamento de um back-end, gateway e dispositivos na parte superior da AWS.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam instalar, configurar e gerenciar recursos do AWS IoT Greengrass para criar aplicativos para vários dispositivos.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de usar o AWS IoT Greengrass para criar, implantar, gerenciar, proteger e monitorar aplicativos em dispositivos inteligentes.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar AWS Lambda para criar e implantar serviços e aplicativos na nuvem, sem precisar se preocupar com o provisionamento do ambiente de execução (servidores, VMs e contêineres, disponibilidade, escalabilidade, armazenamento, etc.).

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar AWS Lambda para executar uma função.
• Entenda o FaaS (Functions as a Service) e as vantagens do desenvolvimento sem servidor.
• Construir, carregar e executar funções AWS Lambda.
• Integrar funções Lambda com diferentes fontes de eventos.
• Empacotar, implantar, monitorar e solucionar problemas de aplicativos baseados em Lambda.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam usar AWS CloudFormation para automatizar o processo de gerenciamento da infraestrutura de nuvem da AWS.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Habilitar os serviços da AWS para começar a gerenciar a infraestrutura.
• Entenda e aplique o princípio de "infraestrutura como código".
• Melhorar a qualidade e reduzir os custos de implantação da infraestrutura.
• Escrever AWS CloudFormation Modelos usando YAML.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar sua compreensão das práticas DevOps e otimizar os processos de desenvolvimento usando o AWS Cloud9.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e configurar o AWS Cloud9 para fluxos de trabalho DevOps.
• Implementar pipelines de integração contínua e entrega contínua (CI / CD).
• Automatize os processos de teste, monitoramento e implantação usando o AWS Cloud9.
• Integrar serviços do AWS, como Lambda, EC2 e S3, em fluxos de trabalho DevOps.
• Utilizar sistemas de controlo de fontes como GitHub ou GitLab no AWS Cloud9.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aprender como criar, implantar e manter efetivamente aplicativos sem servidor no AWS Cloud9 e AWS Lambda.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos da arquitetura sem servidor.
• Configure o AWS Cloud9 para o desenvolvimento de aplicativos sem servidor.
• Desenvolver, testar e implantar aplicativos sem servidor usando AWS Lambda.
• Integrar AWS Lambda com outros serviços da AWS, como API Gateway e S3.
• Otimizar aplicativos sem servidor para desempenho e eficiência de custos.

Resumo:

• Noções básicas sobre a arquitetura e as funções da IdC
• "Coisas", "Sensores", Internet e o mapeamento entre as funções empresariais da IoT
• Essencial de todos os componentes de software da IoT - hardware, firmware, middleware, nuvem e aplicação móvel
• Funções da IdC - gestor de frotas, visualização de dados, FM e DV baseados em SaaS, alerta/alarme, integração de sensores, integração de "coisas", delimitação geográfica
• Noções básicas de comunicação de dispositivos IoT com a nuvem com MQTT.
• Ligação de dispositivos IoT ao AWS com MQTT (AWS IoT Core).
• Ligação do núcleo AWS IoT à função AWS Lambda para computação e armazenamento de dados.
• Ligação do Raspberry PI ao núcleo AWS IoT e comunicação simples de dados.
• Alertas e eventos
• Calibração de sensores

Resumo:

• Noções básicas de arquitetura e funções da IdC
• "Coisas", "Sensores", Internet e o mapeamento entre as funções empresariais da IoT
• Essencial de todos os componentes de software da IoT - hardware, firmware, middleware, nuvem e aplicação móvel
• Funções da IdC - gestor de frotas, visualização de dados, FM e DV baseados em SaaS, alerta/alarme, integração de sensores, integração de "coisas", delimitação geográfica
• Noções básicas de comunicação de dispositivos IoT com a nuvem com MQTT.
• Ligação de dispositivos IoT ao AWS com MQTT (AWS IoT Core).
• Ligação do núcleo AWS IoT à função AWS Lambda para computação e armazenamento de dados utilizando o DynamoDB.
• Ligação do Raspberry PI ao núcleo AWS IoT e comunicação de dados simples.
• Utilização prática do Raspberry PI e do AWS IoT Core para construir um dispositivo inteligente.
• Visualização de dados de sensores e comunicação com interface web.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam aprender e construir suas carreiras em Data Science usando Kaggle.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aprender sobre ciência de dados e aprendizado de máquina.
• Explorar a análise de dados.
• Aprender sobre Kaggle e como ele funciona.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados que desejam usar Modin para criar e implementar cálculos paralelos com Pandas para uma análise de dados mais rápida.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente necessário para começar a desenvolver fluxos de trabalho Pandas em escala com Modin.
• Compreender os recursos, a arquitetura e as vantagens de Modin.
• Conhecer as diferenças entre Modin, Dask e Ray.
• Realizar operações Pandas mais rapidamente com Modin.
• Implementar toda a API Pandas e as funções.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar RAPIDS para construir pipelines de dados acelerados GPU, fluxos de trabalho e visualizações, aplicando algoritmos de aprendizado de máquina, como XGBoost, cuML, etc.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para construir modelos de dados com a NVIDIA RAPIDS.
• Compreender os recursos, componentes e vantagens de RAPIDS.
• Aproveite GPU para acelerar os pipelines de dados e análises de ponta a ponta.
• Implementar a preparação de dados acelerada por GPU e ETL com cuDF e Apache Arrow.
• Aprenda a executar tarefas de aprendizado de máquina com os algoritmos XGBoost e cuML.
• Crie visualizações de dados e execute análises de gráficos com cuXfilter e cuGraph.