Cursos de AWS Cloud9 and Python: A Practical Guide

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 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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar o Dask com o ecossistema Python para criar, dimensionar e analisar grandes conjuntos de dados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente para começar a criar o processamento de big data com Dask e Python.
• Explorar os recursos, as bibliotecas, as ferramentas e as APIs disponíveis no Dask.
• Compreender como o Dask acelera a computação paralela em Python.
• Aprenda como escalar o ecossistema Python (Numpy, SciPy e Pandas) usando Dask.
• Otimizar o ambiente Dask para manter o alto desempenho na manipulação de grandes conjuntos de dados.

This instructor-led, live training in Brasil (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
• Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
• Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
• Conduct aggregate operations and analyze time series data.
• Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
• Debug and optimize their data analysis code.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar a pilha FARM (FastAPI, React e MongoDB) para criar aplicativos da Web dinâmicos, de alto desempenho e escalonáveis.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário que integra FastAPI, React e MongoDB. Compreender os principais conceitos, recursos e benefícios da pilha FARM. Aprender a criar APIs REST com FastAPI. Aprender a conceber aplicações interactivas com React. Desenvolver, testar e implantar aplicativos (front-end e back-end) usando a pilha FARM.

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 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.