Cursos de Big Data Architect

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.

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.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil, 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 Brasil (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 Brasil, 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 Brasil (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.

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.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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 Brasil, 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.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil, 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 treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (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