Curso de AWS Cloud9 para Ciência de Dados

Explora abordagens práticas de Ciência de Dados e IA utilizando Python — capacita profissionais com as competências necessárias para explorar dados, construir modelos de aprendizagem automática e implementar aplicações baseadas em IA em contextos empresariais; Aborda fluxos de trabalho CRISP-DM, análise estatística, aprendizagem supervisionada e não supervisionada, deep learning com Tensorflow, processamento de linguagem natural (NLP), big data com Spark e storytelling orientado por dados; Ideal para iniciantes que procuram uma certificação em Ciência de Dados com Python e formação analítica pronta para o mercado.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é voltado para participantes de nível intermediário que desejam automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, incluindo treinamento de modelos, validação e implantação utilizando o Apache Airflow.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o Apache Airflow para orquestração de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.
• Automatizar tarefas de pré-processamento de dados, treinamento e validação de modelos.
• Integrar o Airflow com frameworks e ferramentas de aprendizado de máquina.
• Implantar modelos de aprendizado de máquina utilizando pipelines automatizadas.
• Monitorar e otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em ambiente de produção.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial), destina-se a administradores de sistema e profissionais de TI de nível iniciante a intermediário que desejam obter experiência prática no gerenciamento de serviços de nuvem da AWS e se preparar para o exame AWS Certified SysOps Administrator - Associate.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e implementar serviços e recursos da AWS de forma segura.
• Gerenciar identidades de usuário, permissões e acesso aos recursos da AWS.
• Projetar e implantar sistemas escaláveis, altamente disponíveis e tolerantes a falhas na AWS.
• Implementar e gerenciar o fluxo de dados para e da AWS.
• Otimizar o uso dos serviços da AWS para garantir operação eficiente e gestão de custos.

Este treinamento em instrução presencial em Brasil (online ou no local) é destinado a engenheiros de nuvem que desejam compreender e implementar os aspectos mais complexos da arquitetura da AWS. O curso abrange muitos dos mesmos tópicos dos cursos do nível AWS Certified Solutions Architect (Professional). No entanto, este curso NÃO tem como objetivo preparar os participantes para uma prova. É um curso prático e hands-on que demonstra como implementar em um ambiente de laboratório real muitas das configurações, implementações e implantações que um Arquiteto de Soluções AWS precisaria realizar.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Projetar soluções complexas de nuvem na AWS.
• Implantar aplicações de software na AWS que sejam escaláveis, altamente disponíveis e tolerantes a falhas.
• Integrar os serviços AWS mais adequados a uma aplicação.
• Migrar uma aplicação de software complexa para a AWS.
• Aplicar as melhores práticas ao design, implementação, otimização e implantação de infraestrutura e aplicações na AWS.

Este treinamento ao vivo, com instrutor, em Brasil (online ou presencial), é voltado para profissionais de TI de nível intermediário que desejam aprender como aproveitar as ferramentas e serviços da AWS para construir, treinar e implantar modelos de IA de maneira eficiente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os serviços de IA/ML oferecidos pela AWS.
• Configurar e gerenciar ambientes de IA/ML na AWS.
• Adquirir experiência prática na construção, treinamento e implantação de modelos de IA usando o Amazon SageMaker.
• Aprender a utilizar os diversos serviços de IA da AWS para casos de uso específicos.

Este treinamento conduzido por instrutor, ao vivo em Brasil (presencial ou remoto) é direcionado a engenheiros que desejam implantar e gerenciar dispositivos IoT na AWS.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de construir uma plataforma IoT que inclua a implantação e gerenciamento de um backend, gateway e dispositivos na base da AWS.

Este treinamento vivo, ministrado por um instrutor em Brasil (presencial ou remoto), destina-se a desenvolvedores que desejam utilizar a AWS Lambda para construir e implantar serviços e aplicativos na nuvem, sem se preocupar com o provisionamento do ambiente de execução (servidores, máquinas virtuais, containers, disponibilidade, escalabilidade, armazenamento etc.).

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar a AWS Lambda para executar uma função.
• Compreender o conceito de FaaS (Funções como Serviço) e as vantagens do desenvolvimento serverless.
• Criar, fazer upload e executar funções na AWS Lambda.
• Integrar funções do Lambda com diferentes fontes de eventos.
• Empacotar, implantar, monitorar e solucionar problemas em aplicativos baseados no Lambda.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados e profissionais de TI de nível inicial que desejam aprender os fundamentos da ciência de dados usando o Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar no Google Colab.
• Escrever e executar código Python básico.
• Importar e manipular conjuntos de dados.
• Criar visualizações usando bibliotecas Python.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível avançado que desejam aprofundar sua compreensão das práticas de 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 de DevOps.
• Implementar pipelines de integração contínua e entrega contínua (CI/CD).
• Automatizar processos de teste, monitoramento e implantação usando o AWS Cloud9.
• Integrar serviços da AWS, como Lambda, EC2 e S3, nos fluxos de trabalho de DevOps.
• Utilizar sistemas de controle de versão, como GitHub ou GitLab, dentro do AWS Cloud9.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor <local> (online ou presencial), é direcionado a profissionais de nível intermediário que desejam aprender a construir, implantar e manter eficazmente aplicações serverless no AWS Cloud9 e no AWS Lambda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da arquitetura serverless.
• Configurar o AWS Cloud9 para o desenvolvimento de aplicações serverless.
• Criar, testar e implantar aplicações serverless usando o AWS Lambda.
• Integrar o AWS Lambda com outros serviços da AWS, como API Gateway e S3.
• Otimizar aplicações serverless para desempenho e eficiência de custos.

Resumo:

• Compreensão da arquitetura de IoT e de suas funções principais.
• Exploração do conceito de "Coisas" e "Sensores", da Internet das Coisas e do mapeamento das funções de negócios para soluções de IoT.
• Panorama abrangente dos componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, infraestrutura em nuvem e aplicativos móveis.
• Funções essenciais de IoT: gerenciamento de frota, visualização de dados, FM e DV baseados em SaaS, sistemas de alerta/alarme, integração de sensores e "coisas", e geocercamento (geo-fencing).
• Fundamentos da comunicação dispositivo-nuvem em IoT utilizando MQTT.
• Conexão de dispositivos IoT à AWS por meio de MQTT usando o AWS IoT Core.
• Integração do AWS IoT Core com o AWS Lambda para processamento e com o Amazon DynamoDB para armazenamento de dados.
• Conexão de um Raspberry Pi ao AWS IoT Core para comunicação de dados contínua.
• Laboratório prático: construção de um dispositivo inteligente usando um Raspberry Pi e o AWS IoT Core.
• Visualização de dados de sensores e comunicação com interface web.

A Plataforma KNIME Analytics é uma das principais opções de código aberto para inovação orientada por dados, ajudando você a descobrir o potencial oculto em seus dados, extrair novas informações ou prever novos cenários futuros. Com mais de 1000 módulos, centenas de exemplos prontos para uso, um conjunto abrangente de ferramentas integradas e a mais ampla escolha de algoritmos avançados disponíveis, a Plataforma KNIME Analytics é a caixa de ferramentas perfeita para qualquer cientista de dados e analista de negócios.

Este curso sobre a Plataforma KNIME Analytics oferece uma oportunidade ideal para iniciantes, usuários avançados e especialistas em KNIME se familiarizarem com a plataforma, aprenderem a utilizá-la de forma mais eficaz e criarem relatórios claros e abrangentes com base em workflows do KNIME.

Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor (online ou presencial), é direcionado a profissionais de dados que desejam utilizar o KNIME para atender às complexas necessidades dos negócios.

O público-alvo inclui aqueles que não possuem conhecimento em programação e pretendem usar ferramentas de ponta para implementar cenários analíticos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o KNIME.
• Criar cenários de Data Science
• Treinar, testar e validar modelos
• Implementar a cadeia de valor completa dos modelos de Data Science

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussões.
• Muitos exercícios e práticas.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso ou obter mais informações sobre este programa, entre em contato conosco para combinar.

Esta formação ao vivo e orientada por um instrutor em Brasil (online ou presencial) é direcionada para analistas de dados, desenvolvedores ou aspirantes a cientistas de dados de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de machine learning em Python para extrair insights, fazer previsões e automatizar decisões baseadas em dados.

Ao final deste curso, os participantes serão capazes de:

• Compreender e diferenciar os principais paradigmas de machine learning.
• Explorar técnicas de pré-processamento de dados e métricas de avaliação de modelos.
• Aplicar algoritmos de machine learning para resolver problemas reais de dados.
• Utilizar bibliotecas Python e notebooks Jupyter para desenvolvimento prático.
• Criar modelos para previsão, classificação, recomendação e agrupamento (clustering).

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam entender o conceito de modelos pré-treinados e aprender como aplicá-los para resolver problemas do mundo real, sem precisar construir modelos do zero.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender o conceito e os benefícios dos modelos pré-treinados.
• Explorar diversas arquiteturas de modelos pré-treinados e seus casos de uso.
• Ajustar um modelo pré-treinado para tarefas específicas.
• Implementar modelos pré-treinados em projetos simples de aprendizado de máquina.

A linguagem de programação Python ganhou enorme popularidade no setor financeiro. Adotada pelos maiores bancos de investimento e fundos hedge, está sendo utilizada para construir uma ampla gama de aplicações financeiras, que vão desde programas centrais de negociação até sistemas de gerenciamento de riscos.

Neste treinamento ao vivo e ministrado por instrutor, os participantes aprenderão a usar o Python para desenvolver aplicações práticas na resolução de diversos problemas específicos relacionados às finanças.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da linguagem de programação Python
• Baixar, instalar e manter as melhores ferramentas de desenvolvimento para criar aplicações financeiras em Python
• Selecionar e utilizar os pacotes Python e técnicas de programação mais adequados para organizar, visualizar e analisar dados financeiros de diversas fontes (CSV, Excel, bancos de dados, web, etc.)
• Construir aplicações que resolvam problemas relacionados à alocação de ativos, análise de riscos, desempenho de investimentos e muito mais
• Diagnosticar problemas, integrar, implantar e otimizar uma aplicação em Python

Público-alvo

• Desenvolvedores
• Analistas
• Quants (Analistas Quantitativos)

Formato do curso

• Aulas expositivas combinadas com discussões, exercícios e prática intensiva e hands-on

Observação

• Este treinamento visa fornecer soluções para alguns dos principais problemas enfrentados por profissionais do setor financeiro. No entanto, se você tiver um tópico específico, ferramenta ou técnica que deseja incluir ou aprofundar, entre em contato conosco para organizarmos o ajuste necessário.