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 Duração 42 horas

Programa do Curso

Introdução aos Ecossistemas de Big Data

  • Visão geral das tecnologias e arquiteturas de big data
  • Processamento em lote vs. processamento em tempo real
  • Estratégias de armazenamento de dados para escalabilidade

Processamento Avançado de Dados com Apache Spark

  • Otimização de jobs Spark para desempenho
  • Transformações e ações avançadas
  • Trabalho com streaming estruturado

Machine Learning em Larga Escala

  • Técnicas de treinamento distribuído de modelos
  • Ajuste de hiperparâmetros em grandes conjuntos de dados
  • Implantação de modelos em ambientes de big data

Deep Learning para Big Data

  • Integração de TensorFlow e PyTorch com Spark
  • Pipelines de treinamento de deep learning distribuído
  • Casos de uso em análise de imagem, texto e séries temporais

Analítica em Tempo Real e Streaming de Dados

  • Apache Kafka para ingestão de dados em streaming
  • Frameworks de processamento de streams
  • Monitoramento e alertas em sistemas em tempo real

Governança de Dados, Segurança e Ética

  • Privacidade de dados e requisitos de conformidade
  • Controle de acesso e criptografia em sistemas de big data
  • Considerações éticas na analítica em larga escala

Integrando Big Data com Inteligência de Negócios

  • Visualização de dados e dashboards para big data
  • Conectando pipelines de big data a ferramentas de BI
  • Impulsionando resultados de negócios com analítica avançada

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Sólido entendimento de conceitos de análise de dados e modelagem estatística
  • Experiência com ferramentas de processamento de dados e linguagens de programação, como Python, R ou Scala
  • Familiaridade com frameworks de computação distribuída, como Hadoop ou Spark

Público-Alvo

  • Cientistas de dados que buscam dominar o processamento de dados em larga escala e a analítica preditiva
  • Analistas sêniores que pretendem projetar e implementar fluxos de trabalho analíticos avançados
  • Profissionais de P&D focados em soluções inovadoras baseadas em dados

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (3)

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