Curso de Gerenciamento de Virtualização usando Red Hat CloudForms

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível avançado que desejam aprimorar seu conhecimento sobre modelos de aprendizado de máquina, melhorar suas habilidades em ajuste de hiperparâmetros e aprender como implantar modelos efetivamente usando o Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos avançados de aprendizado de máquina usando frameworks populares como Scikit-learn e TensorFlow.
• Otimizar o desempenho do modelo através do ajuste de hiperparâmetros.
• Implantar modelos de aprendizado de máquina em aplicações do mundo real usando o Google Colab.
• Colaborar e gerenciar projetos de aprendizado de máquina de grande escala no Google Colab.

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 orientado por instrutor em Brasil (online ou presencial) é direcionado a cientistas de dados iniciantes e profissionais de TI 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.

Esta formação guiada por instrutores, ao vivo em Brasil (online ou presencial), é destinada a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar seu conhecimento em visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow para desenvolver modelos sofisticados de visão usando o Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) usando TensorFlow.
• Aproveitar o Google Colab para desenvolvimento de modelos escaláveis e eficientes em nuvem.
• Implementar técnicas de pré-processamento de imagens para tarefas de visão computacional.
• Implantar modelos de visão computacional para aplicações do mundo real.
• Usar transfer learning para melhorar o desempenho dos modelos CNNs.
• Visualizar e interpretar os resultados de modelos de classificação de imagens.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (online ou presencial) em Brasil, é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam entender e aplicar técnicas de aprendizado profundo usando o ambiente Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para projetos de aprendizado profundo.
• Compreender os fundamentos das redes neurais.
• Implementar modelos de aprendizado profundo usando TensorFlow.
• Treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo.
• Utilizar recursos avançados do TensorFlow para aprendizado profundo.

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.

Esta formação presencial em Brasil (online ou no local) é direcionada a cientistas de dados iniciantes que desejam aprender a criar visualizações de dados significativas e visualmente atraentes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para visualização de dados.
• Criar vários tipos de gráficos usando o Matplotlib.
• Utilizar Seaborn para técnicas avançadas de visualização.
• Personalizar gráficos para uma melhor apresentação e clareza.
• Interpretar e apresentar dados efetivamente usando ferramentas visuais.

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 conduzido por instrutor (online ou presencial) em Brasil é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam aplicar algoritmos de machine learning de forma eficiente usando o ambiente do Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar no Google Colab para projetos de machine learning.
• Compreender e aplicar diversos algoritmos de machine learning.
• Usar bibliotecas como Scikit-learn para analisar e prever dados.
• Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
• Otimizar e avaliar modelos de machine learning eficazmente.

Esta formação presencial (online ou no local) é dirigida a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural usando Python em Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Entender conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
• Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de PLN.
• Realizar análise de sentimentos usando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
• Trabalhar com dados de texto usando Google Colab para desenvolvimento escalável e colaborativo.

Esta formação presencial ou online em Brasil é destinada a desenvolvedores e analistas de dados iniciantes que desejam aprender programação Python do zero usando o Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da linguagem de programação Python.
• Implementar código Python no ambiente do Google Colab.
• Utilizar estruturas de controle para gerenciar o fluxo de um programa Python.
• Criar funções para organizar e reutilizar código efetivamente.
• Explorar e usar bibliotecas básicas para programação em Python.