Curso de Databricks e PySpark para Engenharia de Dados

O Azure Databricks é uma plataforma colaborativa baseada em nuvem que suporta análise de big data e aprendizado de máquina utilizando Apache Spark e o ecossistema Microsoft Azure.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais de dados de nível intermediário que desejam projetar, construir e implantar modelos de aprendizado de máquina usando o Azure Databricks para casos de uso financeiros.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar modelos de aprendizado de máquina utilizando dados financeiros no Azure Databricks.
• Usar o MLflow para acompanhar experimentos, gerenciar modelos e implantar soluções.
• Aplicar modelos para detectar anomalias, avaliar riscos ou prever tendências no setor financeiro.
• Integrar modelos de ML em pipelines escaláveis para avaliação contínua.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Muitas exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.

Esta formação ao vivo, com instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam configurar, implantar e gerenciar soluções de análise de dados utilizando o Databricks.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e definir as parâmetros do Databricks.
• Compreender como o Databricks e o Apache Spark funcionam em conjunto.
• Aprender a carregar e transformar dados no Databricks.

O Databricks é uma plataforma Lakehouse unificada que combina Spark, Delta Lake e governança (Unity Catalog) para suportar fluxos de trabalho escaláveis de engenharia de dados e análise.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor (online ou presencial), visa gerentes de tecnologia de nível intermediário com background em engenharia de dados que desejam migrar lógica complexa de OLAP baseada em procedimentos para uma arquitetura Lakehouse usando Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog e fluxos de trabalho nativos.

Ao concluir esta formação, os participantes serão capazes de:

• Explicar a arquitetura Lakehouse e o padrão Bronze→Silver→Gold (Medallion).
• Traduzir lógica de procedimentos armazenados em implementações com DataFrames do Spark e notebooks.
• Projetar e implementar rotinas de ingestão incremental, mesclagem e otimização usando o Delta Lake.
• Criar pipelines orquestrados de ponta a ponta com Databricks Workflows, controle de versão, testes e governança.

Formato do Curso

• Sessões intensivas ministradas por instrutores, com demonstrações focadas e explicações detalhadas.
• Laboratórios práticos diários utilizando datasets representativos e exercícios de migração.
• Revisões de código guiadas, clínicas de ajuste de desempenho e prática de orquestração de fluxos de trabalho.

Opções de Personalização do Curso

• Este curso pode ser adaptado ao seu ambiente, datasets e requisitos de governança; entre em contato conosco para arranjar a personalização.

O Databricks é uma plataforma unificada de análise projetada para big data e aprendizado de máquina em ambientes colaborativos.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), destina-se a analistas de dados e profissionais financeiros de nível iniciante a intermediário que desejam realizar análises de dados em grande escala usando o Databricks em casos de uso relacionados ao setor financeiro.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Usar notebooks do Databricks para consultar e analisar conjuntos de dados financeiros.
• Limpar e transformar dados financeiros brutos para relatórios e insights.
• Criar painéis e visualizações para acompanhamento de desempenho.
• Colaborar em tempo real com membros da equipe em notebooks compartilhados.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.

Esta formação oferece uma introdução prática à construção de fluxos de trabalho escalonáveis de processamento de dados e aprendizado de máquina utilizando PySpark. Os participantes aprenderão como o Apache Spark opera dentro dos modernos ecossistemas de Big Data e como processar grandes conjuntos de dados de maneira eficiente, aplicando os princípios da computação distribuída.

Neste treinamento presencial e guiado por instrutor em Brasil, os participantes aprenderão a utilizar Python e Spark em conjunto para analisar grandes volumes de dados, enquanto realizam exercícios práticos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Apprender como usar o Spark com o Python para analisar Big Data.
• Trabalhar em exercícios que simulam casos reais.
• Utilizar diversas ferramentas e técnicas para análise de big data por meio do PySpark.

A Stratio é uma plataforma centrada em dados que integra big data, inteligência artificial (IA) e governança em uma única solução. Seus módulos Rocket e Intelligence permitem exploração rápida de dados, transformação e análises avançadas em ambientes corporativos.

Esta formação presencial (online ou ao vivo) é direcionada a profissionais de dados de nível intermediário que desejam usar os módulos Rocket e Intelligence da Stratio de forma eficaz com PySpark, com foco em estruturas de repetição, funções definidas pelo usuário (UDFs) e lógica de dados avançada.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Navegar e trabalhar na plataforma Stratio utilizando os módulos Rocket e Intelligence.
• Aplicar o PySpark no contexto de ingestão, transformação e análise de dados.
• Usar laços de repetição e lógica condicional para controlar fluxos de trabalho e tarefas de engenharia de recursos (feature engineering).
• Criar e gerenciar funções definidas pelo usuário (UDFs) para operações reutilizáveis em PySpark.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Diversos exercícios e práticas.
• Implementação prática em ambiente de laboratório ao vivo (live-lab).

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para organizarmos os detalhes.