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Programa do Curso

Fundamentos da Engenharia de Plataformas Intensivas em Dados

  • Introdução a aplicações intensivas em dados
  • Desafios na engenharia de plataforma para big data
  • Visão geral das arquiteturas de processamento de dados

Modelagem e Gerenciamento de Dados

  • Princípios de modelagem de dados para escalabilidade
  • Opções de armazenamento de dados e otimização
  • Gerenciamento do ciclo de vida dos dados em um ambiente distribuído

Frameworks de Processamento de Big Data

  • Visão geral das ferramentas de processamento de big data (Hadoop, Spark, Flink)
  • Processamento em lote versus processamento em fluxo
  • Configuração de um pipeline de processamento de big data

Plataformas de Análise em Tempo Real

  • Arquitetura para análise em tempo real
  • Motores de processamento de fluxo (Kafka Streams, Apache Storm)
  • Criação de painéis e visualizações em tempo real

Orquestração de Pipelines de Dados

  • Gestão de fluxos de trabalho com Apache Airflow e outros
  • Automação de pipelines de dados para eficiência
  • Monitoramento e alerta para pipelines de dados

Segurança e Conformidade da Plataforma

  • Melhores práticas de segurança para plataformas de dados
  • Garantia da privacidade dos dados e conformidade regulatória
  • Implementação de controles seguros de acesso aos dados

Ajuste de Desempenho e Otimização

  • Técnicas para otimizar a taxa de transferência e a latência dos dados
  • Estratégias de escalonamento para plataformas intensivas em dados
  • Testes de desempenho e monitoramento

Estudos de Caso e Melhores Práticas

  • Análise de implementações bem-sucedidas de plataformas de dados
  • Lições aprendidas com líderes da indústria
  • Tendências emergentes na engenharia de plataformas intensivas em dados

Projeto Final

  • Projeto de uma solução de plataforma para uma aplicação intensiva em dados
  • Implementação de um protótipo do pipeline de processamento de dados
  • Avaliação do desempenho e da escalabilidade da plataforma

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão das estruturas de dados e algoritmos básicos
  • Experiência com programação em Java, Scala ou Python
  • Conhecimento dos conceitos básicos de bancos de dados e SQL

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de software
  • Engenheiros de dados
  • Líderes técnicos
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

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