Curso de Apache Spark na Nuvem

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados e engenheiros de nível intermediário que desejam utilizar o Google Colab e o Apache Spark para processamento e análise de big data.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de big data usando o Google Colab e o Spark.
• Processar e analisar grandes conjuntos de dados de forma eficiente com o Apache Spark.
• Visualizar big data em um ambiente colaborativo.
• Integrar o Apache Spark a ferramentas baseadas em nuvem.

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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é voltado para engenheiros que desejam configurar e implantar o sistema Apache Spark para processar grandes volumes de dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Apache Spark.
• Processar rapidamente e analisar grandes conjuntos de dados.
• Compreender as diferenças entre o Apache Spark e o Hadoop MapReduce, e saber quando usar cada um.
• Integrar o Apache Spark com outras ferramentas de aprendizado de máquina.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é voltado para administradores de sistemas de nível iniciante a intermediário que desejam implantar, manter e otimizar clusters Spark.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Apache Spark em vários ambientes.
• Gerenciar recursos do cluster e monitorar aplicativos Spark.
• Otimizar o desempenho dos clusters Spark.
• Implementar medidas de segurança e garantir alta disponibilidade.
• Depurar e resolver problemas comuns do Spark.

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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores que desejam utilizar e integrar Spark, Hadoop e Python para processar, analisar e transformar conjuntos de dados grandes e complexos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente necessário para começar a processar big data com Spark, Hadoop e Python.
• Compreender as funcionalidades, componentes principais e arquitetura do Spark e do Hadoop.
• Aprender como integrar Spark, Hadoop e Python para o processamento de big data.
• Explorar as ferramentas do ecossistema do Spark (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka e Flume).
• Construir sistemas de recomendação por filtragem colaborativa semelhantes aos da Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google.
• Utilizar o Apache Mahout para escalonar algoritmos de aprendizado de máquina.

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.