TREINAMENTOS

IBM Cloud Pak for Integration (Streaming de Eventos - Kafka)

Duração: 8 Horas por Turma
Prazo: 1 Dias (8 Horas por dia)
Alunos: até 12 Alunos por Turma
Metodologia: Apresentação expositiva e exercícios práticos.

Este treinamento capacita os Administradores e Desenvolvedores a implementar e gerenciar aplicativos orientados a Streaming de Eventos.

Conteúdo Programático:

Introdução ao Streaming de Eventos com Kafka
Visão geral do Streaming de Eventos
Interface de Usuário da solução
Usando Conectores Streaming de Eventos
Registros de monitoramento

Cloudera Hadoop

Duração: 56 Horas por Turma

Prazo: 7 Dias (8 Horas por Dia)
Alunos: até 12 Alunos por Turma

Metodologia: Apresentação expositiva e exercícios práticos.

Este treinamento capacita os Administradores de Banco de Dados e Desenvolvedores a conhecerem a Arquitetura de processamento paralelo e distribuído do Cluster Hadoop, a fim de realizarem tarefas Administrativas como Ingestão de Dados, Otimização do Ambiente, Backup e Restore.

Conteúdo Programático:

Hadoop Fundamentos – 24 Horas

Introdução e Histórico do projeto Apache Hadoop
Características do Hadoop e Conceitos fundamentais (Mecanismos de Alta Disponibilidade)
Componentes do Núcleo Hadoop e Ecossistema (Common Framework e MapReduce)
Características da Distribuição Hadoop Cloudera
Planejando o Cluster (Bare Metal, Virtualização – Hypervisor)
Instalação e Configurações
Configuração dos Componentes

Hadoop Avançado – 32 Horas

Arquitetura e Características do Sistema de Arquivos (HDFS)
Arquitetura para Ingestão de Dados Arquivos, Batch e Realtime
Melhores práticas para Ingestão de Dados
Monitoramento (Desempenho e Tunning)
Gerenciamento do Cluster (Adicionar e Remover Nós e Serviços)
Segurança no Hadoop
Manutenção do Cluster (Backup e Recuperação)
Linguagem SQL e NoSQL no Hadoop

IBM Cloud Pak for Data System

Duração: 8 Horas por Turma

Prazo: 1 Dias (8 Horas por dia)

Alunos: até 12 Alunos por Turma

Metodologia: Apresentação expositiva e exercícios práticos.

Este treinamento capacita os Administradores do IBM Cloud Pak for Data System a gerenciarem e otimizarem a plataforma.

Conteúdo Programático:

Visão geral do Cloud IBM Pack for Data System
Arquitetura do Cloud IBM Pack for Data System
Explorar e criar perfis de acesso
Gerenciar os projetos
Conectar a fonte de dados
Tarefas de administração de aplicativos
Tarefas de administração de cluster

Cloud Pak for Data System com Netezza Performance Server

Duração: 8 Horas por Turma

Prazo: 1 Dias (8 Horas por dia)

Alunos: até 12 Alunos por Turma

Metodologia: Apresentação expositiva e exercícios práticos.

Este treinamento capacita os Administradores do IBM Cloud Pak for Data System a gerenciarem e otimizarem a plataforma do Cloud Pak for Data System com Netezza Performance Server (NPS)

Conteúdo Programático:

Visão geral do Cloud IBM Pack for Data System with NPS
Arquitetura do Cloud IBM Pack for Data System with NPS
Gerenciando o Cloud Pak for Data System with NPS
Gerenciando Acessos de Usuários
Gerenciando Databases e Tabelas
Gerenciamento de Carga com o Workload Management
Otimização de Performance
Alocação de Espaço (comando GROOM)
Distribuição de dados
Atualização de Estatísticas
Conceitos de Zone Maps e Tabelas Baseadas Cluster
Otimização de Queries com Views Materializadas
Backup e Recuperação de Dados

IBM BigSQL com Cloud Object Storage

Duração: 8 Horas por Turma

Prazo: 1 Dias (8 Horas por dia)

Alunos: até 12 Alunos por Turma

Metodologia: Apresentação expositiva e exercícios práticos.

Este treinamento fornece aos Administradores e Desenvolvedores uma introdução aos fundamentos do IBM BigSQL com IBM Cloud Object Storage.

Conteúdo Programático:

Usando Big SQL para acessar dados residentes no Cloud Object Storage
Criação de esquemas e tabelas no BigSQL acessando o Cloud Object Storage
Formatos de arquivo OpenSource e suas características
Usando Big SQL com vários tipos de dados e tabelas

Watson Knowledge Catalog

Duração: 8 Horas por Turma

Prazo: 1 Dias (8 Horas por dia)

Alunos: até 12 Alunos por Turma

Metodologia: Apresentação expositiva e exercícios práticos.

Conteúdo Programático:

Este treinamento fornece aos analistas de negócios uma introdução aos fundamentos do Watson Knowledge Catalog.

Introdução ao IBM Cloud Pak for Data
Introdução ao IBM Watson Knowledge Catalog
Crie um catálogo e acesse os dados
Adicionar ativos a um catálogo
Utilizar e gerenciar ativos

Watson Studio para Ciência de Dados (Introdução)

Duração: 16 Horas por Turma

Prazo: 2 Dias (8 Horas por dia)

Alunos: até 12 Alunos por Turma

Metodologia: Apresentação expositiva e exercícios práticos.

Este treinamento capacita Usuários Avançados a utilizarem recursos Machine Learning e Mineração de Dados para criar modelos Preditivos e de Mineração de Texto na ferramenta IBM Watson Studio com Text Analytics.

Conteúdo Programático:

Conceitos sobre Ciência de Dados
Metodologia CRISP-DM
IBM SPSS Modeler com Text Analytics no IBM Watson Studio
Preparação de Dados, como Categorização e Pré processamento
Algoritmos de Mineração
Algoritmos Supervisionados
Utilização de Algoritmos não Supervisionados
Text Analytics

Watson Studio para Ciência de Dados (Avançado)

Duração: 16 Horas por Turma

Prazo: 2 Dias (8 Horas por dia)

Alunos: até 12 Alunos por Turma

Metodologia: Apresentação expositiva e exercícios práticos.

Este treinamento capacita usuários avançados e estatísticos a utilizarem recursos avançados do Watson Studio para criar modelos preditivos customizados.

Conteúdo Programático:

Ciência de dados colaborativa com o Watson Studio e Jupyter Notebook
Criando um Modelo Automatizado usando o Watson Auto AI
Criando um Modelo de Deep Learning visualmente
Publicando Modelo no Watson Machine Learning

Ciência de Dados com Watson Studio Aplicado a Secretaria de Fazenda

Duração: 24 Horas por Turma

Prazo: 3 Dias (8 Horas por dia)

Alunos: até 12 Alunos por Turma

Metodologia: Apresentação expositiva e exercícios práticos.

O Objetivo do treinamento é fornecer conhecimentos sobre Modelos de Mineração de Texto (NLP) e Técnicas de Aprendizado de Máquina Supervisionada e Não Supervisionada (Machine Learning), caracterizando uma solução de Inteligência Artificial, aplicada ao Contexto e casos de uso de Secretaria de Fazenda Estadual.

Serão fornecidos durante o Treinamento modelos de exemplos já treinados para a identificação de textos e descrições dos Produtos em NF-e/NFC-e, para fins de Classificação de Produtos e cálculo de Preço Médio.

Integração de Dados com IBM Infosphere Information Server

Duração: 40 Horas por Turma

Prazo: 5 Dias (8 Horas por dia)

Alunos: até 12 Alunos por Turma

Metodologia: Apresentação expositiva e exercícios práticos.

Este treinamento permite que desenvolvedores de ETL adquiram os habilidades necessárias para desenvolver Parallel Jobs no DataStage.

Information Server Overview
Introdução ao IBM Infosphere DataStage
Trabalhando com Metadados
Criando Parallel Jobs
Acessando Dados Sequenciais
Particionamento e Coleta
Combinando Dados
Ordenando e Agregando Dados
Transformando Dados
Trabalhando com Dados Relacionais
Sequenciamento de Jobs