O treinamento passa uma visão fundamental e prática de como trabalhar com Inteligência Artificial, Machine Learning e Data Mining e o uso de ferramentas de mineração, os benefícios e os estudos sobre os dados, assim como a descoberta de conhecimento sobre bases de dados. Será apresentado como o Data Mining através da Inteligência Artificial (IA) e do Aprendizado de Máquina pode ajudar na melhoria dos negócios nas corporações e em suas estratégias.
Calendário de turmas abertas
Turma Online Ao Vivo
Data: - -
Local: Google Meet e Plataforma Virtual da Ambiente Livre
Apresentar conceitos importantes sobre Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e como aplicá-los nas principais funcionalidades e técnicas de mineração de dados usando o Weka (Pentaho Data Mining).
Público Alvo
DBAs, gestores, desenvolvedores de sistemas, cientistas de dados, analistas de negocio, analistas de suporte e estatísticos.
Conteúdo Programático:
Conceitual:
O que é Inteligência?
Natureza do Conhecimento Humano.
Distinção entre dados, Informação e Conhecimento.
Os Sistemas Inteligentes.
Introdução a Inteligência Artificial.
Introdução a Machine Learning / Aprendizado de Máquina.
Introdução a Data Mining / Mineração de dados.
Motivações para Data Mining.
Cadeia de valores.
KDD.
KDD X Data Mining.
Seleção e Pré-Processamento.
Sumarização.
Classificação.
Regressão.
Associação.
Agrupamento.
Aprendizagem Não Supervisionada
Aprendizagem Supervisionada
Aprendizagem por Reforço
Extração de características
MBA - Market Basket Analysis.
Web Mining.
Uso do Data Mining na gestão estratégica de empresas.
Usando o algoritmo de classificação j48 (árvores de decisão).
Praticando a seleção e remoção de campos para encontrar insights interessantes e relevantes.
Executando algoritmos de classificação de forma supervisionada e não supervisionada.
Clusterizando dados com o Algoritmo SimpleKMeans.
Realizando uma regressão Linear com o Algoritmo LinearRegression.
Usando o algoritmo de associação APRIORI.
APRIORI para analise de carinho de compra (MBA).
Erros comuns e como evita-los
Executando algoritmos por linha de comando.
Realizando um trabalho prático com dados abertos.
Pré-Requisitos.
Ter afinidade com gerenciamento de dados ( Planilhas Eletrônicas, Banco de Dados , CSVs , etc )
Lógica de programação pode ajudar em alguns pontos do treinamento, mas é opcional.
Requisitos dos Alunos.
Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
O Computador deve estar com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.
Requisitos mínimos de hardware
Memória RAM : 3GB
Espaço em Disco: 2GB
Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
Sistemas Operacionais : Linux, Windows , MacOS.
Carga Horária
16 Horas de Duração.
Modalidade do Treinamento:
Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
Online Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.
Material
Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:
Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
Caneta, Pasta e Bloco de Anotações.
Metodologia
Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.
Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Pentaho e cursos Pentaho. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.
A marca Pentaho é uma marca registrada pelos seus respectivos proprietários.
Próxima Turma
Data: 08 Junho de 2020 - 09 Junho de 2020 8:30 - 17:30
Local: Google Meet e Plataforma Virtual da Ambiente Livre
O treinamento Apache Mahout passa uma visão conceitual e prática de como trabalhar com o Mahout para mineração de dados e aprendizado de maquina em grandes clusters de Big Data. Será apresentado como o Data Mining pode ajudar na melhoria dos negócios nas corporações apartir de diversos algoritmos disponíveis neste software de cógido aberto.
Objetivo
Ministrar as principais características do Apache Mahout junto a uma visão geral dos algoritmos, e sua aplicação na solução de problemas de Data Mining em ambientes de Big Data.
Público alvo do treinamento
Cientistas de Dados, Gestores de TI, Analistas de Business Intelligence, Engenheiros da Computação, Programadores, Analistas de Negócio
Turmas Somente inCompany
Conteúdo Programático
Conceitual Big Data e Mahout
Visão geral sobre Hadoop.
Características do Hadoop.
Sistema distribuído de arquivos.
Ecossistema Hadoop.
Quem usa o Hadoop.
Cases do uso Hadoop.
Uso de Hadware comum.
Distribuições do Hadoop (Cloudera X Hortonworks X Apache).
Conhecimento Básico em Programação Java ou alguma linguagem com Orientação Objeto.
Conhecimento de Banco de Dados e SQL.
Conhecimento Básico de Linux.
Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
O Computador deve estar com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.
Requisitos mínimos de hardware:
Memória RAM : 8 GB.
Espaço em Disco: 20GB.
Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
Deve estar ativo a Virtualização na BIOS do equipamento.
Sistemas Operacionais:Qualquer um com suporte e Virtualização com VirtualBox e 64Bits.
Obs. Equipamentos com menos que 8GB de Memória RAM (Entre 5GB e 8GB) podem passar por lentidão nas atividades de uso de maquinas virtuais simultâneas no treinamento. Equipamentos com 4GB ou inferior não funcionarão para o treinamento.
Material
Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:
Todos os softwares Apache Mahout e Hadoop e acessórios na sua última versão estável.
Material próprio em Português do Brasil.
Apresentações ( slides do treinamento ) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
Caneta, Pasta e Bloco de Anotações.
Metodologia
Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas
Administrar os dados de sua empresa com metodologias, técnicas e ferramentas ideais pode colocar sua empresa em outro patamar. Em busca da produtividade dos serviços e produtos atuais, assim como inovação para criação de novos serviços e novos produtos. O Big Data é uma abordagem para armazenamento de um grande volume de dados de tipos variados, para que possam ser processados com alta velocidade mesmo com alto volume. O Data Science ou Ciência dos Dados é a ciência que busca encontrar insights relevantes e úteis para seus negócios.