Hacking Data Driven Program
Programa de Capacitação e Desenvolvimento para times de profissionais de dados.
Este programa foi elaborado para acelerar o processo de desenvolvimento de time de dados e atender a profissionais como Data Scientists, Data Engineers, Engineers Analytics e Data Analyst assim como dar suporte para times de infraestrutura de Big Data. As capacitações são divididas em trilhas que podem ser seguidos pela squads dentro das empresas para alavancar a alta performance das equipes de dados.
Trilha - Infraestrutura para Big Data.
Esta trilha apoia profissionais de infraestrutura para se especializar em ferramentas de conteinerização e automação de infraestrutura, focado em necessidades de times de dados.
- Treinamento Python para DevOps – 32 Horas.
- Treinamento Docker – Fundamental – 24 Horas.
- Treinamento Kubernetes – Fundamental – 32 Horas.
Pré-requisitos da trilha:
- Conhecimento básico em redes.
- Conhecimento básico de GNU/Linux.
- Conhecimento básico de programação/scripts.
Total de horas de capacitação: 88 Horas
Trilha - Data Engineers.
Esta trilha e voltada para profissionais responsáveis por manter e organizar toda a arquitetura para dados do ambiente de Big Data.
- Treinamento Apache Hadoop - Big Data Open Source – 32 Horas.
- Treinamento Apache Kafka – Fundamental – 32 Horas.
- Treinamento Apache NiFi – Fundamental – 24 Horas.
- Treinamento Apache Parquet – Fundamental – 4 Horas.
- Treinamento Apache ORC – Fundamental – 8 Horas.
- Treinamento Apache Spark – Fundamental – 32 Horas.
- Treinamento Apache AirFlow – Fundamental – 24 Horas.
Pré-requisitos da trilha:
- Conhecimento básico em redes.
- Conhecimento básico de GNU/Linux.
- Conhecimento em lógica de programação.
- Conhecimento em banco de dados e SQL.
Total de horas de capacitação: 156 Horas
Trilha - Data Analyst.
Esta trilha foca em profissionais que atuarão no tratamento, apresentação e análise dos dados, sem as complexidades de um Data Scientist, mas com todo potencial para análise quantitativa e estatística através de técnicas e ferramentas tradicionais como Business Intelligence, OLAP, metadados, reports e dashboards
- Treinamento Pentaho Business Intelligence - Fundamental – 32 Horas.
- Treinamento Apache Hop - Fundamental – 24 Horas.
- Treinamento Apache Druid - Fundamental – 24 Horas.
- Treinamento Apache Grafana - Fundamental – 16 Horas.
- Treinamento Apache Superset – Fundamental – 24 Horas.
- Treinamento Metabase - 16 Horas.
Pré-requisitos da trilha:
- Conhecimento em lógica de programação.
- Conhecimento em banco de dados e SQL.
Total de horas de capacitação: 120 Horas
Trilha - Data Scientist.
Esta trilha e voltada para profissionais que já tenham uma vivência com dados e vão evoluir agora no tratamento mais aprofundado usando técnicas de Inteligencia Artificial, Machine Learning e Deep Learning.
- Treinamento IA, ML e Data Mining com Pentaho DM - Fundamental – 16 Horas.
- Treinamento Apache Zeppelin - 8 Horas.
- Treinamento Deep Learning com TensorFlow - Fundamental – 24 Horas.
- Treinamento mlFlow - 24 Horas.
- Treinamento Kubeflow – Fundamental – 24 Horas.
Pré-requisitos da trilha:
- Conhecimento em lógica de programação.
- Conhecimento de alguma linguagem de programação.
- Conhecimento em banco de dados e SQL.
- Conhecimento básico de estatística.
Total de horas de capacitação: 96 Horas
Trilha - Engineers Analytics.
Esta trilha e para especialista em Data Analytics que queiram ampliar seus conhecimentos para nova área que está se formando voltada a engenharia analítica. Esta trilha é uma ligação entre a trilha de engenharia de dados e a trilha de análise de dados.
- Treinamento dbt - Analytics Engineering Workflow - Fundamental – 24 Horas.
Pré-requisitos da trilha:
- Conhecimento em lógica de programação.
- Conhecimento em banco de dados e SQL.
Total de horas de capacitação: 24 Horas