Treinamento Apache Iceberg
O treinamento em Apache Parquet tem foco em aprofundar o conhecimento de engenheiros de dados do formato mais utilizado pelos ambiente de Big data da atualidade, além dos conceitos, vantagens e arquitetura os profissionais poderão administrar a forma mais interessante do Parquet para seu ambiente de dados / big data. O treinamento passa pelo fundamental e estende-se ao avançado.
Calendário de turmas.
Somente no modelo corporativo no momento.
Conteúdo Programático
Conceitual.
- Introdução a Big Data.
- Arquivos serializados.
- Formato Colunar.
- O Software Apache Parquet.
- Motivações do Parquet.
- Software Livre x Open Source.
- Licenciamento.
- Apache Software Foundation.
- Histórico do Parquet.
- Empresas usando Parquet no Mundo.
- Empresas usando Parquet no Brasil.
- Comunidade Parquet.
- Versões do Parquet.
Apache Parquet
- Arquitetura do Apache Parquet.
- Otimização com Parquet.
- Parquet x JSON x CSV x Apache ORC.
- Tipos de dados.
- Block.
- File.
- Row group.
- Column chunk
- Page.
- Metadata.
- Nested Encoding.
Compactação e Criptogratia.
- Tipos de Compactação.
- Vantagens e Desvantagens.
- Criptografia do Parquet.
Parquet no Ecossistema de Big Data.
- Hive e Parquet.
- Spark e Parquet.
- Hadoop Input/Output e Parquet.
- Pentaho Data Integration e Parquet.
Build
- Apache Maven.
- Compilando o Parquet.
Módulos
- Apache Parquet for C++.
- Apache Parquet em Rust.
- Parquet MR.
Parquet na Cloud.
- AWS S3 Inventory
Gerais.
- Extendendo o Parquet.
- Config Row group size.
- Config Data page size
Carga Horária.
- 4 Horas.
Modalidade do Treinamento.
- Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
- On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
- In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.
Pré-Requisitos.
- Conhecimento Básico em algum Sistema Operacional (Windows, Linux ou MAC)
- Conhecimento Básico de de Hadoop e HDFS.
Requisitos:
- 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 15 alunos para um melhor desempenho.
Requisitos Recomendados de Hardware.
- Memória RAM: 8GB.
- Espaço em Disco: 20GB.
- Processador: 64 bits (chipsets de x64).
- CPU: 2 núcleos.
- Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
Material.
Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:
- Todos os softwares Apache Parquet e acessórios na sua última versão estável.
- Material próprio em Português do Brasil.
- Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
- Apostilas com exercícios práticos (hacks) desenvolvidos no treinamento.
- Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
- Brindes: Caneta, Pasta e Bloco de Anotações. (Somente em presenciais)
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 Apache Parquet e cursos Apache Parquet . caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.
Inscrições, Informações e Valores
Diferenciais da Ambiente Livre.
A Ambiente Livre tem 19 anos no mercado, pioneirismo na oferta de consultoria, treinamentos, projetos e suporte em softwares de código-fonte aberto e software livre com um ecossistema voltado a negócios, e pode lhe ajudar a gerir complexidades, reduzir custos, permitindo adaptar e oferecer inovação inteligente necessária para o seu sucesso.
3.535 profissionais capacitados em 325 turmas ministradas.
Atuação global, 807 empresas impactadas em projetos, consultorias e treinamentos no Brasil, América Latina, Europa e África.
Networking entre profissionais, comunidades e startups de tecnologias Open Source e Free Software.
Treinamentos baseados em experiência de projetos e consultorias, 2.230 tutorais documentados, atualizados e disponibilizado de forma vitalícia em EAD.
Empresa 100% focada em Open Source e Free Software e contribuidora com equipe atuante nos projetos e eventos de código aberto e software livre.
Apoio na criação de 4 startups / Spin-off baseadas em soluções Open Source ou Free Software.
Instrutor
Marcio Junior Vieira
- 22 anos de experiência em informática, vivência em desenvolvimento e análise de sistemas de gestão empresarial e ciência de dados.
- CEO da Ambiente Livre atuando como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados e Arquiteto de Software.
- Professor dos MBAs em Big Data & Data Science, Inteligência Artificial e Business Intelligence da Universidade Positivo.
- Professor de BPM no MBA de Business Intelligence da Universidade Positivo.
- Professor do MBA Artificial Intelligence e Machine Learning da FIAP.
- Pesquisador pela Universidade de Brasília no Laboratório de Tecnologias da Tomada de Decisão - UnB/LATITUDE.
- Graduado em Tecnologia em Informática(2004) e pós-graduado em Software Livre(2005) ambos pela UFPR.
- Palestrante FLOSS em: FISL, The Developes Conference, Latinoware, Campus Party, Pentaho Day, Ticnova, PgDay e FTSL.
- Organizador Geral: Pentaho Day 2017, 2015, 2019 e apoio nas ed. 2013 e 2014.
- Data Scientist, instrutor e consultor de Big Data e Data Science com tecnologias abertas.
- Ajudou a capacitar equipes de Big Data na IBM, Accenture, Tivit, Sonda, Serpro, Dataprev, Natura, MP, Netshoes, Embraer entre outras.
- Especialista em implantação e customização de Big Data com Hadoop, Spark, Pentaho, Cassandra e MongoDB.
- Contribuidor de projetos open sources ou free software internacionais, tais como Pentaho, Apache Hop, LimeSurvey, SuiteCRM e Camunda.
- Especialista em implantação e customização de ECM com Alfresco e BPM com Activiti, Flowable e Camunda.
- Certificado (Certified Pentaho Solutions) pela Hitachi Vantara (Pentaho inc).
- Ganhou o prêmio Camunda Champion em 2022 em reconhecimento a suas contribuições com o projeto Open Source Camunda.
- Membro da The Order Of de Bee (Comunidade Alfresco trabalhando para desenvolver o ecossistema Alfresco independente)