Sobre o Treinamento - Curso

O curso ou treinamento Apache Spark para desenvolvedores foi desenvolvido para que os alunos possam após o treinamento ser capaz de construir aplicações de Big Data usando uma das tecnologias mais modernas para processamento massivo o Spark, são abordados conhecimentos de arquitetura e ecossistemas fundamentais para a programação com a linguagem Scala e o Framework de código aberto Apache Spark. Entender os principais conceitos e fluxo de trabalho de implementação, dominar tópicos avançados de manipulação de RDDs, saber escrever scripts Spark com acesso a HDFS, Hive, HBase e interações com outros projetos do ecossistema Hadoop necessários para a análise de dados. Saber fazer uso de motores de processamento e desenvolver soluções que utilizam componentes em todo hub de dados da empresa. Ser capaz de construir aplicativos usando Apache Spark para processamento de stream combinando dados históricos com dados de streaming, através de análises interativas em tempo real.

Turmas Somente inCompany

Conteúdo Programático

Conceitual Big Data e Spark

• 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).
• Free Software(GLP) X Open Source(BSD e Apache)

Introdução a Linguagem Scala

• O que é Scala?
• Apresentando Scala.
• Instalando Scala.
• Journey - Java para Scala
• First Dive -  Interactive Scala.
• Escrevendo scripts Scala - Compilando Programas Scala.
• Basico em Scala.
• Tipos Básicos Scala.
• Definindo Funções.
• IDE para Scala.
• Scala Community.

Essencial em Scala

• Imutabilidade em Scala - Semicolons.
• Declaração método.
• Literais.
• Listas.
• Tuplas.
• Opções.
• Maps.
• Palavras reservadas.
• Operadores.
• Regras de precedência.
• If Statements.
• Scala Para Compreensão.
• While Loops, Do-While Loops.
• Operadores condicionais.
• Pattern Matching.
• Enumerações.

Traits e OOPs em Scala

• Traits Intro - Traits as Mixins.
• Stackable Traits.
• Criando Traits e OOPS - Classes and Objetos Básicos.
• Construtores Scala.
• Nested Classes.
• Visibility Rules.

Programação Funcional em Scala

• O que é programação funcional?
• Literais funcionais e Closures.
• Recursão.
• Tail Calls.
• Estruturas de Dados Funcionais.
• Parâmetros das Funções implícitas.
• Chamada por nome.
• Chamada por Valor.

Instalação do Apache Spark

• Instalando o Spark.
• Modos do Spark.
• Standalone Cluster.

Primeiros passos em Apache Spark

• Invocando Spark Shell.
• Criando o Contexto Spark.
• Carregando um arquivo no Shell.
• Realizando algumas operações básicas em arquivos em Spark Shell.
• Construindo um Projeto com sbt.
• Executando o Projecto Spark com sbt.
• Caching Overview, Persistência Distribuído.
• Spark  Streaming Overview.
• Exemplo: Streaming Word Count.

RDD - Resilient Distributed Dataset

• Transformações no RDD.
• Ações em RDD.
• Carregando dados em RDD.
• Salvando dados através RDD.
• Key-Value Pair RDD.
• MapReduce e Operações RDD Pair.
• Integração Scala e Hadoop.
• Arquivos de seqüência.
• Usando Partitioner e seu impacto na melhoria do desempenho.

Formatos de Armazenamento

• Trabalhando arquivos CSV com Spark.
• Trabalhando arquivos JSON com Spark.
• Trabalhando arquivos XML com Spark.
• Parsing XML com Spark RDD.
• Introdução ao Apache Kudu.
• Trabalhando com arquivos Kudu.
• Introdução ao Apache ORC.
• Trabalhando com arquivos ORC.
• Introdução ao Apache Parquet.
• Trabalhando com arquivos Parquet.

Apache Streaming

• Spark Streaming Transformations.
• Streaming Windows Transformations.
• Create Dataframes.
• Save DataFrames.
• Tables and DataFrames.
• Event Stream Processing (ESP).
• Complex Event Processing (CEP).

Apache Spark com SQL e Hadoop Hive.

• Arquitetura Analyze Hive.
• Arquitetura Spark SQL.
• Analyze Spark SQL.
• Context em Spark SQL.
• Integrando Hive e Spark SQL.

Apache Spark com HBase

• Arquitetura HBase.
• Integrando Hive com HBase.
• Spark-HBase Connector.
• HBase com Spark Dataframe.
• Integrando HBase e Spark SQL.
• Lendo tabelas HBase com Spark.
• Gravando em tabelas HBase com Spark.

Apache Spark e Pentaho

• Overview da Pentaho Business Intelligence e Analytics.
• Pentaho Data Integration e AEL - Adaptative Execution Layer.
• Orquestrando Apache Spark com Pentaho Data Integration.
• Data Visualization.

Carga Horária:

• 32 Horas.

Pré-requisitos dos Participantes:

• Conhecimento em Programação Java ou alguma linguagem com Orientação Objeto.
• Noções de Big Data.
• 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 : 8GB.
• Espaço em Disco: 10GB.
• 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.
• Oracle VM VirtualBox ( https://www.virtualbox.org/ ).
• 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 Spark e Scala 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

• Contato

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

A Ambiente Livre tem uma verticalização especialista em Business Intelligence e Business Analytics Open Source, e atua em todo o Brasil levando conhecimento as empresas sobre plataformas de BI Open Sources, através de capacitações, eventos, cursos, workshops e treinamentos. Com profissionais com experiência de mais de 8 anos nas plataformas de business Intelligence, realizando implementações, projetos, desenvolvimentos, consultoria e principalmente  transferência de tecnologia através de seus treinamentos e se consolidamos como a principal referência em formação de tecnologias open source para gestão no mercado nacional. Já atendendo mais de 300 empresas no Brasil, Paraguai, Argentina e Angola nos últimos anos.

A Ambiente Livre tem uma verticalização especialista em CRM Open Source, e atua em todo o Brasil levando conhecimento as empresas sobre plataformas de CRM Open Sources, através de capacitações, eventos, cursos, workshops e treinamentos. Com profissionais com experiência de mais de 10 anos nas plataformas de relacionamento com o cliente, realizando implementações, projetos, desenvolvimentos, consultoria e principalmente  transferência de tecnologia através de seus treinamentos e se consolidamos como a principal referência em formação de tecnologias open source para gestão no mercado nacional. Já atendendo mais de 300 empresas no Brasil, Paraguai, Argentina e Angola nos últimos anos.

A Ambiente Livre tem uma verticalização especialista em BPM e ECM Open Source, e atua em todo o Brasil levando conhecimento as empresas sobre plataformas de ECM e BMP Open Sources, através de capacitações, eventos, cursos, workshops e treinamentos. Com profissionais com experiência de mais de 8 anos nas plataformas, realizando implementações, projetos, desenvolvimentos, consultoria e principalmente  transferência de tecnologia através de seus treinamentos e se consolidamos como a principal referência em formação de tecnologias open source para gestão no mercado nacional, atendendo mais de 300 empresas no Brasil, Paraguai, Argentina e Angola nos últimos anos.

Sobre o Treinamento

GLPI é uma solução web Open-source completa para gestão de ativos e helpdesk. O mesmo gerência todos os seus problemas de inventário de ativos/hardwares e software e suporte ao usuário( helpdesk ). Principais características do GLPI: Multi Usuários.

Calendário de turmas abertas

Somente in Company

Objetivo

Ensinar as principais funcionalidades de customização do GLPI para condução da melhorias de funcionalidades.

Público Alvo

Desenvolvedores

Database

• Modelo de Banco de Dados
• Usando Triggers para customizações

Framework e Developer API

• Main framework objects
• Search Engine
• Massive Actions
• Rules Engine
• Tradução.
• Automatic actions.
• Extra
• Right Management.

Pacotes

• Sources.
• Filesystem Hirerarchy Standard.
• Apache Configuration File.
• Logs files rotation.
• System libraries.

Customizações com Javascripts

• Incluindo JavaScripts nas Interfaces

Relatórios

• Alterando relatório existente
• Criando um novo Relatório

Emails

• Customizando emails de Notificação

Plugins para Devs

• Plugins de apoio para customizações.
• Customizando plugins existentes.

Desenvolvimento de Plugins

• Estrutura de Diretórios
• Setup.php
• hook.php
• Padrões de Código
• Criando e Atualizando tabelas
• Deletando tabelas
• Definindo Objetos
• Meu Objeto (CRUD)
• Tips e Trips
• Notificações

Temas

• Customizando Temas
• Alterando CSS 

Pré-Requisitos

• Conhecimento básico Linux
• Conhecimento em Banco de Dados MySQL/MariaDB
• Conhecimento em PHP, JavaScript e CSS

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 : 4GB
• Espaço em Disco: 5GB
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• Sistemas Operacionais : GNU/Linux, Windows ou MacOS.

Carga Horária

• 16 Horas de Duração
• 100% Presencial

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares GLPI 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.

Inscrições, Informações e Valores

[No form id or name provided!]

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos GLPI e cursos GLPI. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Sobre o Treinamento

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

Objetivo

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.
• Terminologia para classificação.
• Matriz de confusão.
• Acurácia, Probabilidade.
• Recall.
• Bases de Treinamento.

O Software - Weka Data Mining

• Histórico do Weka (Pentaho Data Mining).
• Instalando o Weka.
• Interface e funcionalidades do Weka.
• Os algoritmos do Weka.
• Conhecendo o formato de arquivo ARRF.
• Atributos e tipos de de atributos do formato ARFF.
• Interpretação e Visualização de resultados.
• Técnicas de apresentação de resultados.

Tratamento de Dados com o Software Pentaho Data Integration e Pentaho Machine Intelligence.

• Introdução ao Software Pentaho Data Integration - PDI
• Instalando o Pentaho Data Integration.
• Integrações entre Pentaho Data Integration os plugins do Weka.
• Pentaho Machine Intelligence.
• Gerando ARRF através do Pentaho Data Integration (Kettle).
• Formado de dados em ARFF.
• Automação do processo de Data Mining.

    
Hand Ons - Machine Learning e Data Mining.

• 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:

• Todos os softwares Pentaho Data Integration e Weka Data Mining 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.

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

Solicite Informações e Valores

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Fotos dos treinamentos Pentaho Data Mining - Pentaho Machine Intelligence - Weka

Instrutor

Sobre o Treinamento

O treinamento Geo Business Intelligence com Pentaho é recomendado a profissionais que já conheçam o fundamental da Plataforma Pentaho e querem conhecer os recursos e suportes do Pentaho ligados a GIS, GEO e MAPPING. Este treinamento demonstrar recursos de integracão e manipulação de dados geo espaciais, os steps e suportes do Pentaho Data Integration e as formar de renderização e apresentação visual nos cubos OLAPs e Dashboards do Pentaho.

Calendário de turmas abertas

Treinamento somente no formato in-company.

Objetivo

Ministrar as principais funcionalidades e suportes da Plataforma Pentaho com foco na construção de Mapas e tratamentos de dados geo espaciais, gerando informações para tomada de decisão.

Público Alvo

O Curso Geo Business Intelligence com Pentaho, destina-se a profissionais analistas de BI, DBAs, Gestores de TI, desenvolvedores de sistemas, Cientistas de Dados , analistas de suporte entre outros profissionais envolvidos com gestão de dados espaciais.

Conteúdo Programático:

Introdução ao Pentaho Geo-Mapping

• Visão geral do uso de Mapas no Pentaho.
• Desafios de trabalhar com dados espaciais.
• Principais recursos da plataforma Pentaho.

 Pentaho Data Integration e GEO MAPPING:

• Manipulando dados geo espaciais com Pentaho Data Integration.
• Instalando plugins adicionais no Pentaho Data Integration (PDI)
• Trabalhando com latitude e longitude.
• Step ESRI Shapefile Reader
• Manipulando arquivos KML
• PDI Gis Plugin.
• MaxMind GeoIP Lookup
• IP Locator Component
• Onde Encontrar Base de Dados com Latitude e Longitude do Brasil

Mondrian e Geo Map

• Criando uma dimensão com geo localização.
• Suporte a Geo Map no Schema Mondrian
• Annotations
• Member properties

Construindo Dashboards com Mapas utilizando as CTools

• Componentes Ctools para Mapas
• New Map Component
• Map Engine: Openlayers e Google Maps
• Preparando o Datasource para os Mapas
• Gerando Resultsets e metadados com PDI Datasource.
• GeoCode
• Filtrando dados em Mapas
• Interatividade com Mapas nos Dashboards
• Google Maps Overlay
• IvyDC - Ivy Dashboard Components plugin
• Visão geral dos Mapas em D3.js
• Integrando D3.js Maps com CDE Dashboards
• Integrando com a API do Google Maps

Pentaho Report e Geo Mapping

• Adicionando Mapas ao PDR com as Ctools
• Usando o CGG com Pentaho Report Designer (PRD)

Pré-requisitos de Conhecimento

• Conhecimento básico em lógica de programação.
• Conhecimento básico banco de dados.
• Conhecimento em SQL ANSI.
• Conhecimento básico de GIS/GEO
• Conhecimento Básico em Pentaho Data Integration
• Conhecimento Básico em Pentaho Report Designer
• Conhecimento Básico em Mondrian e Saiku
• Conhecimento Básico em Ctools

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 : 4GB
• Espaço em Disco: 5GB
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• Sistemas Operacionais : GNU/Linux, Windows ou MacOS.

Carga Horária

• 16 Horas de Duração
• 100% Presencial

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Pentaho CE 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.

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.

Inscrições, Informações e Valores

[No form id or name provided!]

Instrutores

Sobre o Treinamento

O treinamento avançado é recomendado a profissionais quem busca maximizar seus conhecimentos na Plataforma Pentaho assim como aperfeiçoar seus conhecimentos em Business Intelligence.

Calendário de turmas abertas Pentaho CE - Avançado

Objetivo

Ministrar funcionalidades e técnicas avançadas do Pentaho BI e tuning do ambiente.

Público Alvo

O Curso Pentaho, Treinamento Pentaho destina-se a profissionais da area de Business Intelligence que já atuam com Pentaho.

Conteúdo Programático:

Treinamento em Pentaho Server - Pentaho User Console - Avançado

• Configurações de memória da JVM e do Tomcat
• Substituindo do banco de dados da aplicação
• Integração com LDAP / AD.
• Customizar de aparência do PUC através de Temas
• Configurar para enviar e-mail
• Configurando o Schedule
• Fontes de Dados XMLA e JNDI
• Deploy do Pentaho no Tomcat
• Deploy do Pentaho no Jboss.
• Configurações de performance no Tomcat
• Tradução do Ambiente Server.
• Arquitetura Multi-Tenancy.
• Integração entre aplicações.
• Pentaho em Cloud
• Entendendo os Logs.

Treinamento em Pentaho Data Integration - Kettle - Avançado

• Boas práticas na construção de ETLs
• Configurações avançadas
• Propriedades avançadas
• Execução por linha de comando com pan e kitchen
• Trabalhando com repositórios
• Jobs e Transformações no Pentaho BI Server
• Trabalhando com XML
• Steps Avançados
• Passagem de parâmetros ( Pan , Kitchen)
• Geração de Relatórios
• Executando jobs e transformações clusterizada com carter
  
  

Treinamento em MDX - Multidimensional Expressions.

• Características do MDX.
• Funções MDX
• Funções de Metadata
• Funções de Navegação
• Funções de Tempo
• Funções de String

Treinamento - Pentaho Analysis Mondrian - Avançado.

• Cubos virtuais no Shema Workbench
• Dimensões Virtuais
• Medidas Virtuais
• Configurando membros únicos.
• Configurações avançadas do Shema Workbench
• Trabalhando com membros calculados.
• Configurando acessos aos cubos ( roles ).
• Configurar logs Pentaho e Mondrian.
• Alterar parâmetros do OLAP/Mondrian.
• Trabalhando com Estilos no JPivot e Pivot4J.
• Embutindo Javascript nos schemas.
• Trabalhando com agregação de tabelas ( Pentaho Aggregation Designer  )
• Gerando Cache do Mondrian via schedule
• Construindo uma base de dados OLAP.

Treinamento - Pentaho Report Designer - Avançado

• Parâmetros de filtros em cascata.
• Fonte de dados de ETL
• Fonte de dados de Metadado
• Programando em BSH
• Criando novos templates para PRD e Warq
• Agendando envio de Relatórios por e-mail
• Usando CGG ( Community Graphics Generator ) na geração de Gráficos

Treinamento - Pentaho MetaData Editor - Avançado

• Conceitos avançados de metadados.
• Conceitos de governança de dados.
• Regras de Acesso.
• Fórmulas nos Metadados.
• Utilizando MQL (Metadada Query Language).

Treinamento em C*Tools

• Propriedades Avançadas do CDE
• Desenvolvendo Dashboards com CDF
• Conceitos avançados do CDA.
• Unindo dados com CDA.
• Trabalhando com dados geo-referenciados em dashboards.
• Integrando com Google Maps e Street Maps
• Construindo Gráficos com CCC2
• Integrando com Gráficos Protovis
• Extension Points
• Integrando Fusion Charts
• Integrando com HightCharts
• Desenvolvimento Dashboards com fontes de ETL
• Desenvolvimento Dashboards com fontes de MQL

Pré-Requisitos

• Conhecimento Fundamental na Suite Pentaho (veja a grade da formação fundamental).
• Conhecimento básico em lógica de programação.
• Conhecimento Básico em JavaScript.
• Conhecimento básico banco de dados.
• Conhecimento em SQL ANSI.

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 : 4GB
• Espaço em Disco: 5GB
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• Sistemas Operacionais : GNU/Linux, Windows ou MacOS.

Carga Horária

• 32 Horas de Duração
• 100% Presencial

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Pentaho CE 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.

Próxima Turma

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.

Fotos dos treinamentos Pentaho Avançado

Inscrições, Informações e Valores

[No form id or name provided!]

Instrutor