Kubeflow

Treinamento Kubeflow - Machine Learning Toolkit for Kubernetes

O treinamento Kubeflow foi elaborado para apresentar e conceituar a plataforma de aprendizado de máquina kubeflow, conhecido como Machine Learning Toolkit para Kubernetes a plataforma é de código aberto e projetada para permitir o uso de pipelines de aprendizado de máquina orquestrados em fluxos de trabalho complicados em execução no Kubernetes. Atende as necessidades da mlOps, sendo o cientista de dados o profissional mais atuante nesta ferramenta com apoio das facilidades de deploy do Kubernetes.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Conteúdo Programático

Conceitual.

  • Introdução a Data Science.
  • O profissional Data Scientist.
  • Pipeline de dados.
  • Kubernetes.
  • O Software Kubeflow.
  • Software Livre x Open Source.
  • Licenciamento.
  • Histórico do Kubeflow.
  • Empresas usando Kubeflow no Mundo.
  • Empresas usando Kubeflow no Brasil.
  • Comunidade Kubeflow.
  • Versões do Kubeflow.
  • Casos de Uso com Kubeflow.

Introdução as Ferramenta de Machine Learning no Kubeflow.

  • Chainer.
  • Jupyter Notebook.
  • Scikit-learn.
  • PyTork.
  • MPI.
  • TensorFlow.
  • XGBoost.

Kubeflow Applications e Scaffolding

  • Chainer Operator.
  • MPI Operator.
  • pyTork Operator.
  • XGBoost Operator.
  • Fainring.
  • TensorFlow batch prediction.

Instalação.

  • Instalando o Kubeflow.
  • Configurando o Kubeflow.

Distribuições Kubeflow.

  • Kubeflow no Google Cloud.
  • Kubeflow no AWS.
  • Kubeflow no Azure.
  • Kubeflow no OpenShift.

Kubeflow.

  • Kubeflow UI.
  • Central Dashboard.
  • Kubeflow Notebooks.
  • Models.
  • Volumes.
  • Experiments (AutoML).
  • Experiments (KFP).
  • Kubeflow Pipelines.
  • KFServing.
  • Katib.
  • Training Operators.
  • Runs.
  • Recurring Runs.
  • Artifacts.
  • kubeflow API.
  • Kubeflow SDK.
  • Multi-Tenancy.

ML Kubeflow.

  • Fase Experimental.
  • Fase em Produção.

Ferramentas Kubeflow.

  • Kfctl.
  • Kustomize.
  • KFServiing.
  • Kubeflow pipeline.

Add-Ons.

  • Elyra.
  • Istio.
  • Kale.
  • Fairing.
  • Feature Store.
  • Tools for serving

Carga Horária.

  • 24 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 containers.
  • Conhecimento Básico de Machine Learning e Data Science.

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.
  • Virtualbox.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares Kubeflow 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 Kubeflow e cursos Kubeflow. 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 17 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

  • 20 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.
  • Professor da Pós-Graduação em Big Data e Data Science da UniBrasil.
  • Pesquisador pela Universidade de Brasília no Laboratório de Tecnologias da Tomada de Decisão - UnB/LATITUDE.
  • Trabalhando com Free Software e Open Source desde 2000 com serviços de consultoria e treinamento.
  • 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, 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, LimeSurveySuiteCRM e Camunda.
  • Especialista em implantação e customização de ECM com Alfresco e BPM com ActivitiFlowable e Camunda.
  • Certificado (Certified Pentaho Solutions) pela Hitachi Vantara (Pentaho inc).
  • Membro da The Order Of de Bee (Comunidade Alfresco trabalhando para desenvolver o ecossistema Alfresco independente)

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