Apache Mahout

Marcio Junior Vieira

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, 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, 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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Treinamento Liferay - Fundamental

Sobre o Treinamento

  O treinamento fundamental em Liferay prepara profissionais para o mercado de trabalho com uma Plataforma de Gerenciamento de Conteúdo empresarial  (Content Management Plataform). Seu conteúdo programático foi desenvolvido para que profissionais possam implementar soluções Portal em suas corporações. O mesmo abrange, conceitos , conhecimentos de uso dos softwares, interação programática e atividades práticas.

Público alvo do treinamento.

Gestores de Conteúdo Web, Gestores de TI, Programadores, Analistas de Sistemas e Engenheiros da Computação.


Turmas Somente inCompany

Objetivo

Ministrar as principais características do Liferay Portal. O funcionamento e instalação do ambiente Liferay, o gerenciamento do Portal e as customizações possíveis para criação de sites e intranets corporativas.

Conteúdo Programático

Conceitual Liferay

  • Introdução a Liferay.
  • Histórico do Liferay.
  • Liferay para Intranets.
  • Introdução a Portlets.
  • Liferay Plugins.
  • Arquitetura Liferay Portal.

Características do Liferay

  • Sites e Organizações.
  • Sistema de permissões.
  • Páginas de Conteúdo.
  • Portlets.
  • Documentos e Midias.
  • Liferay para colaboração.
  • Ferramentas de Colaboração.
  • Exibição de Conteúdo.
  • Blog, Wiki, Message Board, Calendário, Chat e Email.

Instalação Liferay

  • Pré-Requisitos de Instalação.
  • Adquirindo os arquivos de Instalação.
  • Instalando o Liferay

Administrando o Liferay

  • Gerenciando usuários através de organizações e grupos de usuários.
  • Administrando configuração Portal através do Painel de Controle.
  • Aplicando permissões para os usuários.
  • Criação e exibição de conteúdo básico através de Sites.
  • Gerenciando páginas em sites.
  • Compartilhamento de recursos através da hierarquia do site.
  • Como criar e usar o site e Modelos de Páginas.
  • Diferente tipos de Conteúdo disponíveis no Liferay.
  • Gerenciando seus documentos e mídia.
  • Usando Fluxo de Trabalho no Liferay.

Desenvolvimento e Customização do Liferay

  • Relacionando o conteúdo através do Asset Framework.
  • Estendendo informações padrão com campos personalizados.
  • Como usar o Dynamic Data List para recuperar informações.
  • Web Services.
  • Liferay Portlet Development (JSP, Struts, Spring, IPC, JSF).
  • Introdução a Desenvolvimento de Temas.

Carga Horária:

  • 32 Horas.

Pré-requisitos dos Participantes:

  • Conhecimento Básico de 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.
  • Oracle VM VirtualBox ( https://www.virtualbox.org/ ).

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares Liferaya 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

Instrutor

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Treinamento Apache Mahout

Sobre o Treinamento

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).
  • Apache Spark MLib X Apache Mahout.
  • Histórico do Apache Mahout.
  • Casos de uso de Mahout.
  • Empresas usando Mahout no Mundo.

Introdução a Mahout

  • Arquitetura do Mahout.
  • Características do Mahout.
  • Versões do Mahout.

Instalação o Apache Mahout

  • Instalando o Mahout.
  • Mahout no Cluster Hadoop.
  • Configurações do Apache Mahout.

Algoritmos no Mahout

  • Algoritmos Mahout.
  • Recomendações no Mahout (Recomender System)
  • Representando Dados de Recomendação.
  • Classificação com Mahout (Naive Bayes).
  • Clusterização com Mahout (K-Means).

Desenvolvendo com Apache Mahout.

  • Samsara Scala-DSL
  • Mahout com Scala.
  • Mahout MapReduce.
  • Mahout com Apache Spark.
  • Mahout com Apache Flink.
  • Mahout com Apache Zeppelin.

Integração com outras Ferramentas.

  • Mahout e Hive.
  • Mahout e HDFS.
  • Mahout e Apache Pig.

Tunning.

  • JVM Tunning.

Carga Horária:

  • 24 Horas.

Pré-requisitos dos Participantes:

  • 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.
  • 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 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

Instrutor

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Treinamento Apache Flink com Scala

Sobre o Treinamento

O treinamento Apache Flink e voltado para profissionais de big data e ciência de dados qua atuam com administração de clusters com Apache Flink implantado mas  principalmente para desenvolvedores para que possam após o treinamento ser capaz de construir aplicações de Big Data usando uma das tecnologias mais modernas para processamento massivo o Flink, são abordados conhecimentos de arquitetura e ecossistemas fundamentais para a programação com a linguagem Scala e o Framework de código aberto Apache Flink. Entender os principais conceitos e fluxo de trabalho de implementação, dominar tópicos avançados de manipulação de RDDs, saber escrever scripts Flink 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 Flink 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).
  • Apache Flink X Apache Spark.
  • Histórico do Apache Flink.
  • Casos de uso de Flink.
  • Empresas usando Flink no Mundo.
  • Empresas usando Flink no Brasil.

Introdução a Linguagem Scala

  • A Linguagem Scala.
  • Linguagens JVMs.
  • 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 Flink.

  • Visão geral da arquitetura Flink.
  • Instalando o Apache Flink.
  • Modos do Flink.
  • Standalone Cluster.
  • Multi-Node Flink Cluster.
  • Gerenciamento de memória.

Desenvolvendo com Apache Flink.

  • Invocando Scala REPL.
  • Criando o Contexto Spark.
  • Carregando um arquivo no Scala REPL.
  • Realizando algumas operações básicas em arquivos em Scala REPL.
  • Paralelo Stream.

Flink DataStream API - Streaming.

  • Event Time.
  • Estado e Tolerância a falha.
  • Operadores.
  • Conectores.
  • Window SQL.

Flink DataSet API - Batch.

  • Transformações.
  • Interações.
  • Conectores.
  • Execução Local.
  • Execução em Cluster.
  • Zipping.
  • Compatibilidade com Hadoop.

Flink Table SQL API e Hive

  • Arquitetura Table SQL.
  • Data Type.
  • Table API.
  • SQL e SQL Client.
  • UDFs.
  • Data Sinks.
  • Catalogos.
  • Window Table SQL.
  • Integrando com Hive.

Recursos gerais

  • CEP.
  • Melhores práticas.

Apache Flink e Pentaho.

  • Overview Suite Pentaho.
  • Pentaho data Integration e AEL - Adaptative Execution Layer.
  • 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 : 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.
  • 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 Flink 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

Instrutor

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Treinamento Apache NiFi Flow

Sobre o Treinamento

Este treinamento é recomendado a técnicos que já conheçam os conceitos e o básicos do Hadoop e queiram ampliar seus conhecimento sobre Dataflow. A distribuição da Hortonworks será utilizada como base deste treinamento apesar do NiFi poder ser instalado em qualquer distribuição.O NiFi foi projetado para automatiza fluxo de dados entre sistemas de software, integração de dados de diversas origens com diversos tipos de destinos, usando bancos de dados, Hadoop (HDFS), Kafka, Apache Spark, entre outras fontes de dados. O Apache NiFi é um projeto de software da Apache Software Foundation e baseado no software "NiagaraFiles" desenvolvido pela NSA.

Calendário de turmas

Treinamento somente no formato in-company.

Objetivo

Ministrar os conceitos e técnicas de DataFlow com o Apache NiFi.

Público Alvo

O Treinamento Apache NiFi destina-se a profissionais analistas de BI, Desenvolvedores de ETL, Gestores de TI, desenvolvedores de sistemas, Cientistas de dados e Engenheiros de dados.

Conteúdo Programático:

Introdução ao Hadoop

  • Introdução ao Hadoop.
  • Histórico do projeto Apache Hadoop.
  • Características do Hadoop.
  • Conceitos fundamentais.
  • Componentes do núcleo do Hadoop.
  • Ecossistema Hadoop.
  • Exemplos de casos de uso.
  • Principais empresas que usam Hadoop no Mundo.
  • Principais empresas que usam Hadoop no Brasil.

Introdução ao Apache Nifi.

  • O projeto Apache NiFi.
  • Histórico do projeto Apache NiFi.
  • Versões do Apache NiFi.
  • Licenciamento (Free Software X Open Source).
  • Apache Software Foundation.
  • Patrocinadores da Apache Software Foundation.
  • Dados em repouso X dados em movimento.
  • Arquitetura do NiFi.
  • Sqoop X Pentaho Data Integration X NiFi X Talend.

Configurando e executando um cluster NiFi.

  • Cluster Integration.
  • Load Balancing/Redundancy.
  • Orquestração em massa de NiFi.

Fluxo de Dados com Apache NiFi.

  • Lendo e Convertendo formatos de Arquivos (CSV para JSON).
  • Database Aggregating, Splitting and Transforming.
  • Extração de dados, logs, etc.
  • Trabalhando com dados via FTP e SSH.
  • Trabalhando com dados de Bases de Dados (NoSQL e SQL).
  • Conexões com Webservices ( REST ou SOAP).
  • Integração com Splunk.

Monitoramento e Recovery.

  • Recuperando sem perda de dados.
  • Recuperação autônoma.

Otimizando o Apache NiFi.

  • Performance e Tunning.
  • Nifi Setup.

Desenvolvimento.

  • Ferramentas de desenvolvimento de aplicativos.
  • Ferramentas de ETL.
  • Componentes, eventos e padrões de processador.
  • Streaming de feeds de dados no HDFS.
  • Error Handling.
  • Controller Services.
  • Ingestão de dados de dispositivos IoT usando APIs baseadas na Web.
  • Desenvolvendo um processador Apache Nifi personalizado usando JSON.

Melhores Pŕaticas

  • Troubleshooting.
  • Teste e solução de problemas

Pré-requisitos de Conhecimento

  • Conhecimento básico Linux.
  • Conhecimento básico de redes (proxy, gateway,etc).

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: 16GB
  • Espaço em Disco: 20GB.
  • Processador: i5 ou i7 a partir da segunda geração ou similar.
  • Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
  • Todos equipamentos devem ter algum software de virtualização Oracle Virtual Box.

Carga Horária

  • 24 Horas de Duração.
  • 100% Presencial

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares Apache NiFi 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 Apache NiFi, e cursos sobre Apache NiFi. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Instrutor

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Treinamento Administrador Apache Hadoop

Sobre o Treinamento

Este treinamento é recomendado a técnicos que já conheçam os conceitos e o básicos do Hadoop e queiram ampliar seus conhecimento sobre o Hadoop Database ou HBase que é um banco de dados do ecossistema Hadoop distribuído e colunar. O treinamento pode ser ministrado nas versão open source da Apache ou nas comerciais Cloudera e Hortonworks.

Calendário de turmas

Treinamento somente no formato in-company.

Objetivo

Ministrar os conceitos e técnicas de administração de um cluster Hadoop.

Público Alvo

O Treinamento Administrador Hadoop destina-se a profissionais Administradores de sistemas, Cientistas de dados e Engenheiros de dados.

Conteúdo Programático:

Introdução ao Hadoop

  • Introdução ao Hadoop.
  • Histórico do projeto Apache Hadoop.
  • Características do Hadoop.
  • Conceitos fundamentais.
  • Componentes do núcleo do Hadoop.
  • Ecossistema Hadoop.
  • Exemplos de casos de uso.
  • Principais empresas que usam Hadoop no Mundo.
  • Principais empresas que usam Hadoop no Brasil.
  • Apache Software Foundation.

HDFS – Hadoop File System.

  • Arquitetura do HDFS.
  • Características do HDFS.
  • Escrevendo e lendo arquivos.
  • Considerações ao NameNode.
  • Segurança no HDFS.
  • Usando Interface Web do NameNode.
  • Usando o Shell Hadoop.
  • Inserindo dados de fontes externas com flume.
  • Inserindo dados de banco de dados relacionais com Sqoop.
  • Interfaces REST.
  • Melhores praticas de Importação de dados.

YARN e MapReduce.

  • Conceitual sobre YARN e MapReduce.
  • Conceitos Básicos de MapReduce.
  • Cluster YARN.
  • Recuperação de falha.
  • Usando Interface Web YARN.

Planejando o Cluster Hadoop.

  • Considerações gerais.
  • Seleção de Hardware.
  • Considerações de Rede.
  • Configuração de Nodes.
  • Planejando o gerenciamento do Cluster.

Instalação e configurações Hadoop.

  • Requisitos de instalação.
  • Pacotes de instalação.
  • Modo de Instalação (SingleCluster, DistribuidMode).
  • Configuração do ambiente de rede.
  • Clusterizando o Hadoop.
  • Configuração inicial de Performance do HDFS.
  • Configuração inicial de Performance do YARN.
  • Logs no Hadoop.

Instalação e Configurando o Ecossistema.

  • Instalando o Apache Hive.
  • Instalando Impala (Somente em Cloudera).
  • Instalando Apache Pig.
  • Instalando Apache HBase.
  • Instalando Apache Spark.

Aplicações Clientes Hadoop.

  • Introdução a aplicações Clientes Hadoop.
  • Introdução ao HUE.
  • Instalação e Configuração do Hue.
  • Instalando e Configurando HUE.
  • HUE autenticação e autorização

Segurança Hadoop.

  • Conceitos de Segurança no Hadoop.
  • Introdução ao Kerberos.
  • Segurança no Cluster Hadoop com Kerberos.

Gerenciando com Hadoop Ambari (Apache e Hortonworks).

  • Introdução ao Ambari.
  • Características do Ambari.
  • Gerenciando um Cluster Hadoop.
  • Monitorando um Cluster Hadoop.

Gerenciando com Cloudera Manager (Somente Cloudera).

  • Introdução ao Cloudera Manager.
  • Características do Cloudera Managament.
  • Gerenciando um Cluster Hadoop.
  • Monitorando um Cluster Hadoop.

Hadoop Cluster.

  • Parâmetros de Configuração.
  • Configurando as Portas do Hadoop.
  • Configurando o HDFS para alta disponibilidade.

Gerenciando e Agendando Jobs.

  • Gerenciando e Rodando Jobs.
  • Agendando Jobs Hadoop.
  • Impala Query Schedule.

Manutenção do Cluster.

  • HDFS Status.
  • Copiando dados entre Clusters.
  • Balanceamento de Clusters.
  • Tunning
  • Atualização do Cluster

Pré-requisitos de Conhecimento

  • Conhecimento básico Linux.
  • Conhecimento básico de redes (proxy, gateway,etc)

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: 12GB (Caso queira o treinamento em Hortonworks deve ter 16GB de RAM)
  • Espaço em Disco: 20GB.
  • Processador: i5 ou i7 a partir da segunda geração ou similar.
  • Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
  • Todos equipamentos devem ter algum software de virtualização Oracle Virtual Box.

Carga Horária

  • 32 Horas de Duração.
  • 100% Presencial

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares Apache Hadoop e acessórios na sua última versão estável (no caso de Cloudera os alunos devem baixar o Cloudera QuickStart VMs).
  • 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 Administrador Hadoop, e cursos sobre Administrador Hadoop. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Instrutor

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Treinamento Apache HBase - Fundamental

Sobre o Treinamento

Este treinamento é recomendado a técnicos que já conheçam os conceitos e o básicos do Hadoop e queiram ampliar seus conhecimento sobre o Hadoop Database ou HBase que é um banco de dados do ecossistema Hadoop distribuído e colunar. O treinamento pode ser ministrado nas versão open source da Apache ou nas comerciais Cloudera e Hortonworks.

Calendário de turmas abertas

Treinamento somente no formato in-company.

Objetivo

Ministrar os conceitos e técnicas de administração do banco de dados Hbase.

Público Alvo

O Treinamento Hbase destina-se a profissionais analistas de BI, DBAs, Gestores de TI, desenvolvedores de sistemas, Cientistas de dados e Engenheiros de dados.

Conteúdo Programático:

Introdução ao Hadoop

  • Introdução ao Hadoop.
  • Histórico do projeto Apache Hadoop.
  • Características do Hadoop.
  • Conceitos fundamentais.
  • Componentes do núcleo do Hadoop.
  • Ecossistema Hadoop.
  • Exemplos de casos de uso.
  • Principais empresas que usam Hadoop no Mundo.
  • Principais empresas que usam Hadoop no Brasil.
  • Apache Software Foundation.

Fundamentos do HBase

  • Introdução a NoSQL.
  • Introdução a Bancos de Dados Colunares.
  • Histórico do HBase.
  • Características do HBase.
  • HBase e RDBMS.
  • SQL X NoSQL.
  • Arquitetura do HBase.
  • HBase Shell.
  • HBase DDL e DML.
  • Table, RowKey, Family, Column e Timestamp.
  • Hbase Regions.
  • Data Storage.
  • Zookepper.
  • Criando e Manipulando um Banco de Dados HBase.
  • HBase Schema.
  • HBase Data Model.
  • HBase schemas.
  • Hbase timestamp.
  • HBase cell.
  • HBase Familias.
  • Armazenamento de dados eficiente e recuperação
  • Melhores práticas para desempenho
  • Comandos de manipulação

HBase Shell

  • Criando tabelas com HBase Shell.
  • Trabalhando com tabelas.
  • Trabalhando com dados da tabela.

HBase API.

  • Opções para acessar os dados do HBase.
  • Criando e deletando tabelas no HBase.
  • Get e Scan.
  • Inserindo e atualizando dados.
  • Excluindo dados.
  • Filtros scan.
  • Melhores práticas.
  • HBase e Java
  • Conectando ao HBase com Java
  • Java API.

HBase no cluster

  • O uso do HDFS.
  • Compactações e splits.
  • Mapreduce e Cluster HBase.
  • Instalação do HBase.
  • Configurar um cluster HBase.
  • Administrar um cluster HBase.
  • HBase daemons.

HBase Cluster

  • Family.
  • Schema.
  • Caching.
  • Times Series.
  • Sequencial.
  • Pre-Splitting Regions.

HBase Avançado

  • Replicação no HBase.
  • HBase backup.
  • Segurança no HBase.
  • Serviços HBase.
  • Corrigindo tabelas com Hbck.
  • Hive e Impala com Hbase.
  • Thrift.
  • Outras Bibliotecas de acesso.
  • HBase Rest Server.
  • Backup

Pré-requisitos de Conhecimento

  • 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: 8GB (Caso queira o treinamento em Hortonworks deve ter 16GB de RAM)
  • Espaço em Disco: 20GB.
  • Processador: i5 ou i7 a partir da segunda geração ou similar.
  • Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
  • Todos equipamentos devem ter algum software de virtualização Oracle Virtual Box.

Carga Horária

  • 32 Horas de Duração.
  • 100% Presencial

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares Apache HBase 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 HBase, e cursos sobre HBase. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

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Treinamento Questionários Online com LimeSurvey - Fundamental

Sobre o Treinamento.

O LimeSurvey é um software livre desenvolvido com o objetivo de preparar, publicar e coletar respostas de questionários. Uma vez criado um questionário, ele pode ser publicado Online (questão por questão, grupo a grupo de questões ou tudo em uma única página de questionários). O LimeSurvey permite definir como as questões serão mostradas e variar o formato dos questionários por meio de um sistema de padrões ( templates ). Fornece ainda uma análise estatística básica sobre os resultados dos questionários.

O LimeSurvey possui a capacidade de gerar Tokens individualizados (chaves), de forma que apenas a pessoa que receber um token poderá acessar o questionário. Tokens são informações enviadas para a lista de pessoas, que você quer convidar para participar de um questionário, de forma a permitir maior controle do questionário disponibilizado pela Internet.

Calendário de turmas Limesurvey.

  1. Online Ao Vivo
  • Data: a -
  • Local: Google Meet - Online Ao Vivo
  • Inscreva-se
next
prev

Modalidades 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.

Objetivo.

Ensinar as principais funcionalidades do LimeSurvey para condução e pesquisas simples e complexas através da web, Sejam pesquisas de clima organizacional, satisfação de cliente, relacionamento, ou qualquer pesquisa baseada em formulários de preenchimento.

Público Alvo.

Pesquisadores, Estatísticos, Analistas de TI, Web Designers ou qualquer pessoa com interesse em pesquisas.

Conteúdo Programático.

Conceitual

  • Introdução ao LimeSurvey.
  • O projeto LimeSurvey.
  • O Portal Limesurvey.com.
  • Licenciamento (Free Software X Open Source).
  • Principais características do LimeSurvey.
  • LimeSurvey X Google Forms X Google Survey X  SurveyMonkey.
  • Empresas usando LimeSurvey no Mundo.
  • Empresas usando LimeSurvey no Brasil.

Instalação e Configuração.

  • Configuração do Apache HTTP Server.
  • Configuração do PHP.
  • Configuração do banco de dados (MariaDB, MySQL ou PostgreSQL)
  • Instalação do Limesurvey.
  • Configurações iniciais do LimeSurvey.
  • Configurações Globais.
  • Configuração da HomePage.

Administração de Segurança.

  • Criando usuários.
  • Criando grupos.
  • Vinculando usuários aos grupos.
  • Integração com LDAP (OpenLDAP ou Active Directory).
  • Definições de acessos.
  • Controle de tokens.

Características e Funcionalidades.

  • Configurando questionários.
  • Criando grupos de perguntas.
  • Configurando perguntas.
  • Tipos de perguntas.
  • Condicionais em Perguntas.
  • Trabalhando com legendas.
  • Análises de respostas.
  • Gráficos e Relatórios.
  • Estatísticas.
  • Exportação de dados para análise externa.
  • Envio de e-mails de convite.
  • Administração de cotas.
  • Regras de Avaliação.
  • Validação de campos.
  • Recursos Avançado.
  • Conceito de conteúdo.
  • Conceito sobre site.
  • Armazenamento de documentos.
  • Incluindo vídeos e Imagens.
  • Integrando com Youtube.
  • Criando uma pergunta com áudio (mp3).
  • Integração com Google Maps.
  • Administrando participantes
  • Impressão do Questionário para coleta manual.
  • Entrada de dados manual.

Expression Management

  • Benefícios da EM (Expression Management).
  • Validação.
  • Relevância.
  • Equações Condicionais.
  • SGQA.

Importação e Exportação

  • Exportação de respostas para SPSS.
  • Exportação de respostas para Excel.
  • Importando e exportando questionários.
  • Importando e exportando perguntas.
  • Importando e exportando respostas.

Internacionalização

  • Multilinguagem.
  • Tradução de Questionários.
  • Tradução de Perguntas.
  • Tradução de Respostas.
  • Tradução de Templates.
  • Tradução do LimeSurvey.

Templates

  • Administrando templates.
  • Criando novos templates.
  • Adquirindo templates desenvolvidos.

Expressões Regulares (ER).

  • Validando respostas com Expressões regulares.
  • Validando email.
  • Validando CPF e CNPJ.
  • Validando o CEP.
  • Validando números de telefones.
  • Validando textos.

Integrações com a API REST.

  • Remotecontrol (XML-RPC/JSON-RPC).
  • Configurando acesso a API.
  • Autenticação e controle de seção.
  • Um Exemplo usando a API com PHP.
  • Suporte de outros Linguagens(Python,NodeJs,R,Java,C#).
  • Principais métodos da API.

Customizações e manipulação questionários com Javascript.

  • Configurando o LimeSurvey para uso de Javascript.
  • Como incluir Javascript personalizado.
  • Manipulação de questionários em tempo de execução.
  • Manipulação de perguntas em tempo de execução.
  • Manipulação de respostas em tempo de execução.
  • Como incluir Javascript personalizado.
  • Entendendo os eventos para inclusão de Javascript.
  • Variáveis de ambiente.
  • Manipulação com JQuery.
  • Incluindo novas bibliotecas Javascript.

Backup

  • Verificar integridade dos dados.
  • Backup da Aplicação.
  • Backup dos dados.
  • Backup das personalizações e temas.

Recursos Avançados

  • Plugins LimeSurvey.
  • Entendendo o Banco de dados.
  • Ferramentas de Apoio.
  • Boas práticas gerais.
  • Integração com App Mobile.

Pré-requisitos de Conhecimento

  • Para as funcionalidades de uso não há pré-requisitos, apesar de experiência na área de pesquisas ajudar.
  • Para os tópicos de templates ter conhecimento básico em CSS, HTML.
  • Para os tópicos de Javascript ter conhecimento básico em Lógica de Programação.

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: 2 Cores.
  • Sistemas Operacionais : GNU/Linux, Windows ou Mac OS.

Carga Horária

  • 16 Horas de Duração.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares do LimeSurvey 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

  • Data: a -
  • Local: Google Meet Ao Vivo
  • Inscreva-se
 

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

Inscrições, Informações e Valores

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Treinamento PostgreSQL - Fundamental

Sobre o Treinamento

Nosso treinamento visa formar administradores (DBAs) do PostgreSQL e engenheiro de dados, para administração e manutenção de bancos de dados de sistemas corporativos. Para desenvolvedores ou arquitetos de sistema é uma excelente formação para aprenderem ao máximo a capacidade do banco de dados assim como pontos de interação programática.

Calendário de turmas abertas

Treinamento somente no formato in-company.

Objetivo

Ensinar as principais funcionalidades do PostgreSQL para administração de banco de dados  corporativos.

Público Alvo

Administradores de Banco de Dados (DBAs), Programadores  e Analistas de Sistemas.

Conteúdo Programático:

Conceitual

  • Histórico do PostgreSQL.
  • Principais características.
  • Fundamentos da arquitetura.
  • Funcionamento do otimizador de consultas.

Instalação e Configuração.

  • Instalação no Linux.
  • Instalação no Windows.
  • Configuração do ambiente.
  • Arquivo postgresql.conf

Características e Funcionalidades

  • Funcionamento interno do PostgreSQL.
  • Índices.
  • Transações.
  • Registro prévio de escrita (WAL).
  • Cluster e replicação.
  • Herança.
  • Particionamento.
  • Suporte a Java.
  • Segurança.
  • Tipos de dados.
  • Triggers.
  • Funções.
  • Linguagens procedurais.
  • Características SQL ANSI.
  • Características do Oracle que fazem falta no PostgreSQL.
  • Características no PostgreSQL que fazem falta no Oracle.
  • Padronização do banco de dados.

Administração.

  • Gerenciamento do banco de dados.
  • Tablespaces.
  • Catálogo de dados.
  • Gerenciamento de usuários.
  • Segurança.
  • Write ahead alog (log de transações).
  • Backup e restore.
  • Monitoramento do servidor.
  • Rotinas de manutenção.
  • Atualização de versão.
  • Monitoramento do uso da CPU.
  • Registro dos comandos SQL.
  • Utilização de índices.
  • Otimização sintática.
  • Planos de execução.
  • pgAdmin4.
  • Dicas gerais.

Clusterização e replicação.

  • Cluster com PostgreSQL
  • Criação de servidores e slaves.
  • Replicação no PostgreSQL.
  • Replicando dados.

Backup e restore.

  • Características de backup.
  • Ferramentas de backup.
  • Conhecendo o pg_dump.
  • Restore de backup.
  • Vacuum.

Carga de dados e Integrações.

Pré-requisitos de Conhecimento

  • Conhecimento básico banco de dados.
  • Conhecimento básico 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 : 8GB
  • Espaço em Disco: 40GB
  • Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
  • Sistemas Operacionais : GNU/Linux, Windows ou MacOS ambos em 64Bits

Carga Horária

  • 32 Horas de Duração
  • 100% Presencial

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares do PostgreSQL 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.

Diferenciais

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

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Treinamento em Modelagem Dimensional

Sobre o Treinamento

Este treinamento é recomendado a técnicos, desenvolvedores, DBAs e gestores que buscam uma visão aprofundada do conceito de modelagem dimensional para construção de Data Warehouses em projetos de Business Intelligence. O mesmo não é focado em ferramentas e sim em toda a abrangência conceitual. Ao final do treinamento algumas atividades práticas são desenvolvidas sobre uma ferramenta para aplicar os conceitos adquiridos fortalecendo o conhecimento com a prática.

Calendário de turmas abertas

Treinamento somente no formato in-company.

Objetivo

Ministrar os conceitos sobre modelagem dimensional e sua aplicação na construção de um Data Warehouse.

Público Alvo

O Treinamento Modelagem Dimensional destina-se a profissionais analistas de BI, DBAs, Gestores de TI, desenvolvedores de sistemas,  que tenham conhecimento em Bancos de Dados.

Conteúdo Programático:

Introdução

  • Introdução a Business Intelligence.
  • Introdução a Modelagem Dimensional.
  • Introdução a Data Warehouse.
  • Introdução a DataMart.
  • MDA - Master Data Management.
  • MDA X DW.
  • ETL (Extract Transform e Load) e Data Integration.
  • OLAP - Online Analytical Processing.
  • OLTP - Online Transaction Processing.
  • OLTP X OLAP.
  • ROLAP, MOLAP, HOLAP, DOLAP e WOLAP.

Modelagem Dimensional

  • Modelo Dimensional Estrela (Star Schema) - Ralph Kimball.
  • Modelo Floco de Neves (Snowflaking) - Bill Inmon.
  • Star Schema x Snowflaking.
  • Drill-down e Roll-up.
  • Drill-across.
  • Drill-throught.

Data Warehouse

  • Data warehouse Híbrido.
  • Ciclo de Vida do Data warehouse.
  • Passos da modelagem dimensional.
  • Data warehouse - Processo de Negócio
  • Estimativa de tamanho de um data warehouse.

Data Warehouse - Dimensões.

  • Tabela Dimensionais.
  • Normalização de dimensões.
  • Surrogate Key.
  • Business Key.
  • Hierarquia.
  • Atributo.
  • Dimensão Tempo.
  • Dimensão Degenerada (Degenerate Dimension).
  • Dimensões – Tipos 1, 2, 3 e técnicas híbridas.
  • Slowly Changing Dimensions (SCD) - Tipo 1.
  • Slowly Changing Dimensions (SCD) - Tipo 2.
  • Dimensão Lixo (Junk Dimension).

Data Warehouse - Fato

  • Data warehouse - Granularidade.
  • Tabelas Fato.
  • Fato Agregada.
  • Surrogate Key.
  • Surrogate Keys Negativas.
  • Métricas e Medidas.
  • Grão.
  • Definição de índices.

Modelagem na prática.

  • Modelando um Caso Real (Prático).

Implementação com Ferramentas Open Source.

Assuntos Complementares

  • Data Staging.
  • Agile.
  • Levantamento de Requisitos de Projetos de BI.
  • Os 10 mandamentos de Ralph Kimball.
  • Principais ferramentas de BI do Mercado.

Pré-requisitos de Conhecimento

  • 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

  • 24 Horas de Duração
  • 100% Presencial

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares da Pentaho e do PostgreSQL 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, Modelagem Dimensional  e cursos sobre Data Warehouse. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

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Treinamento Redis - Fundamental

Sobre o Treinamento

O treinamento fundamental Redis e voltado para administradores e desenvolvedores que querem conhecer este banco de dados ou armazenamento de estrutura de dados de chave-valor open source de memória. O Redis oferece um conjunto de estruturas versáteis de dados na memória que permite a fácil criação de várias aplicações personalizadas. Os principais casos de uso do Redis incluem cache, gerenciamento de sessões, PUB/SUB e classificações. É o armazenamento de key-value mais conhecido atualmente segundo o relatório da DB Engines (https://db-engines.com/en/ranking/key-value+store). Ele tem a licença BSD, é escrito em linguagem C otimizado e é compatível com várias linguagens de desenvolvimento. Redis é um acrônimo de REmote DIctionary Server (servidor de dicionário remoto). Por conta da sua velocidade e facilidade de uso, o Redis é uma escolha em alta demanda para aplicações web e móveis, como também de jogos, tecnologia de anúncios e IoT, que exigem o melhor desempenho do mercado.

Calendário de turmas abertas

Somente in Company.

Conteúdo Programático

Introdução

  • O que é um Redis.
  • Por que usar um banco de dados de memória?
  • O Projeto Redis.
  • Redis X ApsaraCache.
  • Licenciamento (Free Software X Open Source)
  • Caso de uso de Redis.
  • Empresas usando Redis no Mundo.
  • Empresas usando redis no Brasil.

Instalação e Configuração

  • Instalando o Redis.
  • Configurando o Redis.

Redis Security

  • Modelo de Segurança.
  • Segurança de rede.
  • Modo protegido
  • Autenticação.

Data Model

  • Tipos de Dados Primitivos
  • Abstrações.
  • Redis Keys.
  • Redis Strings
  • Redis Expires.
  • Redis Lists.
  • Redis Hashes.
  • Bitmaps.
  • Pub/Sub.
  • Módulos externos.

Desenvolvimento com Redis

  • Principais comandos.
  • Redis Lua scripting.
  • Pipeline.
  • Particionamento.
  • Otimização de memória.
  • Inserção em massa de dados.
  • Usando ETL Pentaho Data Integration para processo de inserção.
  • Distributed lock.
  • Secondary indexing.
  • Redis Lua scripts debugger.
  • Modules API.

Administração do Redis

  • Mecanismos de persistência disponíveis.
  • Precauções para evitar o desgaste do SSD.
  • Backup e restauração.
  • Ferramentas para explorar o conteúdo do banco de dados.
  • Ferramentas para análise de despejo.
  • Ajustando durabilidade X desempenho.
  • Alternando entre RDB e AOF.
  • Casos de uso para Redis sem disco.
  • Ajustáveis no nível do SO relevantes para Redis.
  • Monitorando o desempenho do Redis.
  • Backup and restore.

Alta Disponibilidade com Redis.

  • Instalar e configurar multi-Redis servers.
  • Standalone com várias instâncias.
  • Replicação Master/slave.
  • Cluster Redis HA com Sentinel
  • Redis sharding cluster.
  • Combinação de replicação Redis (com Sentinel) + capacidade de sharding
  • Monitoramento, backup/restauração e ajuste de desempenho para a instalação.

Carga Horária:

  • 24 Horas.
  • Presencial ou Ao Vivo Remotamente.

Pré-Requisitos:

  • Conhecimento básico em programação.
  • Conhecimento básico em banco de dados.

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 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware

  • Memória RAM : 8GB
  • Espaço em Disco: 50GB
  • Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
  • Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows, MacOS (64 bits).

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares Redis 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 Rediscursos Redis caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

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