MongoDB Fundamental

Treinamento MongoDB Document-Oriented Database

Sobre o Treinamento

O treinamento em MongoDB passa uma visão conceitual e prática de como trabalhar com o banco de dados baseado a documentos de forma unitária e clusterizada.

Objetivo

Ministrar as principais características do MongoDB junto a uma visão geral das funcionalidades.

Público alvo do treinamento

Engenheiros de dados, 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

  • Introdução ao Big Data.
  • 4Vs do Big Data.
  • Big Data X BI.
  • DataLake
  • Data Scientist X Data Engineer.
  • Free Software X Open Source.

Introdução a MongoDB, NoSQL e JSON

  • Introdução a NoSQL.
  • NoSQL X SQL.
  • Características NoSQL.
  • Arquitetura do MongoDB.
  • Características do MongoDB.
  • Versões do MongoDB.
  • Licença do MongoDB.
  • Introdução ao JSON e BSON.
  • Schemaless.
  • JSON X XML.
  • CAP Theorem.
  • Histórico do MongoDB.
  • Quem usa MongoDB.

Instalação do MongoDB

  • Adquirindo arquivos de instalação.
  • Sistemas Operacionais suportados.
  • Instalando o MongoDB.
  • Conhecendo o mongod.conf.

Características do MongoDB

  • Aplicações com MongoDB
  • MongoDB Drivers.
  • Mongo Shell.
  • Nomenclaturas.
  • Tipos de dados.
  • MongoDB DML
  • Databases
  • Índices
  • Secondary Indexes.
  • Operadores
  • Geolocalização.
  • Servidor API/REST.
  • Nested Document.
  • Aggregation Framework. 

Modelagem de dados no MongoDB

  • Schema.
  • MongoDB Desnormalizando.

Manipulando MongoDB com Python

  • Introdução ao Python.
  • Syntax Fundamental do Python.
  • Criando um schema.
  • PyMongo.
  • MongoClient.
  • Bottle: Python Web Framework.
  • Manipulando documentos com Javascript no MongoShell
  • Servidor Flask.
  • Web Server com Python com MongoDB.
  • Removendo Documentos.
  • CRUD (INSERT, SELECT,UPDATE e DELETE).
  • Consultando Documentos  com filtros (SELECT, WHERE).
  • JSON Array e subDocument.
  • MVC com template bottle.

Segurança

  • Autorização e Autenticação.
  • Autenticação integrada.
  • Usuários e Roles.

Importação e Exportação

  • MongoImport
  • MongoExport

Monitoramento do MongoDB

  • Mongotop
  • Mongostat

Cluster e Replicação

  • Deployment & Scaling.
  • Replicação.
  • Clusterização.
  • Replica Sets.
  • Sharding.
  • Eventual Consistency.
  • Strong Consistency.
  • Multi Data Center

Backup e Restore

  • Backup do MongoDB
  • Restore do MongoDB.
  • Backup Node
  • Disaster Recovery.

MongoDB e Big Data

  • Analyzing Geospatial Data.
  • Hadoop e MongoDB.
  • Cenário Batch Aggregation.
  • Cenário: Data Warehouse.
  • Cenário ETL Data.
  • Arquiteta de Big Data.
  • Cases.
  • Mercado de Trabalho.
  • Certificações.

Carga Horária:

  • 32 Horas.

Pré-requisitos dos Participantes:

  • Conhecimento Básico em Programação.
  • Conhecimento Básico em 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/ ).

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares MongoDB e Python 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

Marcio Junior Vieira

  • 19 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.
  • 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).
  • Membro da The Order Of de Bee (membros da comunidade Alfresco trabalhando para desenvolver o ecossistema Alfresco independente)

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