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Treinamento Flowable BPM Open Source - Fundamental

Sobre o Treinamento

O treinamento fundamental em Flowable BPM é voltado para usuários e desenvolvedores que pretendem conhecer o processo de implementação de workflows no software Flowable e integrar a suas aplicações.

O objetivo deste treinamento de 3 dias é dar-lhe informações detalhadas sobre a automação de processos com o Flowable BPM e Java, no final desse treinamento você irá conhecer o básico da BPMN, compreender os conceitos técnicos essenciais do mecanismo BPM do Flowable e ser capaz de implementar aplicativos de processo por conta própria e saber como testá-los
.

 

Calendário de turmas abertas

Somente in Company.

Conteúdo Programático

Introdução

  • O que é um fluxo de trabalho (Workflow).
  • Introdução ao BPMN 2.0 (Business Process Model and Notation).
  • Introdução ao DMN 1.1.
  • Introdução ao CMMN 1.1.
  • Principais Elementos da Notação BPMN.
  • O Projeto Flowable.
  • Activiti x Camunda x Bonita X Flowable.
  • Licenciamento (Free Software X Open Source)

Instalação e Configuração

  • Instalando o Flowable.
  • Criando usuários e grupos.

BPM e Automação de processos

  • Modelagem de processo com BPMN 2.0.
  • Gestão de Decisão com DMN 1.1.
  • Gerenciamento de Casos com CMMN 1.1.
  • Automação do processo.
  • Cadeia de ferramentas e metodologia.
  • Padrões e melhores práticas.

Flowable Core

  • Arquitetura do Flowable.
  • API (Java, REST, SOAP).
  • Content, Form, App, IDM
  • Dados de processo (Variáveis, XML, JSON) e Idioma de Expressão.
  • Gestão de tarefas humanas.
  • Modelo de programação usando Spring.
  • Manipulação de erros.
  • Cenários de implantação.
  • Versão do processo.
  • Orquestra de serviço.

Designing Flowable Forms

  • Criando Formulários.
  • Flowable Frontend Expression Language.
  • Fonte de dados de Formulários.

Aplicações de processo

  • Arquitetura de Aplicações de Processo
  • Interfaces de usuário / formulários de tarefa
  • Cenários de implantação
  • Acessando Serviços (Java, REST, SOAP, EMail)

Customização do Frontend.

  • Criando Temas e Estilos.
  • FlowApps e Pages usando JavaScript e React.
  • Flowable Design.

Administração.

  • Monitoramento de instâncias de processo.
  • Analizando os Dados do Flowable.
  • Interagindo com processos e cases executados.

Carga Horária:

  • 24 Horas.
  • Presencial e Ao Vivo Remotamente

Pré-Requisitos:

  • Conhecimento básico de Java
  • Conhecimento em Java IDE (Eclipse, IntelliJ, NetBeans).

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 : 4GB
  • Espaço em Disco: 10GB
  • 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 Flowable 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 Flowable e cursos Flowable. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Instrutor

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Treinamento dbt - Analytics Engineering Workflow

O treinamento dbt (data build tool) é destinado a analista de dados, engenheiros analíticos e profissionais de times de dados que necessitam tratar o dado armazenados em data warehouses, estejam em cloud ou local, antes de demonstra-los nas camadas de data visualization. O dbt realiza todo o seu fluxo de trabalho de engenharia analítica.

A engenharia analítica é o trabalho de transformação de dados que ocorre entre o carregamento de dados em seu warehouse e sua análise. O dbt permite que qualquer pessoa familiarizada com o SQL possa construir esse fluxo de trabalho.

Neste curso de dbt vamos construir sua mentalidade de engenharia analítica e habilidades no dbt para que você possa avançar em seus trabalhos. Conheça nosso conteúdo programático que foi construído para formação analista de dados avançados.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Conteúdo Programático

Conceitual dbt.

  • Introdução ao Analise de Dados.
  • Introdução a Data warehouse.
  • Introdução a modelagem dimensional.
  • Histórico da modelagem de dados.
  • Star Schema, Snowflake, Data Vault.
  • ETL x ELT.
  • A função do Analytics Engineer.
  • O Software dbt (data build tool).
  • Software Livre x Open Source.
  • Licenciamento.
  • Histórico do dbt.
  • Empresas usando dbt no Mundo.
  • Empresas usando dbt no Brasil.
  • Comunidade dbt.
  • Versões.
  • Open Source X Enterprise.

Instalando o dbt

  • Requisitos do dbt.
  • Instalação do dbt.
  • Configuração do dbt.
  • Conectando com PostgreSQL.
  • Conectando com Redshift.
  • Conectando com BigQuery.

Fundamentos.

  • o Formato yaml.
  • A Linguagem Python.

Modelos no dbt.

  • dbt, Databases e controle de versão.
  • Conectando no warehouse.
  • Models.
  • Modularity.
  • Modularity e ref functions.
  • Model Naming Conventions.
  • Organização do projeto.

dbt Cloud.

  • dbt Cloud.
  • Carregando dados.
  • dbt Cloud IDE.

Testes em dbt.

  • Tests X Tests dbt.
  • Schema Tests.
  • Data Tests.

Documentação.

  • Importância da documentação.
  • doc blocks.
  • Gerando a documentação.

Sources.

  • O conceito de Sources.
  • Configurando um Source.
  • Documentando o Source.
  • Source freshness.

Deployment.

  • deployiment
  • scheduling dbt.
  • dbt job.

Jinja Primer e Macros.

  • O Conceito do Jinja.
  • Jinja Template Designer.
  • Jinja + SQL.
  • Aplicações Jinja.
  • Macros.
  • DRY Code.

Packages.

  • Packages.
  • Instalando Packages.
  • Packages com Models.

Materializations.

  • Materializations.
  • Tabelas , Views.
  • Ephemeral models.
  • Incremental Models.
  • Snapshots.

Analises e Seeds.

  • Analyses.
  • Seeds.

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 em algum Sistema Operacional (Windows, Linux ou MAC)
  • Conhecimento básico de banco de dado.
  • Conhecimento básico de SQL.
  • Conhecimento básico de Programação (Scripts ou Macros ou funções em bancos 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 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 MacOS.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares dbt Open Source 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 dbt e cursos dbt. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores


Instrutor

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Treinamento mlFlow - Machine Learning Lifecycle

O treinamento mlFlow foi elaborado para apresentar e conceituar toda plataforma e o ciclo de vida do machine learning, e atende as necessidades da mlOps, sendo o cientista de dados o profissional mais atuante nesta ferramenta. O MLflow é uma plataforma para otimizar o desenvolvimento de aprendizado de máquina, incluindo experimentos de rastreamento, código de empacotamento em execuções reproduzíveis e compartilhamento e implantação de modelos. O MLflow oferece um conjunto de APIs leves que podem ser usadas com qualquer aplicativo ou biblioteca de aprendizado de máquina existente (TensorFlow, PyTorch, XGBoost etc.), onde quer que você execute o código ML (por exemplo, em notebooks, aplicativos autônomos ou na nuvem).

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Conteúdo Programático

Conceitual.

  • Introdução a Data Science.
  • O profissional Data Scientist.
  • O Software mlFlow.
  • Software Livre x Open Source.
  • Licenciamento.
  • Databricks.
  • Histórico do mlFlow.
  • Empresas usando mlFlow no Mundo.
  • Empresas usando mlFlow no Brasil.
  • Comunidade mlFlow.
  • Versões do mlFlow.
  • Casos de Uso.

mlFlow fundamentos.

  • Machine Learning Workflow.
  • componentes do mlFlow.
  • Arquitetura do mlFlow.
  • Escalabilidade e Big Data.
  • A plataforma mlFlow.
  • O Workflow.
  • Linguagens suportadas.
  • Bibliotecas suportadas.
  • Jupyter Notebook.

 Linguagem Python.

  • Apresentando Python.
  • Escrevendo scripts Python.
  • Básico em Python.
  • Tipos Básicos Python.
  • Definindo Funções.
  • IDE para Python.
  • mlFlow Python API.

Instalação.

  • Instalando o Python.
  • Instalando o mlFlow.
  • Instalando o Jupyter.
  • Instalando o Numpy.
  • Instalando Pandas.

mlFlow Tracking.

  • Scikit-learn autologging.
  • Local Tracking com SQLite.
  • Tracking Server.
  • Remore Tracking Server.
  • Artifact Stores.
  • Fast.ia
  • Tracking UI.
  • MLflowClinet.
  • Bibliotecas suportadas.

mlFlow Models.

  • Model Schemas.
  • Input examples.
  • Input Schema.
  • Output Schema.
  • Validate inputs.
  • Storage Format.
  • MLmodel Format.
  • Model Signature.
  • Spark MLlib.
  • Python Function.
  • Spacy Model.
  • Deployment com Docker.
  • Deployment com Apache Spark.
  • Deployment Plugins.
  • Model API.
  • Model Customization.

mlFlow Projects.

  • Backend plugins
  • YARN.
  • Arquivo MLproject.
  • Empacotando projetos.
  • Executando com Conda.
  • Executando com Docker.

mlFlow Model Registry.

  • UI Workflow.
  • Adicionado Modelos no Registry.
  • CRUD Models.
  • Tags.
  • Versionamento.
  • Arquivamento.
  • Lyfecyle.
  • API Workflow.

mlFlow na Cloud.

  • Deployment no Azure ML.
  • Deployment no AWS SageMaker.

Gerais.

  • Como criar um plugin para mlFlow.

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 em algum Sistema Operacional (Windows, Linux ou MAC)
  • Conhecimento Básico de Machine Learning e Data Science.
  • Conhecimento em alguma linguagem de programação.

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 mlFlow 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 mlFlow e cursos mlFlow . caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

[No form id or name provided!]

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

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Treinamento Apache Airflow - Fundamental

O treinamento fundamental em Apache Airflow prepara profissionais para o mercado para automatizar seu fluxo de trabalho e orquestrar pipelines de dados. O Apache Airflow é uma plataforma de gerenciamento de fluxo de trabalho de código aberto. Tudo começou no Airbnb em outubro de 2014 como uma solução para gerenciar os fluxos de trabalho cada vez mais complexos da empresa. Empresas como Alibaba, Airbnb, Tesla, Square e Spotify tem usado o Apache Airflow.


Calendário de turmas abertas

  1. Online Ao Vivo
  • Data: - -
  • Local:Online Ao Vivo
  • Contato
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Objetivo

Ministrar as principais funcionalidades e técnicas do Apache Airflow para a geração transformação de dados.

Público Alvo

Desenvolvedores de ETL, Engenheiro de dados, Analistas de Negócio, Analistas de Business Intelligence, DBAs, desenvolvedores de sistemas, analistas de suporte.

Conteúdo Programático.

Conceitual Apache Airflow.

  • Introdução ao Airflow.
  • Introdução a ETL e orquestração de dados.
  • Introdução a Pipeline de dados.
  • Introdução a Ciência de dados.
  • A Apache Software Foundation.
  • Cases de Uso do Apache Airflow.
  • Empresas usando Apache Airflow.
  • Pentaho Data Integration X Apache Hop X Airflow.
  • DAGs.

Instalação do Apache AirFlow.

  • Requisitos pata instalação.
  • Instalando o Apache Airflow.
  • Configurando o Apache Airflow.

Características

  • Conhecendo o CLI.
  • Conexões.
  • Instância Remota Airflow.
  • Bash/Zsh.
  • Exportando DAGs para Imagens.
  • Data Profiling.
  • Ad Hoc Query.
  • Scheduler.
  • Executor e Workers.
  • Web Server - Flask.
  • DAG Runs.
  • Plugins.
  • Segurança
  • Time zones.
  • Airflow.cfg.
  • Celety.

Introdução a Linguagem Python

  • O que é Python?
  • Apresentando Python.
  • Instalando Python.
  • Escrevendo scripts Python.
  • Básico em Python.
  • Tipos Básicos Python.
  • Definindo Funções.
  • IDE para Python.

Tasks e Operator

  • BashOperator.
  • PythonOperator.
  • EmailOperator.
  • SimpleHttpOperator.
  • PostgresOperator.
  • JdbcOperator.
  • DockerOperator.
  • S3FileTransformOperator.
  • Providers.
  • Astronomer Registry.

Integrações

  • Azure: Microsoft Azure.
  • AWS: Amazon Web Services.
  • Databricks.
  • GCP: Google Cloud Platform.

Métricas

  • Setup.
  • Counters.
  • Gauges.
  • Timers.

Funcionalidades

  • Monitorando o Apache Airflow.
  • Customizando o Apache Airflow.
  • Lendo dados de Big Data.
  • Macros.
  • Python API.
  • REST API.
  • Melhores Práticas.

Airflow na Cloud (AWS)

  • Multi-Cloud.
  • MWAA - Amazon Managed Workflows - AWS
  • Workers auto-scale.
  • Open Airflow UI.
  • Console do Amazon MWAA.
  • Gravando suas DAGs no S3.
  • Executando DAGs.
  • Visualização gráfica das DAGs.
  • Monitoramento usando CloudWatch.

Carga Horária:

  • 24 Horas de duração.

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.

Pré-requisitos:

  • Conhecimento de comandos e servidores Linux.
  • Conhecimento básico em SQL.

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 Online ter uma boa conectividade com 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: 20GB.
  • Processador: Dual-core AMD 64, EM64T.
  • Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows, MacOS.
  • VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares Apache Airflow 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.
  • Data: - -
  • Local:Online Ao Vivo
  • Contato
 

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

 

Inscrições, Informações e Valores.

[No form id or name provided!]

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

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Treinamento Apache Drill - Fundamental

O treinamento fundamental em Apache Drill prepara profissionais para o mercado de analise e ciência de dados, usando um mecanismos de exploração de dados de grande volume com uma diversidade de fontes de dados, e uma abstração da complexidade de suas fontes de dados de origem. O Apache Drill fornece consulta SQL colunar, distribuída e sem esquema, para Hadoop, NoSQL e outros sistemas de armazenamento tais como HBase, MongoDB, MapRDB, HDFS, MapRFS, Amazon S3, etc. Sua saída de dados pode ser consumida por conectores JDBC, Linguagens de programação ou ainda ferramentas de Business Intelligence como Pentaho Business Intelligence e outras.


Objetivo

Ministrar as principais funcionalidades e técnicas do Apache Drill para exploração de dados.

Público Alvo

Cientistas de dados, Analistas de Business Intelligence, DBAs, Engenheiro de dados, Desenvolvedores.

Conteúdo Programático.

Conceitual Apache Drill.

  • Introdução ao Apache Drill.
  • Introdução a Ciência de dados.
  • Introdução a Big Data.
  • Apache Drill no Ecossistema de Big Data.
  • A Apache Software Foundation.
  • Cases de Uso do Apache Apache Drill.
  • Empresas usando Apache Apache Drill.
  • Dremel/Google BigQuery X Drill.
  • Open Source X Free Software.

Instalação do Apache Drill.

  • Requisitos para instalação do Apache Drill.
  • Instalando o Apache Drill (Embeeded Mode).
  • Preparando o Cluster.
  • Instalando o Apache Drill (Distributed Mode).
  • Configurando o Apache Drill.
  • Configurando ZooKeeper.
  • Configurando o Storage.

Querys com Apache Drill.

  • Querys com dados delimitados.
  • Drill SQL Query Format.
  • Criando fonte de dados.
  • Definindo o ambiente de trabalho.
  • Acessando colunas em querys.
  • Cabeçalhos de Dados Delimitados.
  • Função Table.
  • Drill Data Types.
  • Trabalhando com formatos de datas.
  • Criando Views.
  • Analisando dados com Apache Drill.
  • Palavras reservadas.

Analise de Dados Complexos

  • Arrays e Maps.
  • Analisando logs com Drill.
  • Query com Nested Data.

Data Sources com Drill.

  • Múltiplos data Sources.
  • Base de dados Relacionais.
  • Query em Hadoop para Drill.
  • Query em HBase para Drill.
  • Streaming de Dados com Apache Drill e Kafka.
  • Query MongoDB com Drill.
  • Drill com Cloud Storage.

Conectando ao Apache Drill.

  • Conectando com JDBC.
  • Conectando com Python.
  • Conectando com R.
  • Conectando com Java.
  • Conectando com Ferramentas de BI.

Engenharia de dados com Apache Drill.

  • Schema-on-Read.
  • SQL Relational Model.
  • Data Source Inference.
  • File Type Inference.
  • Distributed File Scans.
  • JSON Objects.
  • Usando Drill com Parquet.

Funções do Apache Drill.

  • User-Defined Functions.
  • Drill com arquivos do Planilhas Eletrônicas (LibreOffice Calc, MS Excel, etc).
  • Geospatial Functions.
  • Networking Functions.

Carga Horária:

  • 24 Horas de duração.

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.

Pré-Requisitos:

  • Conhecimento de comandos e servidores Linux.
  • Conhecimento básico em SQL.

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 Online ter uma boa conectividade com 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: 20GB
  • Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
  • Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows, MacOS.
  • VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares Apache Drill 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 Drill e cursos Apache Drill. Caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

 

Inscrições, Informações e Valores.

https://www.ambientelivre.com.br/contato.html

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Treinamento Grafana - Fundamental

Sobre o treinamento

O treinamento Grafana fundamental é destinado há para quem precisa conhecer as principais funcionalidades do Grafana e implantar uma solução de monitoramento baseado em visualização de dados com dashboards. O curso permite desde a configuração e administração do ambiente Grafana até a criação de funcionalidades de um NOC (Network Operations Center), assim como a personalização e inclusão de novas funcionalidades através de plugins e personalização do Grafana.

Todo o treinamento e ministrado com a versão Open Source do Grafana. Materiais Grafana Open Source em Português do Brasil. Ambiente de educação e metodologia de ensino personalizada. Conheça nosso conteúdo programático que foi construído para formação de especialistas em Grafana, O mesmo mescla conhecimentos conceituais  de visualização de dados, conhecimentos de negócio, assim como necessidades de infraestrutura, integração e programação, necessários para implementação completa do Grafana.

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.

Conteúdo Programático

Conceitual - Visão geral do Grafana.

  • A importância do monitoramento.
  • Dashboards.
  • Métricas.
  • Monitoramento de serviços
  • NOC (Network Operations Center).
  • Introdução ao Grafana.
  • Arquitetura e tecnologias utilizadas.
  • Histórico da Grafana.
  • Interfaces do Grafana.
  • Empresas usando Grafana no Brasil e no Mundo.
  • Casos de uso do Grafana.
  • Comunidades Grafana.
  • Licenciamento (Free Software X Open Source).
  • Versões do Grafana.

Instalação e configuração do Grafana.

  • Pré-requisitos de instalação do Grafana.
  • Instalando o Grafana.
  • Configurando o Grafana.
  • Autenticação do Grafana via LDAP/AD.
  • Configurando SMTP.
  • Os arquivos Default.ini, custom.ini e grafana.ini.
  • Instalando plugins.

Coletando dados.

  • Datasources.
  • Time series database.
  • Telegraf.
  • InfluxDB.
  • Graylog.
  • Prometheus.
  • Oracle MySQL e MariaDB.
  • Zabbix.
  • Automatizando as coletas.

Dashboards e painéis de monitoramento.

  • Analisando dados.
  • Adicionando painéis.
  • Editor de painéis.
  • Dashboard folder.
  • Painel gauge.
  • Painel graph.
  • Painel bargauge.
  • Painel table.
  • Painel text.
  • Painel time aeries
  • Painel pizza.
  • Painel heatmap.
  • Painel Stat.
  • Painel clock (plugin).
  • Construindo um dashboard.
  • Compartilhando painéis.
  • Compartilhando dashboards.
  • Expressões.

Administração do Grafana.

  • Grafana CLI.
  • Administração.
  • Segurança e permissionamento.
  • Perfis de usuários (admin,editor e viewer).
  • Organizações.
  • Times.
  • Preferências.

Alertas no Grafana.

  • Configuração de alertas.
  • Testando alertas.
  • Notificação de anomalias.
  • Regras de alertas.

Templates e variáveis e funções.

  • Templates.
  • Sintaxe de variáveis.
  • Gerenciando variáveis
  • Inspecionando variáveis.
  • Adicionando variáveis.
  • Filtrando variáveis com expressões regulares.
  • Funções Grafana.

Assuntos gerais.

  • Overview da API HTTP do Grafana.
  • Como contribuir com o projeto Grafana.

Carga Horária.

  • 16 Horas.

Público Alvo.

  • Analistas ou administradores de sistemas e redes.
  • Desenvolvedores e equipes DevOps.
  • Interessados em monitoramentos de sistemas.

Pré-requisitos.

  • Conhecimentos em utilização de sistemas web.
  • Conhecimento básico em algum sistema operacional (Windows, Linux ou MAC)
  • Conhecimento básico de banco de dado.
  • Conhecimento básico de programação.
  • Conhecimento básico em redes de computadores.

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 e Software.

  • Memória RAM: 8GB.
  • Espaço em Disco: 20GB.
  • Processador: 64 bits (chipsts de x64).
  • CPU: 2 núcleos.
  • Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou MacOS.
  • VirtualBox.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares Grafana 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.
  • Brindes: Caneta, Pasta e Bloco de Anotações. (Somente em presenciais)

Metodologia.

  • O treinamento apresenta uma empresa fictícia chamada onde será implantado o Grafana e todas as fases da implantação para monitoramentos.
  • 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 Grafana e cursos Grafana. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

https://www.ambientelivre.com.br/contato.html

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

Leia mais...

Treinamento Apache Superset

O treinamento em Apache Superset tem foco em ensinar como explorar, organizar e visualizar dados e realizar investigações, apresentando sua interface intuitiva para visualizar conjuntos de dados e criar painéis, e usando o construtor de visualização sem código para extrair e apresentar conjuntos de dados com a a maioria dos bancos de dados SQL do mercado.
Apache Superset é um aplicativo cloud-native software open source para exploração e visualização de dados capaz de lidar com dados em escala de petabyte. O aplicativo começou como um projeto hack-a-thon de Maxime Beauchemin enquanto trabalhava no Airbnb e entrou no programa Apache Incubator em 2017.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Conteúdo Programático

Conceitual.

  • Introdução a Data Visualization.
  • O Software Apache Superset.
  • Software Livre x Open Source.
  • Licenciamento.
  • Apache Software Foundation.
  • Histórico do Superset.
  • Empresas usando Superset no Mundo.
  • Empresas usando Superset no Brasil.
  • Comunidade Superset.
  • Versões do Superset.

Apache Superset.

  • Arquitetura do Apache Superset.
  • Stack Superset.
  • Componentes do Superset.
  • Metadata database engine.
  • Message queue.
  • Cordination.

Instalação e configuração.

  • Instalando com Docker Compose.
  • Instalando via Scratch.
  • Configurando o Superset.
  • Configurações de Rede.
  • Caching.
  • Logs.
  • Async Queries - Celery.
  • Alertas.
  • SQL Templates.
  • Customizando plugins Viz.
  • Rodando sobre Kubernetes

Conectores.

  • Instalando Drivers.
  • Drivers via Docker.
  • Amazon Athena
  • Amazon Redshift.
  • Apache Drill.
  • Apache Druid.
  • Apache Hive.
  • Apache Impala.
  • Apache Solr.
  • Apache Spark SQL.
  • Apache Dremio.
  • Elasticsearch.
  • Google Big Query.
  • Google Sheets.
  • MySQL.
  • PostgreSQL.
  • Configurações adicionais.

Gráficos e Dashboards.

  • Criando dashboards.
  • Esportando dados via Supeset.

API

  • A API do Superset.
  • API Annotation Layers.
  • API Charts.
  • API CSS Templates.
  • API Dashboards.
  • API Database.
  • API Dataset.
  • Outros endpoints.

Gerais.

  • Country Map.
  • Import e Export.

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 em algum Sistema Operacional (Windows, Linux ou Mac OS)
  • Conhecimento Básico de de SQL.

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 Superset 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 Superset e cursos Apache Superset . caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

[No form id or name provided!]

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

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Treinamento Metabase

O treinamento em Metabase tem foco em ensinar como explorar, organizar e visualizar dados e realizar investigações, apresentando sua interface intuitiva para visualizar conjuntos de dados e criar painéis, e usando o construtor de visualização sem código para extrair e apresentar conjuntos de dados com a a maioria dos bancos de dados SQL do mercado.
Metabase é a maneira fácil e de código aberto para que todos em sua empresa façam perguntas e aprendam com os dados.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Conteúdo Programático

Conceitual.

  • Introdução a Data Visualization.
  • O Software Metabase.
  • Software Livre x Open Source.
  • Licenciamento.
  • Histórico do Metabase.
  • Empresas usando Metabase no Mundo.
  • Empresas usando Metabase no Brasil.
  • Comunidade Metabase.
  • Versões do Metabase.
  • Community X Enterprise.

Metabase.

  • Arquitetura do Metabase.
  • Componentes do Metabase.
  • Database e Data Lake.
  • Data Model.
  • Data sandbox.
  • Datawarehouse.
  • Dimensão.
  • Chave primária.
  • Medida.
  • Embedding.
  • Metabase Admin.
  • Permissões.

Instalação e configuração.

  • Requisitos de instalação.
  • Configurações do Java.
  • Versão do Java.
  • Instalando Metabase.
  • Metabase com Docker.
  • Metabase com Kubernetes.

Conexões.

  • Criando conexões.
  • Bancos suportados.
  • Data Preferences.
  • Pesquisa.

Analisando Dados.

  • Consulta com base em pergunta simples.
  • Consulta com base em pergunta customizada.
  • Consulta Nativa.
  • Sumarizando.
  • Gerando gráficos.
  • Filtros.
  • Joins.
  • Time Series.
  • Custom Expression.
  • Alertas.
  • Column.
  • Custom Column.
  • Cross-filtering
  • Breakout.
  • Custom Destionation.
  • Custom Question.
  • Collection.

Data Visualization

  • Dashboard.
  • Tipos de gráficos.
  • Dashboard subscription.
  • Gráficos Embeded.
  • Compartilhando Dashboards.
  • Notebook Editor.

API

  • API Metabase.
  • Autenticação.

Carga Horária.

  • 16 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 OS)
  • Conhecimento Básico de de SQL.

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:

  • Todo o software Metabase 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 Metabase e cursos Metabase . caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

[No form id or name provided!]

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

Leia mais...

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