Sobre o Treinamento / Curso

Os CTools são um conjunto de componentes de código aberto projetados para ampliar as suas opções de personalização em Dashboards Pentaho, podem ser utilizados nas versões CE e EE do Pentaho, totalmente compatíveis com plataformas móveis. Este treinamento é recomendado a usuários e desenvolvedores que já conhecem o básico de Pentaho e querem aprimorar conhecimento no desenvolvimento de Dashboards usando as CTools para obter uma excelente identidade visual e UX refinado.

Objetivo

Ministrar as principais funcionalidades das CTools para o desenvolvimento de Dashboards Avançados.

Público Alvo

O treinamento ou curso Pentaho Dashboards destina-se a profissionais analistas de BI, DBAs, Gestores de TI, desenvolvedores de sistemas, analistas de suporte que já tenham conhecimento básico de BI e querem focar no desenvolvimento de dashboards interativos com o Pentaho.

Conteúdo Programático:

Conceitual

• A Plataforma Pentaho.
• Conceitual sobre Dashboards.
• Indicadores com KPI's e CPM.
• Histórico das C*Tools.
• Arquitetura das CTools.
• O repositório com Apache Jackrabbit.

 Instalação das Ctools

• Formas de instalação dos plugins CTools no Pentaho Server.
• Versões estáveis.
• Marketplace.

CDF - Community Dashboard Framework

• O Framework CDF.
• Ciclo de vida e Comportamento.
• Visão geral sobre os componentes
• Interação entre componentes
• Integrando HTML4, HTML5 e CDF
• Desenvolvendo dashboards com CDF

CDE - Community Dashboard Editor

• Conceitos do CDE.
• Desenvolvendo Layouts.
• RequiresJS e Bootstrap.
• Criando Templates personalizados de Dashboards.
• Criando Dashboards a partir de Wizards.
• Criando Dashboards com o CDE.
• Interagindo com Datasources.
• Manipulando a saída de um datasource.
• Personalizações com jQuery e Javascript.
• Adicionando Recursos  de Javascript e CSS.
• Construindo Dashboards em Cascata.
• Integrando Mapas e Dashboards.
• Componentes de Filtros.
• Elementos de Multi-seleção.
• Outros Componentes.
• Passagens de Parâmetros.
• CDE Widgets
• Estendendo o CDE.
• Customizando Tooltips.

CDA - Community Data Access

• Conceitos do CDA.
• CDA e JSON.
• Criando datasource com SQL.
• Criando Datasources com MDX.
• Criando um datasource com ETL.
• Union no CDA.
• Join no CDA.
• Usando Web API CDA.
• Web API CDA - doQuery.
• Web API CDA - clearCache.
• Web API CDA - listParameters
• CDA cache.

CCC - Community Chart Components

• Conceitos do CCC.
• CCC2 – Versão 2.
• Gráficos Protovis.
• Pie Chart.
• BarChart.
• LineChart.
• Stacked Line.
• Stacked Area.
• Heat Grid.
• Bullet.
• Waterfall.
• Metric dot.
• Customizando Gráficos com Extension Points.

CDV - Community Data Validation

• Conceitos do CDV.
• Criando validações.
• Interagindo com mensagens de erro.
• Interfaces externas ( e-mail, http).

CST - Community Startup Tabs

• Conceitos do CST.
• Instalando o CST.
• Configurando usuários de Startup.
• Configurando Grupos de Startup.
• Startup de Dashboards,Cubos e Relatórios.

CDG - Community Data Generator

• Conceitos do CDG.
• Gerador de datawarehouse.
• Gerando as tabela fato.
• Gerando arquivos de Inserts para Fato.
• Gerando Schema para Mondrian.

CGG - Community Graphics Generator

• Conceitos do CGG.
• Usando o CGG com Pentaho Report Designer.
• Enviando Dashboards em PDF por e-mail via PRD.

Plugins e Bibliotecas Externas

• Os Componentes HighCharts e Highstock
• Instalando o Highcharts no Pentaho
• Integrando o CDE a biblioteca de gráficos HightCharts.

Assuntos gerais

• Alterando configurações de plugins.
• Definição de acessos aos Dashboards.
• Migrando CCC para CCC2.
• Pentaho App Builder.
• Embedding Dashboards.
• Formas de Debug.
• Protovis e D3js.

Pré-requisitos de Conhecimento

• Conhecimento básico em lógica de programação.
• Conhecimento em Front-end (JavaScript, CSS, HTML e JSON)
• Conhecimento básico banco de dados.
• Conhecimento em SQL ANSI.
• Conhecimento Básico em Pentaho Data Integration
• Conhecimento Básico em Mondrian e MDX.

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: 20GB
• Processador: 4 perocessadores
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows.
• VirtualBox.

Carga Horária

• 24 Horas de Duração

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Pentaho CE e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

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


A marca Pentaho é uma marca registrada pelos seus respectivos proprietários.

Inscrições, Informações e Valores.

Instrutor

Sobre o Treinamento - Curso

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

Turmas Somente inCompany

Conteúdo Programático

Conceitual Big Data e Spark

• Visão geral sobre Hadoop.
• Características do Hadoop.
• Sistema distribuído de arquivos.
• Ecossistema Hadoop.
• Quem usa o Hadoop.
• Cases do uso Hadoop.
• Uso de Hadware comum.
• Distribuições do Hadoop (Cloudera X Hortonworks X Apache).
• Free Software(GLP) X Open Source(BSD e Apache)

Introdução a Linguagem Scala

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

Essencial em Scala

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

Traits e OOPs em Scala

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

Programação Funcional em Scala

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

Instalação do Apache Spark

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

Primeiros passos em Apache Spark

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

RDD - Resilient Distributed Dataset

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

Formatos de Armazenamento

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

Apache Streaming

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

Apache Spark com SQL e Hadoop Hive.

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

Apache Spark com HBase

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

Apache Spark e Pentaho

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

Carga Horária:

• 32 Horas.

Pré-requisitos dos Participantes:

• Conhecimento em Programação Java ou alguma linguagem com Orientação Objeto.
• Noções de Big Data.
• Conhecimento de Banco de Dados e SQL.
• Conhecimento Básico de Linux.
• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware:

• Memória RAM : 8GB.
• Espaço em Disco: 10GB.
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• deve estar ativo a Virtualização na BIOS do equipamento.
• Sistemas Operacionais:Qualquer um com suporte e Virtualização com VirtualBox.
• Oracle VM VirtualBox ( https://www.virtualbox.org/ ).
• Obs. Equipamentos com menos que 8GB de Memória RAM ( Entre 5GB e 8GB) podem passar por lentidão nas atividades de uso de maquinas virtuais simultâneas no treinamento. Equipamentos com 4GB ou inferior não funcionarão para o treinamento.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Apache Spark e Scala e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações ( slides do treinamento ) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

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

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

A Ambiente Livre tem uma verticalização especialista em BPM e ECM Open Source, e atua em todo o Brasil levando conhecimento as empresas sobre plataformas de ECM e BMP Open Sources, através de capacitações, eventos, cursos, workshops e treinamentos. Com profissionais com experiência de mais de 14 anos nas plataformas, realizando implementações, projetos, desenvolvimentos, consultoria e principalmente transferência de tecnologia através de seus treinamentos e se consolidamos como a principal referência em formação de tecnologias Open Source para gestão no mercado nacional, atendendo mais de 300 empresas no Brasil, Paraguai, Argentina e Angola nos últimos anos.

Sobre o Treinamento

O treinamento é recomendado a profissionais que busca maximizar seus conhecimentos em processos de ETL (Extract, Transform e Load). O Pentaho Data Integration (também conhecido como Kettle) é uma poderosa ferramentas para transformações de dados (ETL), com o PDI (Pentaho Data Integration) você pode fazer tarefas como migração de dados, transformação de dados, conversões de sistemas ou carga de bancos de dados, além de tarefas avançadas como transferência de arquivos, envios de e-mails, integração com webservices (SOAP ou REST) e programações de scripts com schedules.
Todo o treinamento utiliza a versão Community Edition e pode ser interpretado como uma transferência de tecnologia para os participantes do curso.

Objetivo

Ministrar as principais funcionalidades e técnicas do Pentaho Data Integration (Kettle) 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:

Conceituais:

• Introdução a Business Intelligence.
• Introdução a Datawarehouse.
• O que é ETL ?  (Extração , Transformação e Carga).
• Histórico do Pentaho Data Integration (Kettle).
• A Plataforma Pentaho Business Intelligence e Business Analitycs.
• Diferenças de versão Pentaho Community Edition X Pentaho Enterprise Edition X Apache Hop.

Instalação - Pentaho Data Integration

• Instalação do Pentaho Data Integration (Linux, Windows).
• Ambiente Server (Produção e Desenvolvimento ).

PDI - Pentaho Data Integration - Fundamentos

• Componentes do Pentaho Data Integration (Kettle).
• Spoon.
• Pan.
• kitchen.
• Steps e Hops.
• Transformação de dados.
• Transformando dados em bases de dados Dimensionais (OLAP).
• Populando tabelas (Dimensões e Fatos).
• Integração entre Sistemas Transacionais.
• Trabalhando com Merge de dados.
• Trabalhando com constantes.
• Explorando componentes.
• Enviando e-mails.
• Trabalhando com Jobs.

PDI – Automatizando Jobs e Transformações

• Automatizando Jobs e Transformações via agendador (Schedulers no Linux e Windows).
• Passando Parâmetros via linha de comando.
• Passagem de parâmetro entre transformações e Jobs.
• Trabalhando com Logs.

Trabalhando com Planilhas e Arquivos Texto

• Transformando Planilhas em bases de dados SQL.
• Transformando Base de Dados SQL em Planinhas.
• Transformando arquivos texto em bases de dados SQL.
• Transformando Base de dados SQL em arquivos Texto (posicional ou delimitado).

Steps Complementares e Avançados

• Steps de Input (Get System info ,get File Names, OLAP Input ,Email messages input).
• Steps de Transformação ( Row denormaliser , Row flattener ,Row Normaliser ,Split field to Rows, Split Fields).
• Steps Utility (Clone Row , If field value is null, Run SSH commands).
• Steps Lookup (Call DB procedure, Check if a column exists, check if file is locked, Database Join, Database lookup, File Exists).
• Steps Joins ( Join Rows ( cartesian product ), Merge rows (diff), Sorted Merge , XML Join).
• Steps Experimentais (Script Javascript , Script Python).
• Steps Jobs – Utility (ping a Host, Truncate tables).
• Steps Jobs – Mail (Get mails POP3/IMAP).
• Steps File management (Copy Files, create file, create a folder, file comparate, delete files, delete folters, Zip file).
• Steps Condition (Check DB connection, Check webservice availability).
• Steps Scripting (Javascript, Shell, SQL).
• Steps XML (DTD Validation).
• Steps File Transfer (FTP delete, Get a file with FTP, Get a file with SFTP, Upload files to FTPS, SSH2 Get, SSH2 Put).

PDI - WebServices e HTTP

• Acesso a WebServices com Web services lookup (SOAP).
• Acesso a WebServices REST com step Rest Client.
• Gerando JSON para envio por REST com os steps JSON Output e JavaScript.
• Chamadas HTTP por URL com step HTTP Client.
• Chamadas submit via Post/HTTP com o step HTTP Post.

Carte – Execução remota

• Conceitos do Carte.
• Modos de Execução do Pentaho Data Integration.
• Executando Transformações e Jobs remotamente.
• Monitorando execuções remotas.
• Master e Slaves com Carte.
• Conceitual Dynamic Cluster.
• Introdução a Data Staging.

Carga Horária

• 16 Horas de Duração

Pré-Requisitos

• Conhecimento básico em lógica de programação.
• 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.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Pentaho CE e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

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


A marca Pentaho é uma marca registrada pela Hitachi Vantara.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

O treinamento passa uma visão fundamental e prática de como trabalhar com Inteligência Artificial, Machine Learning e Data Mining e o uso de ferramentas de mineração, os benefícios e os estudos sobre os dados, assim como a descoberta de conhecimento sobre bases de dados. Será apresentado como o Data Mining através da Inteligência Artificial (IA) e do Aprendizado de Máquina pode ajudar na melhoria dos negócios nas corporações e em suas estratégias.

Objetivo

Apresentar conceitos importantes sobre Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e como aplicá-los nas principais funcionalidades e técnicas de mineração de dados usando o Weka (Pentaho Data Mining).

Público Alvo

DBAs, gestores, desenvolvedores de sistemas, cientistas de dados, analistas de negocio, analistas de suporte e estatísticos.

Conteúdo Programático:

Conceitual:

• O que é Inteligência?
• Natureza do Conhecimento Humano.
• Distinção entre dados, Informação e Conhecimento.
• Os Sistemas Inteligentes.
• Introdução a Inteligência Artificial.
• Introdução a Machine Learning / Aprendizado de Máquina.
• Introdução a Data Mining / Mineração de dados.
• Motivações para Data Mining.
• Cadeia de valores.
• KDD.
• KDD X Data Mining.
• Seleção e Pré-Processamento.
• Sumarização.
• Classificação.
• Regressão.
• Associação.
• Agrupamento.
• Aprendizagem Não Supervisionada
• Aprendizagem Supervisionada
• Aprendizagem por Reforço
• Extração de características
• MBA - Market Basket Analysis.
• Web Mining.
• Uso do Data Mining na gestão estratégica de empresas.
• Terminologia para classificação.
• Matriz de confusão.
• Acurácia, Probabilidade.
• Recall.
• Bases de Treinamento.

O Software - Weka Data Mining

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

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

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

    
Hand Ons - Machine Learning e Data Mining.

• Usando o algoritmo de classificação j48 (árvores de decisão).
• Praticando a seleção e remoção de campos para encontrar insights interessantes e relevantes.
• Executando algoritmos de classificação de forma supervisionada e não supervisionada.
• Clusterizando dados com o Algoritmo SimpleKMeans.
• Realizando uma regressão Linear com o Algoritmo LinearRegression.
• Usando o algoritmo de associação APRIORI.
• APRIORI para analise de carinho de compra (MBA).
• Erros comuns e como evita-los
• Executando algoritmos por linha de comando.
• Realizando um trabalho prático com dados abertos.

Pré-Requisitos.

• Ter afinidade com gerenciamento de dados ( Planilhas Eletrônicas, Banco de Dados , CSVs , etc )
• Lógica de programação pode ajudar em alguns pontos do treinamento, mas é opcional.

Requisitos dos Alunos.

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware

• Memória RAM : 3GB
• Espaço em Disco: 2GB
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• Sistemas Operacionais : Linux, Windows.

Carga Horária

• 16 Horas de Duração.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Pentaho Data Integration e Weka Data Mining e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

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

A marca Pentaho é uma marca registrada pelos seus respectivos proprietários.

Solicite Informações e Valores

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

Instrutor

Sobre o Treinamento

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

Calendário de turmas abertas

Treinamento somente no formato in-company.

Objetivo

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

Público Alvo

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

Conteúdo Programático:

Introdução ao Pentaho Geo-Mapping

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

 Pentaho Data Integration e GEO MAPPING:

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

Mondrian e Geo Map

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

Construindo Dashboards com Mapas utilizando as CTools

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

Pentaho Report e Geo Mapping

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

Pré-requisitos de Conhecimento

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

Requisitos dos Alunos

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware

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

Carga Horária

• 16 Horas de Duração

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Pentaho CE e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações ( slides do treinamento ) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

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


A marca Pentaho é uma marca registrada pelos seus respectivos proprietários.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutores

Sobre o Treinamento

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

Objetivo

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

Público Alvo

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

Conteúdo Programático:

Treinamento em Pentaho Server - Pentaho User Console - Avançado

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

Treinamento em Pentaho Data Integration - Kettle - Avançado

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

Treinamento em MDX - Multidimensional Expressions.

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

Treinamento - Pentaho Analysis Mondrian - Avançado.

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

Treinamento - Pentaho Report Designer - Avançado

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

Treinamento - Pentaho MetaData Editor - Avançado

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

Treinamento em C*Tools

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

Pré-Requisitos

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

Requisitos dos Alunos

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware

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

Carga Horária

• 32 Horas de Duração

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Pentaho CE e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações ( slides do treinamento ) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

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

A marca Pentaho é uma marca registrada pelos seus respectivos proprietários.

Fotos dos treinamentos Pentaho Avançado

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

O treinamento Camunda Platform 8 é voltado para analista de negocio que pretendem mapear processos usando notação BPMN e DMN, desenvolvedores que pretendem conhecer o processo de implementação de workflows na ferramenta Plataforma Camunda e como usá-lo como Microservices Orchestration para grande volume de informações e processos, integrando a suas aplicações. As integrações técnicas do treinamento serão expostas em linguagens agnósticas com protocolo gRPC (Java, Python, PHP, Javascript/Nodes, C#, etc), e analistas de negocio mesmo não sendo dominantes de programação entenderão as possibilidades de uso da solução como um motor de processos low-code incorporado a qualquer software. Assim como entender como subir uma infraestrutura escalar com o potencial do Cluster Camunda.

O objetivo deste treinamento de 4 dias é dar-lhe informações detalhadas sobre a automação de processos com o Camunda Platform e Java, no final desse treinamento você irá conhecer o básico da BPMN, compreender os conceitos técnicos essenciais do mecanismo BPM da Camunda e ser capaz de implementar aplicativos de processo por conta própria e saber como testá-los.

Dificuldade: Média.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Camunda Platform 8.1 e foi modificado pela última vez em 21 de Abril de 2023.

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.
• O Projeto Camunda.
• Activiti x Camunda x Bonita X Flowable.
• Licenciamento (Free Software X Open Source X Zeebe Licence).
• Empresas usando Camunda no mundo.
• Empresas usando Camunda no Brasil.
• Versões do Camunda.
• Camunda BPM Platform 7 X Camunda Platform 8 CE X Camunda Platform EE.
• Comunidade Camunda no Brasil e no Mundo.
• Livros, sites, documentação e referências complementares.

BPM e Automação de processos com Camunda Modeler.

• Modelagem de processo com BPMN 2.0.
• Principais Elementos da Notação BPMN.
• Gestão de Decisão com DMN 1.1.
• Friendly Enough Expression Language (FEEL)
• Automação do processo.
• Cadeia de ferramentas e metodologia.
• Padrões e melhores práticas.
• Camunda Modeler.

Componentes do Camunda Plartaform

• Zeebe Gateway.
• Zeebe Broker.
• Camunda Operate (EE).
• Camunda Tasklist (EE).
• Camunda Optimizer (EE).
• ElasticSearch.
• PostgreSQL.
• Kibana.

Instalação e Configuração.

• Ambiente Camunda Platform.
• Pré-requisitos para instalação.
• Instalando o Camunda Platform com Docker-compose
• Configurando o Zeebe Broker.
• Configurando o Zeebe Simple Monitor.
• Configurando o Camunda Operate.
• Instalação do Camunda Modeler.

Desenvolvendo processos com Camunda Plataform.

• Criando o Workflow.
• Gestão de tarefas humanas.
• Deploy.
• Iniciando uma instância.
• Manipulação de erros.
• Cenários de implantação.
• Versionamento de Processos.
• Orquestração de serviços.
• Completando tarefas.
• Workflow Lifecycles.
• Variáveis.
• Expressões.
• BPMN Primer.
• BPMN Coverage.
• Data Flow.
• Tasks.
• Gateways.
• Events.
• Sub Processos.
• Markers.
• YAML Workflows.
• Message Correlation.
• Incidents.
• Exporters.

Desenvolvendo Workers.

• Desenvolvendo um Worker em Java/gRPC
• Usando o Worker REST.
• Usando Connectors.

Arquitetura.

• Arquitetura do Camunda Platform.
• Workflow.
• JobWorker.
• Partitions.
• Protocols.
• Fases do Processamento interno.
• Exporters.
• Clustering.

Conhecendo o gRPC.

• Desenvolvendo com Java.
• ActivateJobs RPC.
• CancelWorkflowInstance RPC.
• CompleteJob RPC.
• CreateWorkflowInstance RPC.
• CreateWorkflowInstanceWithResult RPC.
• DeployWorkflow RPC.
• FailJob RPC.
• PublishMessage RPC.
• ResolveIncident RPC.
• SetVariables RPC.
• ThrowError RPC.
• Topologia RPC.
• UpdateJobRetries RPC.
• Interação com outras linguagens.

Tópicos Avançados.

• Friendly Enough Expression Language (FEEL).
• Modelo de programação usando CDI ou Spring.
• Autenticação via protocolo LDAP (OpenLDAP ou Active Directory).
• DMN com outras linguagens: JUEL, JavaScript, Groovy ou Python.
• Integração com Bibliotecas externas Python, Java, etc.
• Tenants no Camunda.
• Camunda e Spring Framework.
• Microsserviços e conectores.
• Camunda com Apache Maven.
• Como Apoiar o projeto Camunda com códigos de melhorias.
• Overview do Camunda para orquestração de microsserviços.

Camunda Platform - Zeebe Cluster.

• Instalando o Camunda Platform em Kubernetes.
• Helm Camunda Platform.
• Camunda - Zeebe Cluster.
• Escalando Workers e Connectors.
• Zeebe Gateway.
• Camunda Operator.
• Kibana.

Carga Horária:

• 32 Horas.

Pré-Requisitos:

• Conhecimento básico de Java (Tópicos de Desenvolvimento).
• Conhecimento básico em Docker e Kubernetes (Tópicos de instalação)
• 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 : 8GB
• Espaço em Disco: 50GB
• Processador: 4 Cores.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Camunda 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.

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

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor