Treinamento Kubeflow - Machine Learning Toolkit for Kubernetes
O treinamento Kubeflow foi elaborado para apresentar e conceituar a plataforma de aprendizado de máquina Kubeflow, conhecido como Machine Learning Toolkit para Kubernetes a plataforma é de código aberto e projetada para permitir o uso de pipelines de aprendizado de máquina orquestrados em fluxos de trabalho complicados em execução no Kubernetes. Atende as necessidades da MLOps, sendo o cientista de dados o profissional mais atuante nesta ferramenta com apoio das facilidades de deploy do Kubernetes.
Calendário de turmas.
Somente no modelo corporativo no momento.
Dificuldade: Avançado.
Aplicabilidade.
Este treinamento foi desenvolvido usando o Kubeflow 1.6.1 e foi modificado pela última vez em 7 de Janeiro de 2023.
Conteúdo Programático
Conceitual.
- Introdução a Data Science.
- O profissional Data Scientist.
- Pipeline de dados.
- Kubernetes.
- O Software Kubeflow.
- Software Livre x Open Source.
- Licenciamento.
- Histórico do Kubeflow.
- Empresas usando Kubeflow no Mundo.
- Empresas usando Kubeflow no Brasil.
- Comunidade Kubeflow.
- Versões do Kubeflow.
- Casos de Uso com Kubeflow.
Introdução as Ferramenta de Machine Learning no Kubeflow.
- Linguagem Python.
- Jupyter Notebook.
- Chainer.
- Scikit-learn.
- PyTork.
- MPI.
- TensorFlow.
- XGBoost.
Kubeflow Applications e Scaffolding
- Chainer Operator.
- MPI Operator.
- pyTork Operator.
- XGBoost Operator.
- Fainring.
- TensorFlow batch prediction.
Instalação e arquitetura.
- Arquitetura do Kubernetes.
- Arquitetura do Kubeflow.
- Requisitos de instalação.
- Instalando o Kubeflow.
- Configurando o Kubeflow.
Distribuições Kubeflow.
- Kubeflow no Google Cloud.
- Kubeflow no AWS.
- Kubeflow no Azure.
- Kubeflow no OpenShift.
Kubeflow.
- Kubeflow UI.
- Central Dashboard.
- Kubeflow Notebooks.
- Models.
- Volumes.
- Experiments (AutoML).
- Experiments (KFP).
- Kubeflow Pipelines.
- KFServing.
- Katib.
- Training Operators.
- Runs.
- Recurring Runs.
- Artifacts.
- kubeflow API.
- Kubeflow SDK.
- Multi-Tenancy.
ML Kubeflow.
- Fase Experimental.
- Fase em Produção.
Ferramentas Kubeflow.
- Kfctl.
- Kustomize.
- KFServiing.
- Kubeflow pipeline.
Add-Ons.
- Elyra.
- Istio.
- Kale.
- Fairing.
- Feature Store.
- Tools for serving
Carga Horária.
- 24 Horas.
Modalidade do Treinamento.
- Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
- On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
- In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.
Pré-Requisitos.
- Conhecimento Básico containers.
- Conhecimento Básico de Machine Learning e Data Science.
Requisitos:
- Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
- O Computador deve estar com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
- Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 15 alunos para um melhor desempenho.
Requisitos Recomendados de Hardware.
- Memória RAM: ideal 16GB e mínimo : 10GB
- Espaço em Disco: Ideal 45GB e mínimo 30 GB.
- Processadores: 64 bits (chipsets de x64).
- CPU: 6 CPUs/núcleos.
- Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
- Virtualbox.
Material.
Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:
- Todos os softwares Kubeflow e acessórios na sua última versão estável.
- Material próprio em Português do Brasil.
- Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
- Apostilas com exercícios práticos (hacks) desenvolvidos no treinamento.
- Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
- Brindes: Caneta, Pasta e Bloco de Anotações. (Somente em presenciais)
Metodologia.
- Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.
Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Kubeflow e cursos Kubeflow. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.
Inscrições, Informações e Valores

Diferenciais da Ambiente Livre.
A Ambiente Livre tem 19 anos no mercado, pioneirismo na oferta de consultoria, treinamentos, projetos e suporte em softwares de código-fonte aberto e software livre com um ecossistema voltado a negócios, e pode lhe ajudar a gerir complexidades, reduzir custos, permitindo adaptar e oferecer inovação inteligente necessária para o seu sucesso.
3.535 profissionais capacitados em 325 turmas ministradas.
Atuação global, 807 empresas impactadas em projetos, consultorias e treinamentos no Brasil, América Latina, Europa e África.
Networking entre profissionais, comunidades e startups de tecnologias Open Source e Free Software.
Treinamentos baseados em experiência de projetos e consultorias, 2.230 tutorais documentados, atualizados e disponibilizado de forma vitalícia em EAD.
Empresa 100% focada em Open Source e Free Software e contribuidora com equipe atuante nos projetos e eventos de código aberto e software livre.
Apoio na criação de 4 startups / Spin-off baseadas em soluções Open Source ou Free Software.
Instrutor.

Marcio Junior Vieira
- 22 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.
- Pesquisador pela Universidade de Brasília no Laboratório de Tecnologias da Tomada de Decisão - UnB/LATITUDE.
- Graduado em Tecnologia em Informática(2004) e pós-graduado em Software Livre(2005) ambos pela UFPR.
- Palestrante FLOSS em: FISL, The Developes Conference, Latinoware, Campus Party, Pentaho Day, Ticnova, PgDay e FTSL.
- Organizador Geral: Pentaho Day 2017, 2015, 2019 e apoio nas ed. 2013 e 2014.
- Data Scientist, instrutor e consultor de Big Data e Data Science com tecnologias abertas.
- Ajudou a capacitar equipes de Big Data na IBM, Accenture, Tivit, Sonda, Serpro, Dataprev, Natura, MP, Netshoes, Embraer entre outras.
- Especialista em implantação e customização de Big Data com Hadoop, Spark, Pentaho, Cassandra e MongoDB.
- Contribuidor de projetos open sources ou free software internacionais, tais como Pentaho, Apache Hop, LimeSurvey, SuiteCRM e Camunda.
- Especialista em implantação e customização de ECM com Alfresco e BPM com Activiti, Flowable e Camunda.
- Certificado (Certified Pentaho Solutions) pela Hitachi Vantara (Pentaho inc).
- Ganhou o prêmio Camunda Champion em 2022 em reconhecimento a suas contribuições com o projeto Open Source Camunda.
- Membro da The Order Of de Bee (Comunidade Alfresco trabalhando para desenvolver o ecossistema Alfresco independente)