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Marcio Junior Vieira

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, LimeSurveySuiteCRM e Camunda.
  • Especialista em implantação e customização de ECM com Alfresco e BPM com ActivitiFlowable e Camunda.
  • Certificado (Certified Pentaho Solutions) pela Hitachi Vantara (Pentaho inc).
  • 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)

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Apache Atlas

Sobre o Treinamento

O HUE (Hadoop User Experience) é uma interface de usuário web que facilita o uso do ecossistema Hadoop para processamento de big data. Este treinamento fundamental em HUE prepara profissionais para explorar e utilizar eficientemente as ferramentas do Hadoop para análise e processamento de dados em larga escala. Seu conteúdo programático foi desenvolvido para capacitar os participantes a dominar as técnicas essenciais necessárias para lidar com big data de forma eficaz.

Modalidades do Treinamento:

  • In Company (Presencial ou Online) - Turmas fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Conteúdo Programático.

Conceitual Opensearch.

Instalação do Opensearch.

Fundamentos do Opensearch

  • Arquitetura do Opensearch.
  • Sharding.
  • Arquivos Básicos.
  • Conceitos Básicos.
  • Admin UI.
  • Adicionando conteúdo ao Opensearch.
  • Alterando parâmetros da URL.
  • Adicionando conteúdo personalizado.
  • indexando coleções de documentos.
  • Deletando documentos.
  • Pesquisando Documentos
  • Operações de CRUD.

 Índices no Opensearch.

  • Introdução aos índices no Opensearch.
  • Estrutura de um índice: documentos, shards e réplicas.
  • Criação de um índice
  • Configurações de índice e mapeamento de tipos.
  • Indexação de documentos
  • Tokenização.
  • Normalização.
  • Encontrando a raiz das palavras.
  • Stopwords.
  • Sinônimos.
  • Erros ortográficos
  • Analysis.
  • Index Shard Allocation.
  • Index blocks.
  • Mapper.
  • Merge.
  • Similarity module.
  • Slow Log.
  • Index Sorting.

Configurações do Opensearch.

  • Introdução às configurações no Opensearch.
  • Arquivo de configuração Opensearch.yml.
  • Configuração de armazenamento (caminho de dados e log).
  • Configuração de plugins e módulos.
  • Configuração de indexação e busca.
  • Configuração de idioma.

Cluster

  • O modelo distribuído.
  • Configuração de um cluster Opensearch.
  • Configurações de rede e descoberta de nós.
  • Shards: número, tamanho e alocação
  • Réplicas e alta disponibilidade.

API

  • API Opensearch.
  • EQL search APIs.
  • Data stream APIs

Opensearch e Java

  • Overview.
  • Apache Maven.
  • Setup do Ambiente de Desenvolvimento.
  • Java client.
  • Conectando ao Opensearch.
  • Java Low Level REST Client.
  • Indexando documentos.

Logstash

  • Instalação e Configuração.
  • Inputs, Filters, and Outputs.
  • Backup and restore.
  • Melhores práticas.

Openseach Dashboard

  • Instalação e configuração.
  • Time Picker, Search, and Filters.
  • Opensearch Discover, Visualization, and Dashboard Interfaces.
  • Backup and restore
  • Melhores práticas.

Monitoramento

  • Monitoramento.
  • Desdobramento, desenvolvimento.
  • Manutenção e otimização básica.

Carga Horária:

  • 32 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 de desenvolvimento.

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

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.

Inscrições, Informações e Valores

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Treinamento em HUE

Sobre o Treinamento

O HUE (Hadoop User Experience) é uma interface de usuário web que facilita o uso do ecossistema Hadoop para processamento de big data. Este treinamento fundamental em HUE prepara profissionais para explorar e utilizar eficientemente as ferramentas do Hadoop para análise e processamento de dados em larga escala. Seu conteúdo programático foi desenvolvido para capacitar os participantes a dominar as técnicas essenciais necessárias para lidar com big data de forma eficaz.

Modalidades do Treinamento:

  • In Company (Presencial ou Online) - Turmas fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Conteúdo Programático.

Conceitual Opensearch.

Instalação do Opensearch.

Fundamentos do Opensearch

  • Arquitetura do Opensearch.
  • Sharding.
  • Arquivos Básicos.
  • Conceitos Básicos.
  • Admin UI.
  • Adicionando conteúdo ao Opensearch.
  • Alterando parâmetros da URL.
  • Adicionando conteúdo personalizado.
  • indexando coleções de documentos.
  • Deletando documentos.
  • Pesquisando Documentos
  • Operações de CRUD.

 Índices no Opensearch.

  • Introdução aos índices no Opensearch.
  • Estrutura de um índice: documentos, shards e réplicas.
  • Criação de um índice
  • Configurações de índice e mapeamento de tipos.
  • Indexação de documentos
  • Tokenização.
  • Normalização.
  • Encontrando a raiz das palavras.
  • Stopwords.
  • Sinônimos.
  • Erros ortográficos
  • Analysis.
  • Index Shard Allocation.
  • Index blocks.
  • Mapper.
  • Merge.
  • Similarity module.
  • Slow Log.
  • Index Sorting.

Configurações do Opensearch.

  • Introdução às configurações no Opensearch.
  • Arquivo de configuração Opensearch.yml.
  • Configuração de armazenamento (caminho de dados e log).
  • Configuração de plugins e módulos.
  • Configuração de indexação e busca.
  • Configuração de idioma.

Cluster

  • O modelo distribuído.
  • Configuração de um cluster Opensearch.
  • Configurações de rede e descoberta de nós.
  • Shards: número, tamanho e alocação
  • Réplicas e alta disponibilidade.

API

  • API Opensearch.
  • EQL search APIs.
  • Data stream APIs

Opensearch e Java

  • Overview.
  • Apache Maven.
  • Setup do Ambiente de Desenvolvimento.
  • Java client.
  • Conectando ao Opensearch.
  • Java Low Level REST Client.
  • Indexando documentos.

Logstash

  • Instalação e Configuração.
  • Inputs, Filters, and Outputs.
  • Backup and restore.
  • Melhores práticas.

Openseach Dashboard

  • Instalação e configuração.
  • Time Picker, Search, and Filters.
  • Opensearch Discover, Visualization, and Dashboard Interfaces.
  • Backup and restore
  • Melhores práticas.

Monitoramento

  • Monitoramento.
  • Desdobramento, desenvolvimento.
  • Manutenção e otimização básica.

Carga Horária:

  • 32 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 de desenvolvimento.

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

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.

Inscrições, Informações e Valores

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Treinamento Prometheus

Sobre o treinamento

O treinamento Prometheus fundamental é destinado há para quem precisa conhecer as principais funcionalidades do Prometheus e implantar uma solução de base de dados de série de tempo para monitoramento e alerta. Ele é desbloqueado de uma infraestrutura maior, tornando-o uma ferramenta confiável para diagnosticar problemas imediatamente, sólido para coleta de dados de eventos e alertas para monitoramento. O curso permite desde a configuração e administração do ambiente Prometheus e suas principais integrações com ambiente computacionais. 

Todo o treinamento e ministrado com a versão Open Source do Prometheus. Materiais Prometheus em Português do Brasil. Ambiente de educação e metodologia de ensino personalizada. Conheça nosso conteúdo programático que foi construído para formação de especialistas em Prometheus , O mesmo mescla conhecimentos conceituais e praticas para registro de métricas em tempo real em um banco de dados de séries temporais (permitindo alta dimensionalidade) construído usando um modelo HTTP pull, com consultas flexíveis e alertas em tempo real, assim como necessidades de infraestrutura, integração e programação, necessários para implementação completa do Prometheus.

Calendário de turmas abertas Prometheus.

Somente turmas corporativas.

Dificuldade: Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Prometheus LTS 2.53.1 e foi modificado pela última vez em 6 de Agosto de 2024.

Conteúdo Programático

Conceitual - Visão geral do Prometheus.

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

Instalação e configuração do Prometheus.

Trabalhando com o Prometheus.

  • Prometheus Web UI.
  • PromQL (Prometheus Query Language).
  • Casos de Uso.
  • Navegando nas interfaces gráficas (UI).
  • Dashboarding.

Coletando dados

  • Scraping & Exporters.
  • Pushing Data.
  • Push Metrics.
  • Pushing metrics.

Instrumentação de aplicações.

  • Códigos de instrumentação.
  • Client libraries.

Monitoramento e alerta.

  • Definição e Configuração de Alertas.
  • Regras de gravação e alerta.
  • Monitoring Host Metrics.
  • Monitorando AWS Lambda.
  • Node e WMI exporters.
  • Configurando o Alertmanager.
  • Gerenciando alertas.
  • Building Exporters.
  • Advanced Querying.
  • Relabeling.
  • Blackbox Monitoring.
  • Local Storage.

Infraestrutura distribuída.

  • Monitoramento de ambientes On-Premises.
  • Monitoramento em Cloud.
  • Monitoramento GCP e EC2.

Segurança, Integrações e Otimizações.

  • Prometheus security model.
  • Authentication.
  • Authorization.
  • Encryption.
  • API management.
  • Federation e HTTP service discovery
  • Remote write tuning parameters.
  • Optimizing data.
  • Systems usage.
  • Monitoring and Debugging Prometheus.

Assuntos avançados.

Carga Horária.

  • 16 Horas.

Público Alvo.

  • Administradores de sistemas e redes.
  • Equipes DevOps.
  • Interessados em monitoramentos de sistemas.

MODALIDADES DE 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.

  • Conhecimentos em utilização de sistemas web.
  • Conhecimento básico em algum sistema operacional (Windows, Linux ou MAC).
  • 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 Prometheus 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 Prometheus 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 Prometheus e cursos Prometheus. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

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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.

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Treinamento Análise de Dados com R

O treinamento Análise de Dados com R foi elaborado para apresentar, conceituar e colocar na pratica a linguagem R, com sua aplicabilidade para análise de grandes conjuntos de dados em diversas áreas de negócio.
O R é uma tecnologia de código aberto e tem como sua principal característica atender necessidades da analise estatística e está incorporada ou integrada a diversos outros software de analise e processamento de dados como Apache Spark, Power BI, Tableau, Pentaho, Apache Hop, Apache Nifi, entre outros, assim como conectividade aos principais bancos de dados do mercado. Cientista de dados e Analistas de dados sãos profissional atuantes nesta ferramenta, e podem aplicar seus conceitos para especializações como: People Analytics, Financial Analytics, Marketing Analytics, etc.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando a linguagem R 4.3.2 e foi modificado pela última vez em 12 de Novembro de 2023.

Conteúdo Programático

Conceitual.

  • Introdução a Data Science.
  • O profissional Cientista de Dados.
  • People Analytics, Financial Analytics e outras especializações.
  • O Software R.
  • Software Livre x Open Source.
  • Licenciamento do R.
  • Histórico do R.
  • R Foundation.
  • Empresas usando R no Mundo.
  • Empresas usando R no Brasil.
  • Comunidade R.
  • Versões do R.
  • Casos de Uso com R.

Instalando o R.

  • Instalando o Software R.
  • Instalação do RStudio IDE.
  • Instalação do software adicionais.

Fundamentos da Linguagem R.

  • A linguagem R.
  • Operadores.
  • Tipos de Dados.
  • Variáveis.
  • Vetores.
  • Matrizes.
  • Listas
  • Strings.
  • Funções
  • Expressões Regulares
  • Pacotes.
  • Principais Bibliotecas de R para análise de dados.
  • NSE (Non-standard evaluation)
  • Pipe.

RStudio IDE

  • Interfaces.
  • Atalhos.
  • Projetos.
  • Addins.
  • Cheatsheets.
  • Snippets.

Estrutura de Dados em R.

  • Data Frames.
  • Usando R para Importação.
  • Lendo dados de arquivos (CSV).
  • Limpeza de dados.
  • Preparação de dados.
  • Construindo Datasets.
  • Outras fontes de dados (Excel, bases de dados, web).
  • Manipulação de Banco de Dados.

Visualização de Dados em R.

  • Graphics Package.
  • plot.
  • barplot.
  • hist.
  • boxplot
  • scatter plot.
  • Heat Map.
  • ggplot2 package (qplot e ggplot).

Formatação de Dados.

  • Formatando e Limpando os Dados com dplyr.
  • Formatando e Limpando os Dados com tidyr.

Métodos estatísticos em R.

  • Funções Estatísticas.
  • Dealing.
  • Probability distributions.
  • Distributions (Binomial, Poisson, Normal).
  • Grouping e loops.
  • Conditional execution.
  • Escrevendo suas funções.

Análise Preditiva e Machine Learning com R.

  • Introdução à Machine Learning.
  • Linear Regressions.
  • Recommendations.
  • Clusterin.
  • KMeans.
  • Classification.
  • Naive Bayes.
  • Decision Trees.
  • Correlação entre causa e efeito.

Gerais.

  • Big Data Ecosystem.
  • Importação de Dados e Web Scraping.
  • Text Mining.
  • Subsetting, Séries Temporais e Análise Reproduzível.
  • Documentação com R Markdown.
  • Programação funcional com R.

Overview People Analytics - R para Recursos Humanos.

  • Fundamentos de HR analytics.
  • Interpretação de dados.
  • Storytelling.
  • Aquisição de dados.
  • Data-Management Tools.

Carga Horária.

  • 32 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 de Estatística é recomendável.
  • Conhecimento Básico de programação é recomendável.

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: 30 GB
  • Processadores: 64 bits (chipsets de x64).
  • CPU: 4 CPUs/núcleos.
  • Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
  • Virtualbox.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares R 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 R e cursos R. 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 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.

 

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Treinamento em OpenSearch

Sobre o Treinamento

O OpenSearch é um mecanismo de pesquisa e análise de código aberto distribuído, construído no Apache Lucene e desenvolvido em Java. O treinamento fundamental em OpenSearch prepara profissionais para o mercado de indexação textual e documental para pesquisas elásticas e eficientes de fontes de big data ou de sistemas com que pretendem embutir o OpenSearch como motor de busca textual. Seu conteúdo programático foi desenvolvido para que profissionais possam implementar soluções soluções complexas em ambientes clusterizados para gestão de buscas textuais.

Modalidades do Treinamento:

  • In Company (Presencial ou Online) - Turmas fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Conteúdo Programático.

Conceitual OpenSearch.

Instalação do OpenSearch.

Fundamentos do OpenSearch

  • Arquitetura do OpenSearch.
  • Sharding.
  • Arquivos Básicos.
  • Conceitos Básicos.
  • Admin UI.
  • Adicionando conteúdo ao OpenSearch.
  • Alterando parâmetros da URL.
  • Adicionando conteúdo personalizado.
  • indexando coleções de documentos.
  • Deletando documentos.
  • Pesquisando Documentos
  • Operações de CRUD.

 Índices no OpenSearch.

  • Introdução aos índices no OpenSearch.
  • Estrutura de um índice: documentos, shards e réplicas.
  • Criação de um índice
  • Configurações de índice e mapeamento de tipos.
  • Indexação de documentos
  • Tokenização.
  • Normalização.
  • Encontrando a raiz das palavras.
  • Stopwords.
  • Sinônimos.
  • Erros ortográficos
  • Analysis.
  • Index Shard Allocation.
  • Index blocks.
  • Mapper.
  • Merge.
  • Similarity module.
  • Slow Log.
  • Index Sorting.

Configurações do OpenSearch.

  • Introdução às configurações no OpenSearch.
  • Arquivo de configuração OpenSearch.yml.
  • Configuração de armazenamento (caminho de dados e log).
  • Configuração de plugins e módulos.
  • Configuração de indexação e busca.
  • Configuração de idioma.

Cluster

  • O modelo distribuído.
  • Configuração de um cluster OpenSearch.
  • Configurações de rede e descoberta de nós.
  • Shards: número, tamanho e alocação
  • Réplicas e alta disponibilidade.

API

  • API OpenSearch.
  • EQL search APIs.
  • Data stream APIs

OpenSearch e Java

  • Overview.
  • Apache Maven.
  • Setup do Ambiente de Desenvolvimento.
  • Java client.
  • Conectando ao OpenSearch.
  • Java Low Level REST Client.
  • Indexando documentos.

Logstash

  • Instalação e Configuração.
  • Inputs, Filters, and Outputs.
  • Backup and restore.
  • Melhores práticas.

Openseach Dashboard

  • Instalação e configuração.
  • Time Picker, Search, and Filters.
  • OpenSearch Discover, Visualization, and Dashboard Interfaces.
  • Backup and restore
  • Melhores práticas.

Monitoramento

  • Monitoramento.
  • Desdobramento, desenvolvimento.
  • Manutenção e otimização básica.

Carga Horária:

  • 32 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 de desenvolvimento.

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

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.

Inscrições, Informações e Valores

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Treinamento em ElasticSearch

Sobre o Treinamento

O ElasticSearch é um mecanismo de pesquisa e análise de código aberto distribuído, construído no Apache Lucene e desenvolvido em Java. O treinamento fundamental em ElasticSearch prepara profissionais para o mercado de indexação textual e documental para pesquisas elásticas e eficientes de fontes de BIG DATA ou de sistemas com que pretendem embutir o ElasticSearch como motor de busca textual. Seu conteúdo programático foi desenvolvido para que profissionais possam implementar soluções soluções complexas em ambientes clusterizados para gestão de buscas textuais.

Modalidades do Treinamento:

  • In Company (Presencial ou Online) - Turmas fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Conteúdo Programático.

Conceitual ElasticSearch.

Instalação do ElasticSearch.

Fundamentos do ElasticSearch

  • Arquitetura do ElasticSearch.
  • Sharding.
  • Arquivos Básicos.
  • Conceitos Básicos.
  • Admin UI.
  • Adicionando conteúdo ao ElasticSearch.
  • Alterando parâmetros da URL.
  • Adicionando conteúdo personalizado.
  • indexando coleções de documentos.
  • Deletando documentos.
  • Pesquisando Documentos
  • Operações de CRUD.

 Índices no ElasticSearch.

  • Introdução aos índices no ElasticSearch.
  • Estrutura de um índice: documentos, shards e réplicas.
  • Criação de um índice
  • Configurações de índice e mapeamento de tipos.
  • Indexação de documentos
  • Tokenização.
  • Normalização.
  • Encontrando a raiz das palavras.
  • Stopwords.
  • Sinônimos.
  • Erros ortográficos
  • Analysis.
  • Index Shard Allocation.
  • Index blocks.
  • Mapper.
  • Merge.
  • Similarity module.
  • Slow Log.
  • Index Sorting.

Configurações do ElasticSearch.

  • Introdução às configurações no ElasticSearch.
  • Arquivo de configuração ElasticSearch.yml.
  • Configuração de armazenamento (caminho de dados e log).
  • Configuração de plugins e módulos.
  • Configuração de indexação e busca.
  • Configuração de idioma.

Cluster

  • O modelo distribuído.
  • Configuração de um cluster ElasticSearch.
  • Configurações de rede e descoberta de nós.
  • Shards: número, tamanho e alocação
  • Réplicas e alta disponibilidade.

API

ElasticSearch e Java

  • Overview.
  • Apache Maven.
  • Setup do Ambiente de Desenvolvimento.
  • Java client.
  • Conectando ao ElasticSearch.
  • Java Low Level REST Client.
  • Indexando documentos.

Logstash

  • Instalação e Configuração.
  • Inputs, Filters, and Outputs.
  • Backup and restore.
  • Melhores práticas.

Kibana

  • Instalação e configuração.
  • Time Picker, Search, and Filters.
  • Kibana Discover, Visualization, and Dashboard Interfaces
  • Backup and restore
  • Melhores práticas.

Monitoramento

  • Monitoramento.
  • Desdobramento, desenvolvimento.
  • Manutenção e otimização básica.

Carga Horária:

  • 32 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 de desenvolvimento.

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

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.

Inscrições, Informações e Valores

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Treinamento PrestoDB - SQL query engine

Sobre o Treinamento.

Este treinamento capacita os alunos para com o Software PrestoDB. O Presto é um mecanismo de consulta distribuído para BIG DATA usando a linguagem de consulta SQL. Sua arquitetura permite que os usuários consultem fontes de dados como Hadoop, Cassandra, Kafka, AWS S3, Alluxio, MySQL, MongoDB e Teradata, e permite o uso de várias fontes de dados em uma consulta.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

  • Empregar Presto conceitos-chave para otimizar os sistemas de BIG DATA modernos.
  • Executar armazéns de escala de exabyte.
  • Clone os dados para um sistema de armazenamento de dados proprietário.
  • Configurar os principais recursos do PrestoDB.
  • Utilizar as opções da interface do usuário do PrestoDB.
  • Connectar-se com Ferramentas de Visualização.

Público-alvo.

Este treinamento é direcionado para as seguintes profissionais:

  • Engenheiros de infraestrutura de BIG DATA.
  • Engenheiro de Dados.
  • Desenvolvedores.
  • Cientistas de Dados.

Dificuldade.

Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o PrestoDB 0.254 e foi modificado pela última vez em 02 de Março de 2023.

Conteúdo Programático

Introdução e conceituais.

  • SQL ANSI.
  • Query Engines.
  • O que é o PrestoDB.
  • Arquitetura do PrestoDB.
  • Recursos e benefícios do PrestoDB.
  • Comparação com outras ferramentas de processamento de dados.
  • Licenciamento (Free Software X Open Source).
  • Empresas usando PrestoDB no mundo.
  • Empresas usando PrestoDB no Brasil.
  • Versões do PrestoDB.
  • Comunidade PrestoDB no Brasil e no Mundo.
  • Casos de Uso.
  • Livros, sites, documentação e referências complementares.

Instalação e Configuração.

  • Requisitos de hardware e software.
  • Instalação do PrestoDB em diferentes sistemas operacionais.
  • Configuração básica do PrestoDB.

Modelagem de Dados e Consultas

  • SQL Statement Syntax.
  • Tipos de dados suportados pelo PrestoDB.
  • Modelagem de dados no PrestoDB.
  • Consultas SQL básicas no PrestoDB.
  • Consultas SQL avançadas no PrestoDB.
  • Consultas distribuídas no PrestoDB.
  • Filtrando dados.
  • Migrando fontes de dados.
  • Trabalhando com bandas de bolllinger.
  • Benchmarking com TCHP.
  • Trabalhando com conectores.

Administração e Gerenciamento de Cluster

  • Web Interface.
  • Tuning Presto.
  • Properties Reference.
  • Conceitos de gerenciamento de cluster no PrestoDB.
  • Configuração de um cluster PrestoDB.
  • Adição e remoção de nós do cluster.
  • Monitoramento e solução de problemas do cluster.

Integração com outras Ferramentas

  • Driver JDBC para PrestoDB.
  • Integração com ferramentas de armazenamento de dados, como Hadoop HDFS, Amazon S3, Minio, e outros
  • Integração com ferramentas de processamento de dados, como Apache Spark e Apache Flink.
  • Integração com ferramentas de Business Intelligence e ETL (Pentaho, Hop).

Segurança

  • Configuração de segurança.
  • Password File Authentication.
  • Authorization.

API

  • HTTP Connector
  • Presto Client REST API.
  • Presto Worker REST API.
  • SerializedPage Wire Format.

Uso Avançado

  • Uso de funções personalizadas no PrestoDB.
  • Uso de UDFs (User-Defined Functions) no PrestoDB.
  • Uso de recursos avançados de segurança, como a criptografia de dados.
  • Uso do PrestoDB em ambientes de produção.

Práticas recomendadas

  • Melhores práticas para modelagem de dados e consultas no PrestoDB.
  • Melhores práticas para gerenciamento de cluster no PrestoDB.
  • Melhores práticas para integração com outras ferramentas.
  • Melhores práticas para uso avançado do PrestoDB.

Carga Horária.

  • 24 Horas.

Modalidade do Treinamento.

  • In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Pré-requisitos.

Este treinamento pressupõe que o aluno seja competente com as seguintes ferramentas, tecnologias e conceitos:

  • Conhecimento básico em desenvolvimento Java.
  • Conhecimento básico em arquitetura de microsserviços.

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 (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 PrestoDB 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 que necessita analisar dados de suas áreas e todas as fases da implantação.
  • 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 PrestoDB e cursos PrestoDB. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

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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

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Treinamento Camunda BPM Platform 7

Sobre o Treinamento

O treinamento fundamental em Camunda Platform 7 BPM, conhecido como Camunda 7, é voltado para analista de negocio que pretendem mapear processos usando notação BPMN, CMMN ou DMN e desenvolvedores que pretendem conhecer o processo de implementação de workflows na ferramenta Camunda e integrar a suas aplicações. As integrações técnicas do treinamento serão expostas em linguagem Java mas podem ser desenvolvidos via SDK em PHP, Javascript ou C#, e analistas de negocio mesmo não sendo dominantes de programação entenderão as possibilidades de uso da solução como um motor de processos incorporado a qualquer software.

O objetivo deste treinamento de 3 dias é dar-lhe informações detalhadas sobre a automação de processos com o Camunda BPM e Java, no final desse treinamento você irá conhecer o básico da BPMN, compreender os conceitos técnicos essenciais do mecanismo BPM da Camunda 7 e ser capaz de implementar aplicativos de processo por conta própria e saber como testá-los.

Calendário de turmas abertas

  1. Online - Ao Vivo
  • Data: - -
  • Local: Online - Ao Vivo
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Nosso Expertise com o Camunda Plataform.

A Ambiente Livre tem uma verticalização especialista em BPM e ECM Open Source, e atua levando conhecimento as empresas sobre a plataformas BMP Open Source Camunda, através de projetos, consultorias, capacitações, eventos, cursos de Camunda, workshops e treinamentos de Camunda.

Profissionais com 6 anos de experiência na Plataforma Camunda.

9 projetos implementados.

24 empresas atendidas com Camunda Plataform no Brasil e Portugal.

Referência Nacional em BPM Open Source, relacionamento comunitário, 2 contribuidores do projeto Camunda na equipe, sendo 1 premiado como Camunda Champion 2022.

256 Alunos formados em treinamentos Camunda.

Dificuldade: Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Camunda 7 Community Edition na versão 7.19, e foi modificado pela última vez em 4 de Novembro de 2023.

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.

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

BPM e Automação de processos

  • Modelagem de processo com BPMN 2.0.
  • Principais Elementos da Notação BPMN.
  • 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.

Process Engine

  • Arquitetura do Camunda.
  • API (Java, REST, SOAP).
  • Dados de processo (Variáveis, XML, JSON) e Idioma de Expressão (JUEL, XPath).
  • Gestão de tarefas humanas.
  • Manipulação de erros.
  • Cenários de implantação.
  • Versionamento de Processos.
  • Orquestração de serviços.

Aplicações de processo

  • Arquitetura de aplicações de processo.
  • Testes unitários com JUnit e Arquillian.
  • Interfaces de usuário / Formulários de tarefas.
  • Cenários de implantação.
  • Acessando Serviços (Java, REST, SOAP, EMail)

Integrações via API REST

  • O protocolo REST.
  • Arquitetura dos Serviços Camunda (API REST).
  • Formas de Autenticação.
  • JSON Objects
  • Usando o RESTClient.
  • API REST Batch.
  • API REST Case Definition.
  • API REST Case Instance.
  • API REST Deployment.
  • API REST Engine.
  • API REST Execution e External Task.
  • API REST Variable Instance.
  • Camunda REST client para Java Spring Boot.

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.
  • Usando o Java Delegate.
  • Como Apoiar o projeto Camunda com códigos de melhorias.
  • Overview do Zeebe para orquestração de microsserviços.

Carga Horária:

  • 24 Horas.

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

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.
  • Caneta, Pasta e Bloco de Anotações.

Metodologia

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

Próxima turma

  • Data: - -
  • Local:
  • Contato
 

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

[No form id or name provided!]


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

Williane Delfino

  • Graduada em Pedagogia pela UFOPA.
  • Acadêmica de Análise e Desenvolvimento de Sistemas na UNAMA.
  • Vasta experiência como Gestora Pedagógica em ambientes não-escolares.
  • Atuou como assistente de apoio à aprendizagem na AIESEC Argentina.
  • Integrou o time de desenvolvedores Back-end Compass.uol e Everymind, especializado em integrações Mulesoft.
  • Especialista em customização de ECM com Alfresco e BPM com Camunda.
  • Realizou treinamentos para equipes de gestão empresarial com Alfresco Digital Business Platform.
  • Contribuidora de projetos Open Source como Camunda.
  • Palestrante na ConFLOSS.

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Treinamento BentoML

O treinamento BentoML prepara profissionais para utilizar framework Python utilizado para servir modelos de aprendizado de máquina em produção em escala. Os modelos fornecidos são independentes de seu ambiente; todos os artefatos de modelo, código-fonte e dependências são encapsulados em um formato autocontido chamado Bento. É como ter seu modelo "como um serviço". Entenda o BentoML como o Docker para modelos de ML gerando imagens de Virtual Machines com APIs pré-programadas prontas para implantação e inclui recursos que facilitam para testar essas imagens. O BentoML pode ajudar a acelerar o esforço iniciais de desenvolvimento de projetos de Machine Learning.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Avançado.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o BentoML V1.0.12 e foi modificado pela última vez em 14 de Janeiro de 2023.

Conteúdo Programático

Conceitual.

  • Introdução a Data Science.
  • O profissional Data Scientist.
  • Pipeline de dados.
  • A Linguagem Python.
  • O Software BentoML.
  • Software Livre x Open Source.
  • Licenciamento.
  • Histórico do BentoML.
  • Empresas usando BentoML no Mundo.
  • Empresas usando BentoML no Brasil.
  • Comunidade BentoML.
  • Versões do BentoML.
  • BentoML Cloud.
  • Casos de Uso com BentoML.

Introdução as Frameworks de Machine Learning no BentoML.

  • Scikit-learn.
  • Pandas
  • PyTork.
  • TensorFlow.
  • XGBoost.
  • Jupyter Notebook.

Arquitetura do BentoML.

  • Arquitetura do BentoML.
  • Bento Client.
  • Bento Server.
  • Frameworks de Machine Learning suportados.

Instalação do BentoML.

  • Requisitos de instalação.
  • Instalando o BentoML com Docker.
  • Configurando o BentoML.
  • gRPC X HTTP.
  • YAML.
  • Docker.
  • Bentoctl.

Modelos no BentoML

  • Modelos
  • Preparando Modelos.

Serviços.

  • Services.
  • Criando um Service.
  • Debugging Runners.
  • Route.
  • Inference Context.
  • IO Descriptors.
  • Schema e Validação.
  • Pandas DataFrame.
  • JSON.
  • Composite Types.
  • Usando modelos em Serviços.

Building BentoML.

  • Construindo Bentos.
  • Gerenciando Bentos.
  • Local Bento Store.
  • Import and Export.
  • Push and Pull.
  • Bento Build Options
  • Python Packages.

Generate Docker.

  • Deploying Bentos.
  • Containerize Bentos.
  • Deploy via Web UI.
  • Deploy via kubectl.
  • Deploy with bentoctl

API.

  • Service API.
  • Bento Store APIs.
  • Metric APIs.
  • Framework API.
  • BentoML CLI.
  • Deploy API.

Integrações.

Segurança

  • Securing Endpoint Access.
  • Server Side Authentication.
  • Security Policy.

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 8GB
  • Espaço em Disco: 30 GB.
  • Processadores: 64 bits (chipsets de x64).
  • CPU: 4 CPUs/núcleos.
  • Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
  • Virtualbox.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares BentoML 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 BentoML e cursos BentoML. 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 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.

 

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Treinamento Apache Mesos

Sobre o Treinamento

Este treinamento Apache Mesos é recomendado a técnicos que já conheçam os conceitos e o básicos da infraestrutura de Big Data e queiram ampliar seus conhecimento sobre sistemas distribuídos para ambiente de Big Data, principalmente para uso junto ao Apache Hadoop e Apache Spark.
O Apache Mesos (https://mesos.apache.org/) é uma plataforma que abstrai recursos computacionais de camada subjacentes, facilitando o desenvolvimento de sistemas distribuídos bastante escaláveis. Pode ser usada para prover uma camada de agendamento para o Docker ou atuar como uma camada de abstração para coisas como AWS. O Twitter a utilizou com grande sucesso para ajudar a escalonar sua infraestrutura, e ferramentas construídas a partir do Apache Mesos já começaram a aparecer, como o Chronos do Airbnb, um substituto do cron tolerante a falhas.

Calendário de turmas

Somente corporativos.

Objetivo

Ministrar os conceitos e técnicas de Sistemas Distribuídos no Mesos.

Público Alvo

O Treinamento Apache Mesos destina-se a profissionais de infraestrutura, arquitetos de sistemas,  engenheiros de dados e equipes de DevOps.

Dificuldade.

Avançado.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Apache Mesos 1.11 e foi modificado pela última vez em 18 de Dezembro de 2022.

Conteúdo Programático:

Introdução ao Hadoop.

Introdução ao Apache Mesos.

  • Introdução ao Apache Mesos
  • O projeto Apache Mesos.
  • Histórico do projeto Apache Mesos.
  • Versões do Apache Mesos.
  • Licenciamento (Free Software X Open Source).
  • Apache Software Foundation.
  • Patrocinadores da Apache Software Foundation.
  • Sistemas distribuídos.
  • Arquitetura do Apache Mesos.
  • Apache Mesos X Kubernetes.
  • Principais empresas que usam Apache Mesos no Mundo.
  • Principais empresas que usam Apache Mesos no Brasil.

Instalação e configuração do Apache Mesos.

  • Requisitos de instalação.
  • Instalando o Apache Mesos.
  • Configurações de Building.
  • Building Apache Mesos.
  • Apache Mesos Master
  • Apache Mesos Agent.
  • Portas e protocolos de comunicação.
  • Principais propriedades.

Apache Zookeeper.

  • Apache Zookeeper.
  • Recursos.
  • Arquitetura.
  • Data Model.
  • Caso de uso.
  • Projetos usando Zookeeper.

Administração do Apache Mesos.

  • Agendamento e alocação de recursos.
  • Resource scheduling.
  • Resource allocation.
  • Resources e attributes.
  • Alta Performance - Master Setup.
  • Tolerância a falha - Agent Setup.
  • Mesosphere.
  • ZooKeeper connection.
  • Mesos - Master server.
  • Configurando o Marathon services.
  • Configurando por argumentos de  command-line.
  • Replicated Log.
  • Fault Tolerant Agent Setup
  • Framework Rate Limiting
  • Manutenção do Cluster Mesos.
  • Upgrades e Downgrades.
  • Logging.
  • Monitoring / Metrics
  • Debugging usando CLI.
  • Configurando Fetcher Cache.
  • Fault Domains.
  • Performance Profiling.
  • Memory Profiling.

Gerenciamento de Recursos.

  • Atributos e Recursos para descrever os agentes que compõem um cluster.
  • Usando Funções de Recursos.
  • Resource Role para fair sharing.
  • Resource Role Quota.
  • Reservations.
  • Shared Resources.
  • Oversubscription.

Segurança no Apache Mesos.

  • Autenticação.
  • Autorização.
  • SSL.
  • Secrets
  • Gerenciando secrets com Mesos.

Containerização.

  • Overview sobre contêineres.
  • Orquestração de contêineres.
  • Containerizer Internals.
  • Configurando o suporte de imagem do Docker para o contêiner Mesos.
  • Suporte para Linux e POSIX systems.
  • Docker Volume Support
  • Container Sandboxes.
  • Container Volumes.
  • Nested Container and Task Group (Pod).
  • Standalone Containers.

Redes.

  • Networking Overview.
  • Detalhes de Networking.
  • Container Network Interface (CNI).
  • Port Mapping Isolator.

Storage.

  • Multiple Disks.
  • Persistent Volume.
  • Suporte a  Container Storage Interface (CSI).

Scheduler e Executor Development.

  • Executando Workloads no Apache Mesos.
  • Framework Development.
  • Designing Highly Available Mesos Frameworks.
  • Reconciliation.
  • Task State.
  • Task Health Checking.
  • Scheduler HTTP API.
  • Executor HTTP API.

API.

  • HTTP Endpoints.
  • API Client Libraries.
  • API Versioning  HTTP API.
  • RecordIO.
  • Java API
  • Operator HTTP API.
  • Scheduler HTTP API.
  • Executor HTTP API.
  • Mesos Modules.
  • Allocation Module.

Pré-requisitos de conhecimento

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

Requisitos dos alunos

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

Requisitos mínimos de hardware

  • Memória RAM: 8 GB.
  • Espaço em Disco: 50GB.
  • Processador: i5 ou i7 com no mínimo 4 cores.
  • Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
  • Todos equipamentos devem ter algum software de virtualização Oracle Virtual Box.

Carga Horária

  • 24 Horas de duração.

Modalidades do Treinamento.

  • Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais brasileiras.
  • On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão online/ao vivo do treinamento.
  • In Company (Presencial ou Online) - Turmas fechadas para empresas a custo único para até 15 alunos.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares Apache Mesos 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

Inscrições, Informações e Valores

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

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.

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