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.
Calendário de turmas abertas
Turma Online Ao Vivo
Data: - -
Local: Google Meet e Plataforma Virtual da Ambiente Livre
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.
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 , MacOS.
Carga Horária
16 Horas de Duração.
Modalidade do Treinamento:
Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
Online Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online 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:
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 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.
Próxima Turma
Data: 08 Junho de 2020 - 09 Junho de 2020 8:30 - 17:30
Local: Google Meet e Plataforma Virtual da Ambiente Livre
Administrar os dados de sua empresa com metodologias, técnicas e ferramentas ideais pode colocar sua empresa em outro patamar. Em busca da produtividade dos serviços e produtos atuais, assim como inovação para criação de novos serviços e novos produtos. O Big Data é uma abordagem para armazenamento de um grande volume de dados de tipos variados, para que possam ser processados com alta velocidade mesmo com alto volume. O Data Science ou Ciência dos Dados é a ciência que busca encontrar insights relevantes e úteis para seus negócios.
O treinamento mlFlow foi elaborado para apresentar e conceituar toda plataforma e o ciclo de vida do machine learning, e atende as necessidades da mlOps, sendo o cientista de dados o profissional mais atuante nesta ferramenta. O MLflow é uma plataforma para otimizar o desenvolvimento de aprendizado de máquina, incluindo experimentos de rastreamento, código de empacotamento em execuções reproduzíveis e compartilhamento e implantação de modelos. O MLflow oferece um conjunto de APIs leves que podem ser usadas com qualquer aplicativo ou biblioteca de aprendizado de máquina existente (TensorFlow, PyTorch, XGBoost etc.), onde quer que você execute o código ML (por exemplo, em notebooks, aplicativos autônomos ou na nuvem).
Calendário de turmas.
Somente no modelo corporativo no momento.
Conteúdo Programático
Conceitual.
Introdução a Data Science.
O profissional Data Scientist.
O Software mlFlow.
Software Livre x Open Source.
Licenciamento.
Databricks.
Histórico do mlFlow.
Empresas usando mlFlow no Mundo.
Empresas usando mlFlow no Brasil.
Comunidade mlFlow.
Versões do mlFlow.
Casos de Uso.
mlFlow fundamentos.
Machine Learning Workflow.
componentes do mlFlow.
Arquitetura do mlFlow.
Escalabilidade e Big Data.
A plataforma mlFlow.
O Workflow.
Linguagens suportadas.
Bibliotecas suportadas.
Jupyter Notebook.
Linguagem Python.
Apresentando Python.
Escrevendo scripts Python.
Básico em Python.
Tipos Básicos Python.
Definindo Funções.
IDE para Python.
mlFlow Python API.
Instalação.
Instalando o Python.
Instalando o mlFlow.
Instalando o Jupyter.
Instalando o Numpy.
Instalando Pandas.
mlFlow Tracking.
Scikit-learn autologging.
Local Tracking com SQLite.
Tracking Server.
Remore Tracking Server.
Artifact Stores.
Fast.ia
Tracking UI.
MLflowClinet.
Bibliotecas suportadas.
mlFlow Models.
Model Schemas.
Input examples.
Input Schema.
Output Schema.
Validate inputs.
Storage Format.
MLmodel Format.
Model Signature.
Spark MLlib.
Python Function.
Spacy Model.
Deployment com Docker.
Deployment com Apache Spark.
Deployment Plugins.
Model API.
Model Customization.
mlFlow Projects.
Backend plugins
YARN.
Arquivo MLproject.
Empacotando projetos.
Executando com Conda.
Executando com Docker.
mlFlow Model Registry.
UI Workflow.
Adicionado Modelos no Registry.
CRUD Models.
Tags.
Versionamento.
Arquivamento.
Lyfecyle.
API Workflow.
mlFlow na Cloud.
Deployment no Azure ML.
Deployment no AWS SageMaker.
Gerais.
Como criar um plugin para mlFlow.
Carga Horária.
24 Horas.
Modalidade do Treinamento.
Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.
Pré-Requisitos.
Conhecimento Básico em algum Sistema Operacional (Windows, Linux ou MAC)
Conhecimento Básico de Machine Learning e Data Science.
Conhecimento em alguma linguagem de programação.
Requisitos:
Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
O Computador deve estar com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 15 alunos para um melhor desempenho.
Requisitos Recomendados de Hardware.
Memória RAM: 8GB.
Espaço em Disco: 20GB.
Processador: 64 bits (chipsets de x64).
CPU: 2 núcleos.
Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
Material.
Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:
Todos os softwares mlFlow e acessórios na sua última versão estável.
Material próprio em Português do Brasil.
Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
Apostilas com exercícios práticos (hacks) desenvolvidos no treinamento.
Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
Brindes: Caneta, Pasta e Bloco de Anotações. (Somente em presenciais)
Metodologia.
Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.
Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos mlFlow e cursos mlFlow . caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.
Inscrições, Informações e Valores
[No form id or name provided!]
Diferenciais da Ambiente Livre.
A Ambiente Livre tem 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.
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.
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
[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.
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.
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.
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.
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.