Big Data on AWS

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Instrutores:

Fernando Cordeiro e Henrique Coelho

O que você aprenderá

Estrutura do Curso

Tópicos abordados:

  • O que é Big Data?
  • Onde é utilizado e por quem?
  • Como gerar valor com esta tecnologia?
  • Overview de aplicações utilizando Machine Learning (Cenários Reais )

Tópicos abordados:

  • Visão geral do Ecossistema Big Data Hadoop
  • Teradata + SAS Configuração de Cluster Hadoop
  • Ferramentas de monitoramento do Cluster (Ganglia e CloudWatch)
  • Configuração/tipo do Cluster otimizado para diferentes aplicações de Big Data
  • Otimização de custos utilizando AWS EMR Spot
  • Ferramentas para Mineração e Visualização dos dados
  • Zeppelin Jupyter
    • 2 Laboratórios Práticos
 
 

Tópicos abordados:

 
  • Tipos de armazenamento dos dados – Csv  – Parquet – Json com Extração
  • Transformação e Carga dos Dados (ETL)
  • Conversão de CSV para Parquet
  • Conversão de tipo de dado (numerico, string, data, timestamp)
  • Particionamento
  • Armazenamento (S3 | RedShift | RDS | Teradata)
    • Laboratório Prático
 
 

Tópicos abordados:

  • Introdução ao Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
  • Tipos de Dados
  • Visualização dos Dados
  • Tratamento dos Dados
  • Seleção de Variáveis
  • Modelos Supervisionados Naive Bayes
  • Regressão Linear
  • Regressão Logística
  • Árvore de Classificação
  • Regressão Random Forest | Gradient Boosting | XGBoost
  • Redes Neurais
  • Modelos Não Supervisionados (Clusterização)
  • K-means Hierarquico Fuzzy DBSCAN
  • Avaliação de Desempenho dos Modelos Implantação de Modelos
  • Escoragem Online
  • Escoragem Batch
    • Laboratório Prático

Tópicos abordados:

  • Exercício prático das técnicas aprendidas ao longo do treinamento. 

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  • 20 horas de aula
  • Criação de arquitetura para laboratórios práticos​
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