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Data Scientist Training Cloudera

Treinamento online

Este workshop de quatro dias abrange fluxos de trabalho de data science e machine learning em escala usando Apache Spark 2 e outros componentes importantes do ecossistema Hadoop. O workshop enfatiza o uso de métodos de ciência dos dados e machine learning abordando os desafios de negócios do mundo real.

Usando cenários e conjuntos de dados de uma empresa de tecnologia fictícia, os estudantes descobrem insights para o embasamento de decisões críticas de negócios e desenvolver produtos de dados para transformá-lo. O material é apresentado através de uma sequência de breves palestras, demonstrações interativas, exercícios práticos e debates. As demonstrações e exercícios do Apache Spark são conduzidos em Python (com PySpark) e R (com sparklyr) usando o ambiente Cloudera Data Science Workbench (CDSW).

O QUE ESPERAR?

O workshop inclui breves palestras, demonstrações interativas, exercícios práticos e debates, abrangendo temas como:

  • Visão geral da ciência dos dados e do machine learning em escala.
  • Visão geral do ecossistema Hadoop.
  • Trabalhando com dados HDFS e tabelas Hive, utilizando Hue.
  • Introdução ao Cloudera Data Science Workbench.
  • Visão geral do Apache Spark 2
  • Leitura e inserção de dados.
  • Gestão de qualidade de dados.
  • Higienização e transformação de dados.
  • Sumarização e agrupamento de dados.
  • Combinação, divisão e remodelagem de dados.
  • Exploração de dados.
  • Configuração, monitoramento e solução de problemas de aplicações Spark
  • Visão geral de machine learning em Spark MLlib.
  • Extração, transformação e seleção de recursos.
  • Construção e avaliação de modelos de regressão.
  • Construção e avaliação de modelos de clusterização.
  • Criar e avaliar modelos de agrupamento
  • Modelos de validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros
  • Construção de pipelines de machine learning.
  • Implementação de modelos de machine learning.

O QUE VOU APRENDER?

Os participantes adquirem habilidades práticas e experiência prática com ferramentas de ciência da dados, incluindo:

Spark, Spark SQL e Spark MLlib

PySpark e sparklyr

Cloudera Data Science Workbench (CDSW)

Hue

QUAL É A CARGA HORÁRIA DO CURSO?

4 dias de 8 horas cada, totalizando 32 horas de treinamento

Treinamento sujeito a confirmação.

O CURSO SERÁ MINISTRADO EM PORTUGUÊS?

Sim, o curso será ministrado em português por um instrutor certificado e autorizado pela Cloudera.

PARA QUEM ESSE CURSO É INDICADO?

O workshop é direcionado para cientistas de dados que atualmente usam Python ou R para trabalhar com conjuntos de dados menores em uma única máquina e para aqueles que precisam ampliar suas análises e modelos de machine learning para grandes conjuntos de dados em clusters distribuídos. Engenheiros de dados e desenvolvedores com conhecimento em ciência e machine learning podem se interessar por este treinamento.

Para participar deste evento, o profissional necessita de um conhecimento básico de Python ou R e alguma experiência explorando e analisando dados e desenvolvendo modelos estatísticos ou de aprendizagem em máquina. Conhecimento em Hadoop ou Spark não é requerido.

COMO POSSO EFETUAR O PAGAMENTO?

Pagamento parcelado sem juros no cartão de crédito;

Para empresas, aceitamos transferência bancária ou boleto com emissão de nota fiscal eletrônica;

Descontos especiais para grupos.

O aluno deverá estar ciente que ao realizar a compra/inscrição de nossos cursos presenciais pelo site, que o a realização do curso está sujeito a quorum por se tratar de serviços prestados para um grupo mínimo de participantes. A confirmação da realização será feita 15 dias antes da data estabelecida.

ESSE CURSO É MESMO DA CLOUDERA?

O curso é oferecido pela Semantix no Brasil, que é Cloudera Training Partner. Nossos instrutores são profissionais certificados Cloudera, que passaram na prova e foram avaliados pelos responsáveis pelos cursos da Cloudera antes de serem aprovados para poderem realizar este curso.

Descrição

Treinamento online

 

Horário

Terça-feira, 16 de junho de 2020

às 09:00 – Sexta-feira, 19 de junho

de 2020 às 17:00 (Horário Padrão

de Brasília)

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