Treinamento Big Data Science - Predileção para Mulheres | Semantix Academy

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Treinamento Big Data Science - Predileção para Mulheres | Semantix Academy

Job description

ESTÃO ABERTAS AS INSCRIÇÕES PARA O NOSSO PROGRAMA DE FORMAÇÃO BIG DATA SCIENCE que será ministrado através do nosso SEMANTIX ACADEMY!


Você possui interesse em aprender as Techs mais atuais do mercado? Chegou o seu momento!

Nossa missão é impactar bilhões de vidas com dados. Venha compartilhar desse sonho conosco! Aqui na Semantix enxergamos que, com dedicação e senso de dono, todos tenham capacidade de crescimento. O Semantix Academy abre um leque de novas possibilidades para aqueles que já estão inseridos, ou desejam mergulhar no universo Big Data.


Um dos nossos Princípios da cultura Semantix é "Aceite e valorize a diversidade". Caso se sinta confortável em responder as perguntas sobre diversidade no seu cadastro, gostaríamos de saber mais sobre você e te enviar o que estamos realizando neste tema. Para este treinamento, teremos a predileção a formação de mulheres, pois no mercado tech menos de 25% dos cargos são ocupados por mulheres, pensando nisso, 50% das inscrições aprovadas serão para mulheres, queremos ter mais equidade de gêneros na Semantix e no mercado de tech.


Os treinamentos serão publicados através da plataforma Semantix Academy Online, sendo disponibilizados do dia 05/09/2022 até 05/12/2022.


As inscrições estarão abertas do dia 08/08 à 29/08/2022, mas as VAGAS SÃO LIMITADAS. A seleção de alunos será pela plataforma Gupy. Após a inscrição e conclusão do teste, você receberá um e-mail sobre os próximos passos. Caso as vagas já tenham sido preenchidas, fique tranquilo, pois abriremos novas turmas em breve!


Nossas aulas serão ministradas por quem é referência na Semantix. Ao final da capacitação, você poderá ser internalizado pela Semantix, atuando em nossos principais produtos, ou dentro dos nossos clientes. Vem voar com a gente! 🚀


#academySemantix

Main responsibilities

Conteúdo Programático:


Big Data Foundations (Semana 1, 2 e 3):

• Conhecimento de ferramentas atuais no mercado de Big Data;

• Criação e funcionamento de um cluster Hadoop para Big Data em Docker;

• Manipulação de dados com HDFS;  

• Manipulação de dados com uso do Hive;

• Otimização de consultas em grandes volumes de dados estruturados e semiestruturados com uso de Hive;

• Ingestão de dados relacionais para o HDFS/Hive, com uso do Sqoop;

• Otimização de importação no Sqoop;

• Exportação de dados do HDFS para o SGBD, com uso do Sqoop;

• Manipulação de dados com HBase;

• Operações com Dataframe em Spark para processamento de dados em batch;

• Uso do Spark SQL Queries para consultas de dados estruturados e semiestruturados.


Armazenamento e escrita de dados (Semana 4):

• MongoDB:

• Entendimento de conceitos e arquitetura NoSQL e MongoDB;

• Instalação de cluster MongoDB através de container e Cloud;

• Realizar pesquisas no MongoDB com diferentes operadores;

• Redis:

• Entendimento de conceitos e arquitetura NoSQL e Redis;

• Instalação de cluster Redis através de container;

• Entendimento de diversos tipos de estrutura de dados com Redis-CLI;

• Kafka:

• Entendimento de conceitos e arquitetura do Kafka e da Confluent;

• Instalação de cluster Kafka através de container;

• Gerenciamento de tópicos;

• Produção e consumo de dados através do console;

• Entendimento das guias do Control Center.

• Elastic:

• Entendimento de conceitos e arquitetura da Elastic;

• Instalação de cluster Elastic através de container;

• Realizar operações de CRUD em índices;

• Entendimento das guias do Kibana.


Python (Semana 5 e 6)

• Os fundamentos de python como linguagem de programação

• Pacote Anaconda para distribuição de python

• Desevolvimento em web-browser usando Jupyter

• Criação e uso de virtual enviroments

• Uso de Orientado Objeto com python

• Criando Funções e isolamento em módulos

• Criando Modulos e importando

• Criando Testes automatizados

• Registros ao longo do código usando logs

• Decorators para modificar comportamento de funções

• Uso plotly para gerar gráficos

• Usando pandas para malipular dados

• Boas Praticas de programação

• Os principios S.O.L.I.D.


PySpark (Semana 7)

• Fundamentos

• Manipulação de Big Data

• Uso do Jupyter Notebooks para a criação de projetos em Spark com Python

• Spark batch intermediario

• Operações com RDD em Spark para processamento de dados em batch;

• Uso de Partições com RDD;

• Operações com Dataset em Spark para processamento de dados em batch;

• Uso de Dataset em Dataframe e RDD;

• Comandos avançados com Dataset;


Estatística Descritiva (Semana 8)

• Aplicando medidas de dispersão (Média, Mediana, Moda, Quartis, Desvio padrão e variância) para descrever dados

• Usando correlação e covariância para descrever relações entre features

• Histograma para descrever distribuição de dados

• Probabilidade de eventos simples

• Teorema de Bayes aplicado a raciocinico de inferência

• Amostragem para representatividade estatisitica

• Apresentação de Distribuição de Probabilidade

• O uso de Likelihood


Machine Learning (Semana 9)

• Uso de algoritmos de clusterização (K-Means, etc...)

• Uso de algoritmos de classificação (SVM, etc)

• Implementação de regressão (Regressão linear)


Redes Neurais (Semana 10)

• Fundamentos de Redes Neurais

• Uso básico de PyTorch

• Uso básico de Keras

• Uso básico de Tensor Flow


Processamento de Linguagem Natural (Semana 11)

• Fundamentos de NLP moderno

• Uso de TF-IDF

• Composição WORD2VEC

• Bag of Word para processamento de texto

• Metódos baseados em Redes Neurais


Algoritmos Genéticos (Semana 12)

• Conceitos de AG

• Problema básico AG

• Aplicações

• Desenvolvimento em Python

• Bibliotecas de AG

Requirements and skills

Requisitos mínimos para o treinamento:

• Conhecimento intermediário de pelo menos uma destas linguagens:

  1. R;
  2. C/C++;
  3. Python;
  4. Matlab.

• Conhecimento básico em SQL;

• Conhecimento básico em Git.


Computador necessário para o treinamento:

• Sistema operacional Linux ou Windows 10/11 de 64 bits;

• Memória RAM de 8 GB;

• Acesso a internet;

• HD com no mínimo 50 GB de espaço livre.

Additional information

Informações adicionais sobre o Programa de Formação

Plataforma: Semantix Academy Online

Formato: Vídeo aulas, com teoria e exercícios práticos;


Dias e Horário:

• O treinamento estará disponível a partir das 19h do dia 05/09;

• Aulas disponíveis de segunda a sexta as 19h;

• Teremos encontros ao vivo para tirar dúvidas;

• Cada aula tem duração de aproximadamente 2 horas.

•Interação com os alunos e professor através de e-mails e fóruns de dúvidas;

•Carga Horária: 98 Horas (dividido em video aulas e tempo para resolução de exercícios práticos);


Avaliação:

• Após conclusão de cada módulo do treinamento, o aluno irá receber um certificado, caso conclua 100% do módulo e tire uma nota superior a 6 na avaliação.

• O aluno perderá o acesso ao treinamento, nestes casos:

  1. Se não concluir o módulo do treinamento conforme o conteúdo programático;
  2. Se a nota da avaliação do módulo for interior a nota mínima estipulada.

SEJA BEM-VINDO(A) À SEMANTIX

Pessoas excelentes criam uma empresa excelente.

Nossas Pessoas são o nosso maior ativo e são reconhecidas por sua excelência.

 

Aqui, as pessoas estão sempre em primeiro lugar, temos paixão pelo que fazemos, autonomia, colaboração, inovação e simplicidade fazem parte da nossa cultura. Selecionamosdesenvolvemos, e engajamos os nossos profissionais, porque sabemos que os nossos resultados e crescimento exponencial refletem a qualidade do nosso time.

 

Somos uma companhia de donos. Donos se arriscam, buscam os resultados e assumem responsabilidade por suas

escolhas e ações. Aqui temos autonomia e foco na execução.

 

Nosso propósito: Impactar Bilhões de Vidas com Dados



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