Destaca-se no campo do Tratamento de Dados Big Data graças a este Curso de especialização. Inscreva-se e aprofunde os seus conhecimentos em Data Governance e Cloud Streaming”   

Este Curso de especialização está dirigido aos profissionais informáticos que desejem avançar numa área da tecnologia em crescimento. Embora seja verdade que o termo Big Data seja amplamente utilizado pela população em geral, são poucos os que realmente conhecem a importância de um bom trabalho realizado por um especialista em tratamento de dados na rede.

Nesta especialização, os profissionais irão adquirir as competências necessárias através de um conteúdo teórico-prático para implementar cópias de segurança, estabelecer uma abordagem para a governança de dados, aplicando políticas para garantir que as organizações e empresas cumpram a legislação em vigor, e analisar o processo de recolha, estruturação, processamento e interpretação dos dados Streaming.

Este curso abordará a tecnologia Big Data mais avançada. Uma equipa docente especializada e com formação académica nesta área inovadora acompanhará o aluno durante os seis meses de duração desta qualificação.
Uma oportunidade para progredir profissionalmente, compatibilizando o âmbito laboral com o pessoal, graças à modalidade 100% online que oferece a TECH. Além disso, o sistema Relearning, baseado na repetição de conteúdos, e uma vasta variedade de recursos multimédia facilitarão a aprendizagem e a aquisição de conhecimentos sólidos.

Perfeicione os seus conhecimentos sobre programação Cloud em tempo real com este Curso de especialização” 

Este Curso de especialização em Tratamento de Dados Big Data conta com o conteúdo educativo mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Transformação Digital
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e predominantemente práticos com que está concebido fornecem informações e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a atividade profissional
• Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser efetuado a fim de melhorar a aprendizagem
• O seu foco especial em metodologias inovadoras
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à Internet

Analise as diferentes opções de Cloud disponíveis e enfrente com garantias qualquer risco sofrido por uma empresa com este Curso de especialização”  

O currículo inclui, em seu corpo docente, profissionais do setor que compartilham a experiência do seu trabalho, além de reconhecidos especialistas de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, irá permitir que o profissional tenha acesso a uma aprendizagem situada e contextual, isto é, um ambiente de simulação que proporcionará uma capacitação imersiva, programada para praticar em situações reais.

A conceção desta capacitação foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do Curso. Para tal, contaram com o apoio de um sistema inovador de vídeos interativos, criado por especialistas reconhecidos.

Exprima ao máximo os seus conhecimentos e aprenda com a TECH a desenvolver uma máquina virtual no Azur"

Domine Apache Spark Streaming, Kafka Stream ou Flink Stream e ofereça um bom serviço aos seus clientes e empresas"

O programa deste Curso de especialização está estruturado em três blocos que aprofundam, desde o início, o tratamento de Big Data. Inicialmente, aborda o Storage em Cloud Azure, uma das soluções de armazenamento de dados na nuvem mais fiáveis e económicas do mercado. Além disso, neste programa, terá grande importância a gestão correta dos dados e o seu processamento em Streaming. Tudo isto com um conteúdo rico em vídeo resumos, leituras complementares e exemplos práticos que facilitarão a aprendizagem.  

Aprofunde os seus conhecimentos de Storage em Cloud Azure e tire o máximo proveito da sua rede virtual. Melhore na sua carreira profissional”  

Módulo 1. Storage no Cloud Azure

 1.1. Instalação MV no Azure
 

1.1.1. Comandos de criação
 1.1.2. Comandos de visualização
 1.1.3. Comandos de modificação

 1.2. Blobs no Azure

 1.2.1. Tipos de Blob
 1.2.2. Contentor
 1.2.3. Azcopy
 1.2.4. Supressão reversível de Blobs

 1.3. Disco Administrado e Armazenamento no Azure

 1.3.1. Disco administrado
 1.3.2. Segurança
 1.3.3. Armazenamento a frio
 1.3.4. Replicação

 1.3.4.1. Redundância local
 1.3.4.2. Redundância numa zona
 1.3.4.3. “Georredundante”

 1.4. Tabelas, Filas, Arquivos no Azure

 1.4.1. Tabelas
 1.4.2. Filas
 1.4.3. Arquivos

 1.5. Encriptação e Segurança no Azure

 1.5.1. Storage Service Encryption (SSE)
 1.5.2. Chaves de acesso

 1.5.2.1. Assinatura de acesso partilhada
 1.5.2.2. Políticas de acesso relativas aos contentores
 1.5.2.3. Assinatura de acesso ao nível do Blob

 1.5.3. Autenticação do Azure AD

 1.6. Rede virtual no Azure

 1.6.1. Sub-rede e Emparelhamento
 1.6.2. Vnet to Vnet
 1.6.3. Ligação Privada
 1.6.4. Alta disponibilidade

 1.7. Tipos de ligações no Azure

 1.7.1. Azure Application Gateway
 1.7.2. VPN entre sites
 1.7.3. VPN ponto a site
 1.7.4. ExpressRoute

 1.8. Recursos no Azure

 1.8.1. Bloqueio de recursos
 1.8.2. Movimento de recursos
 1.8.3. Eliminação de recursos

 1.9. Backup no Azure

 1.9.1. Recovery Services
 1.9.2. Agente Azure Backup
 1.9.3. Azure Backup Server

 1.10. Desenvolvimento de Soluções

 1.10.1. Compressão, deduplicação, replicação
 1.10.2. Recovery Services
 1.10.3. Disaster Recovery Plan

Módulo 2. Programação Cloud. Data Governance

2.1. Gestão de dados

 2.1.1. Gestão de dados
 2.1.2. Ética na gestão de dados

 2.2. Data Governance

 2.2.1. Classificação. Controlo de acesso
 2.2.2. Regulamento relativo ao Tratamento de Dados
 2.2.3. Data Governance. Valor

 2.3. Governação de Dados. Ferramentas

 2.3.1. Histórico
 2.3.2. Metadados
 2.3.3. Catálogo de dados. Business Glossary

 2.4. Utilizadores e processos na governação dos dados

 2.4.1. Utilizadores

 2.4.1.1. Papéis e responsabilidades

 2.4.2. Processos

 2.4.2.1. Enriquecimento de dados

 2.5. Ciclos de vida dos dados na empresa

 2.5.1. Criação dos dados
 2.5.2. Processamento de dados
 2.5.3. Armazenamento dos dados
 2.5.4. Utilização dos dados
 2.5.5. Destruição dos dados

 2.6. Qualidade dos dados

 2.6.1. Qualidade dos dados na governação dos dados
 2.6.2. Qualidade dos dados em análise
 2.6.3. Técnicas de qualidade do dado

 2.7. Governação do dado em trânsito

 2.7.1. Governação do dado em trânsito

 2.7.1.1. Histórico

 2.7.2. A quarta dimensão

 2.8. Proteção de dados

 2.8.1. Níveis de acesso
 2.8.2. Classificação
 2.8.3. Compliance. Regulamentos

 2.9. Monitorização e Medidas da Governação do dado

 2.9.1. Monitorização e medidas da Governação do dado
 2.9.2. Monitorização do histórico
 2.9.3. Monitorização da qualidade do dado

 2.10. Ferramentas para a governação do dado

 2.10.1. Talend
 2.10.2. Collibra
 2.10.3. Informática

 Módulo 3. Programação Cloud em Tempo Real. Streaming

 3.1. Processamento e estruturação da informação em Streaming

 3.1.1. Processo de recolha, estruturação, processamento, análise e interpretação de dados
 3.1.2. Técnicas de processamento de dados em Streaming
 3.1.3. Processamento em Streaming
 3.1.4. Casos de utilização do processamento em Streaming

 3.2. Estatísticas para compreender o fluxo de dados do Streaming

 3.2.1. Estatística descritiva
 3.2.2. Cálculo de probabilidades
 3.2.3. Inferência

 3.3. Programação com Python

 3.3.1. Tipologia, condicionais, funções e ciclos
 3.3.2. Numpy, Matplotlib, Dataframes, Ficheiros CSV e formatos JSON
 3.3.3. Sequências: listas, ciclos, ficheiros e dicionários
 3.3.4. Mutabilidade, exceções e funções de ordem superior

3.4. Programação com R

3.4.1. Programação com R
3.4.2. Vetores e fatores
3.4.3. Matrizes e Arrays
3.4.4. Listas e Data Frame
3.4.5. Funções

3.5. Base de dados SQL para Processamento de Dados em Streaming

3.5.1. Bases de dados SQL
3.5.2. Modelo Entidade-Relação
3.5.3. Modelo relacional
3.5.4. SQL

3.6. Base de dados NO SQL para o Processamento de Dados em Streaming

3.6.1. Bases de dados NO SQL
3.6.2. MongoDB
3.6.3. Arquitetura MongoDB
3.6.4. Operações CRUD
3.6.5. Find, projeções, Indexes Aggregation e cursores
3.6.6. Modelos de dados

3.7. Mineração de dados e modelação preditiva

3.7.1. Análise multivariada
3.7.2. Técnicas de redução da dimensão
3.7.3. Análise de clusters
3.7.4. Séries

3.8. Maching Learning para Processamento de Dados em Streaming

3.8.1. Maching Learning e modelação preditiva avançada
3.8.2. Redes neuronais
3.8.3. Deep Learning
3.8.4. Bagging e Random Forest
3.8.5. Gradient Bosting
3.8.6. SVM
3.8.7. Métodos de montagem

3.9. Tecnologias para o processamento de dados em Streaming

3.9.1. Spark Streaming
3.9.2. Kafka Streams
3.9.3. Flink Streaming

3.10. Apache Spark Streaming

3.10.1. Apache Spark Streaming
3.10.2. Componentes do Spark
3.10.3. Arquitetura do Spark
3.10.4. RDD
3.10.5. SPARK SQL
3.10.6. Jobs, Stages e Task

Antecipe-se à sua concorrência. Com este Curso de Especialização, tem uma qualificação com conteúdo atualizado e uma metodologia online flexível”