Apache Hadoop

Nesta especialização o aluno vai trabalhar com o software Apache Hadoop para entrar na arquitetura Hadoop. Hadoop é uma das ferramentas do Apache que trabalha com Big Data, permitindo o desenvolvimento de aplicações de processamento paralelo e trabalhar com milhares de nós e petabytes de dados.

Para isso também são trabalhados o armazenamento de dados (HDFS) e o processamento de dados (MapReduce). Os alunos vão ainda familiarizar-se com o ambiente Hadoop, onde podemos encontrar o Apache Spark, entre outros.

Conceitos básicos

  • Definições
  • Os Vs do big data
  • Infraestruturas
  • Características básicas do sistema big data

SQL vs NoSQL

  • Evolução dos dados
  • NoSQL vs. SQL
  • Tipos de bases de dados NoSQL

Preparação do ambiente de trabalho

  • Instalação de uma máquina virtual
  • Download do HDP (Hortonworks Data Platform on Sandbox)
  • Importação da máquina virtual
  • Executar a máquina virtual
  • Instalação do IDE para JAVA

Conceitos básicos e arquitetura

  • Apache Hadoop: conceitos básicos
  • Estrutura Apache Hadoop
  • Noções básicas HDFS
  • Interação com o HDFS
  • Arquitetura HDFS

Leitura, escrita e replicação

  • Escrita
  • Leitura
  • Replicação

Permissões e exclusão de dados

  • Permissões
  • Eliminação de dados

Safemode, snapshots e gestão de cache

  • Safemode
  • Snapshots
  • Cache
  • Quotas

Aprofundando o shell

Map Reduce: o algoritmo

  • MapReduce. O algoritmo

Implementação do algoritmo map reduce

  • Configuração do projeto
  • Desenvolvimento do algoritmo

Formas de executar o algoritmo

  • A partir do nosso IDE Eclipse
  • Através da utilização da máquina virtual HDP (Hortonworks Data Platform)

YARN: Arquitetura, gestão de filas e Zookeeper

  • Arquitetura YARN
  • Gestão de filas
  • Zookeeper

Apache Hive

  • Conceitos básicos e arquitetura
  • Modelo de dados
  • HIVEQL
  • 1.4 Utilização de Hive em Hortonworks

Apache Sqoop

  • Conceitos básicos e arquitetura
  • Arquitetura
  • Linguagem para trabalhar com sqoop
  • Trabalhar com sqoop em hortonworks

Apache Pig

  • Conceitos básicos e arquitetura
  • Linguagem Pig Latin
  • Trabalhar com apache pig em HDP

Apache Spark

  • Conceitos básicos e arquitetura
  • Spark SQL
  • Vistas

Reporting com Zeppelin

  • Reporting com Zeppelin

Business intelligence - Power BI

Com esta especialização em Business Intelligence – Power BI, aprofundas a análise e interpretação de dados de negócio para apoiar a tomada de decisão em contexto empresarial. Ao longo da formação, trabalhas de forma prática com o Power BI, explorando temas como modelação de dados, Power Query, DAX e visualização, com foco no desenvolvimento de competências alinhadas com os requisitos da certificação Power BI.

Tema 1: História e evolução do BI

1.1 O que é o BI?

1.2 Benefícios do business intelligence na tomada de decisão?

1.3 Componentes do business Intelligence (tecnologia, pessoas, processos)

1.4 Fontes de dados

1.5 Tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados

1.6 Datawarehouse: conceitos e arquitetura

1.7 Data Marts e as suas diferenças face ao DW

1.8 Processos ETL e pipelines de dados

1.9 Introdução à visualização de informação

 

Tema 2: Noções básicas do BI

2.1 Ferramentas e processos básicos de BI

2.2 Ciclo de vida dos dados no BI

2.3 BI operacional vs BI analítico

 

Tema 3: Modelação de dados

 3.1 Conceitos de modelação de dados

3.2 Bases de dados relacionais: características, vantagens e desvantagens

3.3 Tabelas de factos e dimensões

3.4 Modelos de dados: estrela, floco de neve e modelo estrela estendido

3.5 Modelo multidimensional

3.6 Normalização e des-normalização

 

 

Tema 4: Armazenamento e fornecimento de dados

4.1 Data Lake vs Data Warehouse

4.2 Armazenamento local vs cloud

4.3 Integração entre sistemas operacionais e bases de dados

4.4 Estrutura de armazenamento de dados no BI moderno

Tema 1: Processos de extração, transformação e carregamento. Ferramentas

1.1 O que é ETL?

1.2 Desenho do processo ETL

1.3 Pipeline de dados e orquestração com ferramentas modernas

1.4 Ferramentas de ETL

 

Tema 2: Introdução à visualização

2.1 Objetivo e importância da visualização

2.2 Tipos e categorias de gráficos

2.3 Princípios de design

2.4 Gráficos eficazes vs Gráficos enganosos

2.5 Ferramentas modernas de visualização

Tema 1: Conhecimentos básicos de Power BI

1.1 O que é e para que serve o Power BI?

1.2 Interface e navegação da aplicação Power BI desktop

1.3 Introdução aos painéis, relatórios e dashboards

 

Tema 2: Ligação e preparação de dados

2.1 Ligação a fontes de dados

2.2 Editor Power Query: limpeza e transformação de dados

2.3 Filtros, parâmetros e etapas aplicadas

2.4 Combinar, fundir e acrescentar dados no Power Query

 

Tema 3: Visualizações e construção de relatórios

3.1 Tipos de gráficos básicos e avançados

 3.2 Elementos visuais: KPIs, cartões, slicers, filtros, mapas

 3.3 Boas práticas de layout e interatividade

 3.4 Navegação entre páginas e bookmarks

 

Tema 4: Introdução ao DAX (Data Analysis Expressions)

4.1 O que é o DAX e onde se aplica

4.2 Tabelas e colunas calculadas, medidas simples

4.3 Funções básicas: SUM, COUNT, CALCULATE

4.5 Operações de tempo (YTD, MTD, filtros contextuais)

 

 

 

 

Tema 5: Criação de métricas e gráficos avançados

5.1 Construção de relatórios interativos com segmentações

5.2 Integração de DAX + visualização

5.3 Análise de tendências com gráficos avançados

5.4 Publicação no Power BI Service e agendamento de atualizações

Tema 1: Introdução à Certificação PL-300

1.1 O que é a Certificação PL-300?

1.2 Áreas avaliadas no exame

1.3 Estrutura do exame

1.4 Benefícios da certificação

1.5 Dicas para o teu percurso de Power BI

 

Tema 2: DAX Avançado

2.1 Revisão rápida do DAX básico

2.2 Funções de contexto

2.3 Funções de tempo (Time Intelligence)

2.4 Criação de métricas de negócio

2.5 Ranking e segmentação

 

Tema 3: Power BI Service e Segurança

3.1 O que é o Power BI Service

3.2 Publicação de relatórios e dashboards

3.3 Gestão de workspaces

3.4 Partilha e colaboração

3.5 Atualizações agendadas

3.6 Segurança ao nível da linha (RLS)

 

Tema 4: Desempenho e Otimização

4.1 Modos de ligação

4.2 Modelos de dados eficientes

4.3 Técnicas de compressão e agregações

4.4 Monitorização e diagnósticos de desempenho

 

Tema 5: Preparação para o Exame Oficial

5.1 Estrutura e formato do exame PL-300

5.2 Tipos de questões

5.3 Gestão de tempo durante o exame

5.4 Recursos oficiais de estudo

5.5 Como e onde se inscrever

 

Tema 6: Simulação de Exame

6.1 Estudos de caso

6.2 Tarefas práticas orientadas

6.3 Questões de simulação de exame

 

Formação em Metodologias Ágeis

Prepara-te para o exame oficial PSM I

Assim como a tecnologia e as linguagens de programação evoluem, também as metodologias de trabalho mudam com o tempo. Hoje, as empresas procuram formas mais rápidas e eficientes de gerir projetos, reduzir custos e entregar resultados. É neste contexto que surge o Scrum Master, figura-chave para liderar equipas ágeis e alcançar os objetivos esperados.

O Curso de Scrum da Tokio School dá-te a preparação necessária para o exame oficial Professional Scrum Master I (PSM I), da Scrum.org, reconhecido internacionalmente.

Saídas profissionais

Scrum Master
Scrum Master
Consultor de projetos ágeis
Consultor de projetos ágeis
Consultor em transformação Agile
Consultor em transformação Agile
Profissional de TI em empresas com cultura ágil
Profissional de TI em empresas com cultura ágil
Gestor de produto em equipas ágeis
Gestor de produto em equipas ágeis

Programa

  1. O que é Agilidade
  2. Gestão preditiva vs. Gestão ágil.
  3. Manifesto Ágil: valores e princípios.
  4. Introdução ao Scrum.
  5. Desmistificando a gestão de projetos.
  6. Desenvolvimento, Trabalho e Conhecimento.
  7. Engenharia sequencial, engenharia concorrente e agilidade.
  8. Diferença entre práticas, princípios e valores do Scrum.
  1. Papéis, eventos e artefactos.
  2. Timebox e Sprints.
  3. Planeamento, execução e revisão.
  1. Os pilares do Scrum: transparência, inspeção e adaptação.
  2. Valores do Scrum: compromisso, coragem, foco, abertura e respeito.
  3. Aplicação prática em equipas reais.
  1. Estratégias de estudo para o exame PSM I (Scrum.org).
  2. Simulados práticos com 80 questões.
  3. Exercícios de casos reais.
  4. Orientação para certificações adicionais (Scrum Manager).
  1. Planeamento e Estimativas: Story Points. Planning Poker. T-shirt Size.
  2. Execução dos Sprints: Daily Scrum. Adaptação Contínua. Incremento de Produto.
  3. Monitorização e Melhoria Contínua: Métricas Ágeis (Burndown, Velocity). Sprint Retrospective como ferramenta de melhoria.
  4. Artefactos Adicionais: Transição para o Modelo Ágil. Composição da Equipa. Gerir Expectativas dos Stakeholders. Manter a Moral da Equipa.
  1. Certificações Scrum Master disponíveis: PSM I (Scrum.org). CSM (Scrum Alliance). SMC (ScrumStudy).
  2. Estratégias de Estudo para o Exame PSM I: Scrum Guide 2020. Glossários e FAQs. Simulados.
  3. Simulação I – Questões básicas.
  4. Simulação II – Conceitos intermédios.

Certificações e Badges Digitais

Depois de concluíres este curso, estarás preparado para realizar o exame oficial Professional Scrum Master I (PSM I), ministrado pela Scrum.org.

Ao mesmo tempo, recebes um diploma e um badge digital da Tokio School, que reconhecem as tuas competências práticas em Scrum e reforçam o teu perfil profissional.

Diploma digital do Curso de Scrum

Badge Digital do curso de Programação Java