Hotel Faro & Beach Club

2, Praça Dom Francisco Gomes 2, 8000-168 Faro, Faro, Portugal, 8000-168 Faro

Situado em pleno centro da cidade de Faro, o Hotel Faro oferece uma vista deslumbrante sobre a Ria Formosa e sobre a zona histórica, sendo o local ideal para férias e negócios. A proximidade ao Aeroporto Internacional de Faro, o acesso privilegiado às melhores praias do Algarve e todos os serviços que possui na sua envolvência, fazem do Hotel Faro a escolha perfeita para a sua estadia. Este moderno hotel de 4 estrelas dispõe de 90 acolhedores e sofisticados quartos (incluindo 3 suites), um magnífico rooftop com vista panorâmica sobre a cidade, onde estão localizados o restaurante, o bar e uma piscina hidroterapêutica aquecida. O Hotel Faro dispõe também de garagem, gym & dayspa, 4 salas multifuncionais e um Beach club situado na Ilha de Faro. Na época balnear, a oferta inclui ainda um serviço diário de transfer para o Beach Club e passeios de barco pela Ria Formosa, considerada uma das 7 maravilhas de Portugal.

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Big Data Analytics with Google Colab and Apache Spark

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas e engenheiros de dados de nível intermediário que desejam usar Go ogle Colab e Apache Spark para processamento e análise de big data. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Configurar um ambiente de big data usando Google Colab e Spark.
  • Processar e analisar grandes conjuntos de dados de forma eficiente com Apache Spark.
  • Visualize big data em um ambiente colaborativo.
  • Integrar Apache Spark com ferramentas baseadas em nuvem.
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Python, Spark, and Hadoop for Big Data

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar e integrar o Spark, Hadoop e Python para processar, analisar e transformar conjuntos de dados grandes e complexos. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Configurar o ambiente necessário para iniciar o processamento de big data com Spark, Hadoop e Python.
  • Compreender os recursos, componentes principais e arquitetura do Spark e Hadoop.
  • Aprender como integrar Spark, Hadoop e Python para o processamento de big data.
  • Explorar as ferramentas do ecossistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka e Flume).
  • Construir sistemas de recomendação de filtragem colaborativa semelhantes a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google.
  • Utilizar o Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizagem automática.
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Administration of Apache Spark

 35 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a administradores de sistema de nível iniciante a intermediário que desejam implantar, manter e otimizar clusters Spark. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar Apache Spark em vários ambientes.
  • Gerenciar recursos de cluster e monitorar aplicativos Spark.
  • Otimizar o desempenho dos clusters do Spark.
  • Implementar medidas de segurança e garantir alta disponibilidade.
  • Depurar e solucionar problemas comuns do Spark.
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Python e Spark para Big Data (PySpark)

 21 Horas
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro, os participantes aprenderão como usar Python e Spark juntos para analisar big data enquanto trabalham em exercícios práticos. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Aprenda a usar o Spark com Python para analisar Big Data.
  • Trabalhe em exercícios que imitam casos do mundo real.
  • Use diferentes ferramentas e técnicas para análise de big data usando PySpark.
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Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

 21 Horas
Este curso destina-se a programadores e cientistas de dados que pretendam compreender e implementar a IA nas suas aplicações. É dada especial atenção à análise de dados, à IA distribuída e ao processamento de linguagem natural.
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Big Data Analytics in Health

 21 Horas
A análise de big data envolve o processo de examinar grandes quantidades de conjuntos de dados variados para descobrir correlações, padrões ocultos e outras informações úteis. A indústria da saúde tem enormes quantidades de dados médicos e clínicos heterogêneos complexos. A aplicação de análise de big data em dados de saúde apresenta um enorme potencial para obter insights para melhorar a prestação de serviços de saúde. No entanto, a enormidade desses conjuntos de dados apresenta grandes desafios em análises e aplicações práticas para um ambiente clínico. Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor (remoto), os participantes aprenderão como executar a análise de big data na área da saúde enquanto realizam uma série de exercícios práticos de laboratório ao vivo. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar ferramentas de análise de big data, como o Hadoop MapReduce e o Spark
  • Entenda as características dos dados médicos
  • Aplicar técnicas de big data para lidar com dados médicos
  • Estudar grandes sistemas de dados e algoritmos no contexto de aplicações de saúde
Público
  • Desenvolvedores
  • Cientistas de dados
Formato do Curso
  • Palestra parte, parte discussão, exercícios e prática hands-on pesado.
Nota
  • Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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Introduction to Graph Computing

 28 Horas
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro, os participantes aprenderão sobre as ofertas de tecnologia e abordagens de implementação para o processamento de dados gráficos. O objetivo é identificar objetos do mundo real, suas caraterísticas e relacionamentos, depois modelar esses relacionamentos e processá-los como dados usando uma abordagem Graph Computing (também conhecida como Graph Analytics). Começamos com uma visão geral e nos concentramos em ferramentas específicas à medida que avançamos em uma série de estudos de caso, exercícios práticos e implantações ao vivo. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Entender como os dados do gráfico são persistidos e percorridos.
  • Selecionar a melhor estrutura para uma determinada tarefa (de bancos de dados de gráficos a estruturas de processamento em lote).
  • Implementar Hadoop, Spark, GraphX e Pregel para realizar a computação de gráficos em muitas máquinas em paralelo.
  • Ver problemas reais de grandes volumes de dados em termos de grafos, processos e travessias.
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Hadoop and Spark for Administrators

 35 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (online ou no local) é destinado a administradores de sistema que desejam aprender como configurar, implantar e gerenciar clusters Hadoop em sua organização. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Apache Hadoop.
  • Compreender os quatro principais componentes do ecossistema Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN e Hadoop Common.
  • Usar o HDFS (Hadoop Distributed File System) para dimensionar um cluster para centenas ou milhares de nós.  
  • Configurar o HDFS para operar como mecanismo de armazenamento para implantações do Spark no local.
  • Configurar o Spark para acessar soluções de armazenamento alternativas, como Amazon S3 e sistemas de banco de dados NoSQL, como Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
  • Realizar tarefas administrativas, como provisionamento, gerenciamento, monitoramento e segurança de um cluster Apache Hadoop.
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Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) apresenta Hortonworks Data Platform (HDP) e orienta os participantes na implantação da solução Spark + Hadoop. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Usar o Hortonworks para executar Hadoop de forma confiável em grande escala.
  • Unificar os recursos de segurança, governança e operações do Hadoop com os fluxos de trabalho analíticos ágeis do Spark.
  • Use a Hortonworks para investigar, validar, certificar e dar suporte a cada um dos componentes de um projeto Spark.
  • Processar diferentes tipos de dados, incluindo dados estruturados, não estruturados, em movimento e em repouso.
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A Practical Introduction to Stream Processing

 21 Horas
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto), os participantes aprenderão como configurar e integrar diferentes estruturas Stream Processing com sistemas de armazenamento de big data existentes e aplicativos de software relacionados e microsserviços. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar diferentes Stream Processing frameworks, como Spark Streaming e Kafka Streaming.
  • Compreender e selecionar a estrutura mais apropriada para o trabalho.
  • Processar dados de forma contínua, simultânea e de forma registo a registo.
  • Integrar Stream Processing soluções com bancos de dados existentes, data warehouses, data lakes, etc.
  • Integrar a biblioteca de processamento de fluxo mais adequada com aplicativos corporativos e microsserviços.
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SMACK Stack for Data Science

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (online ou no local) é destinado a cientistas de dados que desejam usar a pilha SMACK para construir plataformas de processamento de dados para soluções de big data. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Implementar uma arquitetura de pipeline de dados para processar big data.
  • Desenvolver uma infraestrutura de cluster com Apache Mesos e Docker.
  • Analisar dados com Spark e Scala.
  • Gerenciar dados não estruturados com o Apache Cassandra.
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Apache Spark Fundamentals

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam configurar e implantar o sistema Apache Spark para processar grandes quantidades de dados. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o Apache Spark.
  • Processe e analise rapidamente conjuntos de dados muito grandes.
  • Compreender a diferença entre o Apache Spark e o Hadoop MapReduce e quando usar qual deles.
  • Integrar o Apache Spark com outras ferramentas de aprendizado de máquina.
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Apache Spark in the Cloud

 21 Horas
A curva de aprendizado do Apache Spark está aumentando lentamente no início, e é preciso muito esforço para obter o primeiro retorno. Este curso tem como objetivo pular a primeira parte difícil. Depois de fazer este curso, os participantes entenderão o básico do Apache Spark , diferenciarão claramente o RDD do DataFrame, aprenderão as APIs Python e Scala , entenderão os executores e as tarefas, etc. implantação na nuvem, Databricks e AWS. Os alunos também entenderão as diferenças entre o AWS EMR e o AWS Glue, um dos últimos serviços Spark da AWS. PÚBLICO: Engenheiro de dados, DevOps , cientista de dados
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Spark para Developers

 21 Horas
OBJETIVO: Este curso apresentará o Apache Spark . Os alunos aprenderão como o Spark se encaixa no ecossistema de Big Data e como usar o Spark para análise de dados. O curso abrange o shell Shell para análise interativa de dados, internos do Spark, APIs do Spark, Spark SQL , streaming do Spark e aprendizado de máquina e graphX. PÚBLICO : Desenvolvedores / analistas de dados
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Scaling Data Pipelines with Spark NLP

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Faro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar Spark NLP, construído em cima de Apache Spark, para desenvolver, implementar e dimensionar modelos e pipelines de processamento de texto em linguagem natural. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir pipelines de PNL com Spark NLP.
  • Compreender os recursos, a arquitetura e os benefícios do uso de Spark NLP.
  • Utilizar os modelos pré-treinados disponíveis em Spark NLP para implementar o processamento de texto.
  • Aprender a construir, treinar e escalar modelos de Spark NLP para projectos de nível de produção.
  • Aplicar classificação, inferência e análise de sentimentos em casos de uso real (dados clínicos, insights sobre o comportamento do cliente, etc.).
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Apache Spark SQL

 7 Horas
O Spark SQL é o módulo do Apache Spark para trabalhar com dados estruturados e não estruturados. O Spark SQL fornece informações sobre a estrutura dos dados, bem como a computação que está sendo executada. Esta informação pode ser usada para realizar otimizações. Dois usos comuns para o Spark SQL são:
- para executar consultas SQL .
- para ler dados de uma instalação existente do Hive . Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão a analisar vários tipos de conjuntos de dados usando o Spark SQL . No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instale e configure o Spark SQL .
  • Realize a análise de dados usando o Spark SQL .
  • Consultar conjuntos de dados em diferentes formatos.
  • Visualize dados e resultados de consulta.
Formato do Curso
  • Palestra interativa e discussão.
  • Muitos exercícios e prática.
  • Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
  • Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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Apache Spark MLlib

 35 Horas
O MLlib é a biblioteca de aprendizado de máquina (ML) do Spark. Seu objetivo é tornar prático o aprendizado de máquina escalável e fácil. Ele consiste em algoritmos e utilitários de aprendizado comuns, incluindo classificação, regressão, agrupamento, filtragem colaborativa, redução de dimensionalidade, além de primitivas de otimização de nível inferior e APIs de pipeline de nível superior. Divide-se em dois pacotes:
  • O spark.mllib contém a API original construída sobre os RDDs.
  • O spark.ml fornece uma API de alto nível, construída sobre os DataFrames, para a construção de pipelines de ML.
Público Este curso é direcionado a engenheiros e desenvolvedores que desejam utilizar uma biblioteca de máquinas integrada para o Apache Spark
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Última Atualização:

Declaração de Clientes (9)

Muitos exemplos práticos, diferentes formas de abordar o mesmo problema e, por vezes, truques não tão óbvios para melhorar a solução atual

Rafal - Nordea

Curso - Apache Spark MLlib

Máquina Traduzida

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very interactive...

Richard Langford

Curso - SMACK Stack for Data Science

Sufficient hands on, trainer is knowledgable

Chris Tan

Curso - A Practical Introduction to Stream Processing

Get to learn spark streaming , databricks and aws redshift

Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.

Curso - Apache Spark in the Cloud

practice tasks

Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)

The VM I liked very much The Teacher was very knowledgeable regarding the topic as well as other topics, he was very nice and friendly I liked the facility in Dubai.

Safar Alqahtani - Elm Information Security

Curso - Big Data Analytics in Health

This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.

Laura Kahn

Curso - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

Richard is very calm and methodical, with an analytic insight - exactly the qualities needed to present this sort of course.

Kieran Mac Kenna

Curso - Spark for Developers

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2025-05-19 09:30
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Python e Spark para Big Data (PySpark)

2025-06-16 09:30
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Apache Spark MLlib

2025-06-30 09:30
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Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators

2025-07-14 09:30
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Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators

2025-07-28 09:30
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Hotel Faro & Beach Club

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