Descobrindo Painéis com R no Shiny e BIG DATA ElasticSearch
What you'll learn
- Elasticsearch sobre o seu mecanismo criado para análise de dados e busca
- Entender como é realizada a combinação de muitos tipos de buscas — estruturadas, não estruturadas
- Compreender Elasticsearch usa APIs RESTful e JSON padrão
- Aprendizado sobre Elasticsearch, Logstash e Kibana
- Elasticsearch banco de dados NoSQL
- Logstash ferramenta para ingestão de dados
- Kibana ferramenta para criação de visualização de dados e Dashboards
- Canvas utilizado para criação de infográficos, documentos e projetos gráficos com os dados
- Compreender sobre como são armazenados os documentos
- Entender a estrutura JSON de armazenamento
- Entender sobre índices, tipos de documentos, documentos e campos
- Entendimento do que são shards, conhecimento sobre partição de índices, conhecimento sobre réplica de shards
- O que é um NÓ
- Como utilizar e o que significa um Request Body
- Como funciona a busca URI
- Trabalhando com as aplicações Discover, Viazualize
- O que é e porque aprender R Shiny
- Arquitetura de um aplicativo/painel Shiny
- Utilização de Objetos de Entrada Texto, Números e Data
- Utilização de Objetos de Entrada UPLOAD
- Utilização de Objetos de Saída Texto
- Utilização de Objetos de Saída Tabela Estática e Dinâmica
- Utilização de Objetos de Saída PLOTS/Gráficos
- Utilização de Objetos de Saída Download
- Aplicação de HTML em APP/Painel Shiny
- Definição de Layout para Aplicativo
- Uso de Temas
- Introdução a Reatividade e Publicação de Aplicativo Shiny
Requirements
- Pessoas interessadas em aprender os conceitos sobre Elasticsearch, ou que gostariam adentrar na área de bancos Search-Engine
- Desenvolvedores iniciantes de R e Python que desejam conhecer Elasticsearch
- Profissionais que, de alguma forma, utilizam dados no seu dia a dia
- Básico da Linguagem R
Description
O curso Descobrindo Painéis com R no Shiny e BIG DATA ElasticSearch é dividido em 2 partes.
No curso Shiny R , você começará aprendendo os fundamentos de trabalhar com Shiny. Em seguida, você mergulhará em lições sobre tópicos mais complexos, aprendendo sobre a lógica do servidor de programação para o Shiny e, em seguida, programando a interface do usuário para seus painéis interativos. A lição final mostrará mais algumas maneiras de personalizar o design das coisas que você constrói no Shiny, e cobrir como colocar seus aplicativos online e compartilhados
Entenda como programar uma interface do usuário para fazer painéis web interativos em R
No curso do ElasticSearch serão conhecidos e analisados os mecanismos mais adequados para a implementação de uma plataforma deste tipo, de forma a tirar o melhor de toda a informação gerada pelas nossas aplicações ou pelos sistemas com os quais interagem.
Portanto, este treinamento estará focado não só na instalação e start-up da plataforma, mas também na integração com diferentes tipos de aplicativos e em conhecer as configurações necessárias para explorar e aproveitar o maior volume de dados possível.
Este curso será de grande interesse para todas as pessoas que, de uma forma ou de outra, precisam melhorar seus recursos de pesquisa de dados . Como ponto adicional, este treinamento também vai despertar a curiosidade de quem busca emprego na área de análise de dados ou deseja melhorar suas condições atuais de trabalho.
Who this course is for:
- Estudantes e profissionais de computação, Informática, estatística, data science, analista de dados, engenheiro de dados
- Profissionais interessados na área de Dados
Instructors
Professor das pós-graduações das universidades CATÓLICA DO SALVADOR, UFBA, UNIRUY e ESTÁCIO FIB em disciplinas das áreas de Big DATA, Business Intelligence e Banco de Dados.
Especialista em Banco de Dados com Enfâse em Alta Disponibilidade pela Universidade Salvador(UNIFACS) e em Projetos de Business Intelligence desde 2007, já atuei como DBA e atualmente como Consultor Business Intelligence participo de projetos utilizando tecnologias Cloud Azure/AWS e Oracle (OWB/OBIEE), Microsoft (SSIS/SSRS), Postgres e outras. Atualmente atuo como Consultor de Engenharia de Dados e em projetos envolvendo todas as etapas do processo de BI, desde levantamento de requisitos, análise de viabilidade, projeto e desenho, modelagem dimensional, construção de ETL, Cubos e relatórios OLAP, envolvendo bases heterogêneas e diversas tecnologias. Também tenho me interessado muito e participado de algumas práticas e estudos sobre BIG DATA e Aprendizagem de Maquina.
Quem sou
Fui escolhido como um dos 50 profissionais mais influentes em dados no ano de 2023 pela Gama Academy, uma organização que estabelece um Rank dos profissionais com mais destaque na área de Dados/BI.
Por que estudar na área de dados comigo?
Sou profissional da área com diversos projetos desenvolvidos, tanto na área privada como na área pública, tenho um skill muito forte em atender meus alunos com alguma dúvida no máximo em 24 horas. Procuro alinhar conhecimento teórico e prático.
O que trago em meus cursos?
Acho que a área de dados é bem rica e vasta, mas ter um direcionamento do que deve ser estudado com cursos passo a passo é o que busco nas minhas aulas, fiz um mestrado na área de educação para criar aulas sob medida aos meus alunos. Estou diariamente aprimorando e trazendo novidades na área, afinal criar + de 150 cursos envolve dedicação e foco.
O que faço hoje
Sou professor das pós-graduações das universidades UNIFACS, CATÓLICA DO SALVADOR e ISL Wyden. Mestre pela Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Curso de Mestrado Profissional Gestão e Tecnologias Aplicadas à Educação (GESTEC). Possui Especialização em Análise de Sistemas pela Faculdade Visconde de Cairu e Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia. Atua profissionalmente como consultor há mais de 20 anos nas áreas de Data Warehouse, Mineração de Dados, Ferramentas de Tomada de Decisão e Estatística. Atualmente sou editor do blog BI com Vatapá. Autor do Livro: BI COMO DEVE SER - professor EAD de diversos cursos de BI na Aprenda Virtual. Idealizador do BI PRO - O maior e mais completo conteúdo sobre BI da internet.