Curso Online de Big Data - Formação de Big Data com Inteligência Artificial - Completo, Prático e Atualizado 2026

Acesso Vitalício, Suporte à Dúvidas e Certificado de Conclusão

O mercado já não procura apenas profissionais que “conhecem tecnologia”. Procura pessoas capazes de entender como os dados são coletados, armazenados, processados, analisados e usados com Inteligência Artificial para apoiar decisões reais. E é exatamente aqui que o Big Data se tornou uma das áreas mais estratégicas da tecnologia, com demanda crescente por profissionais que dominam dados, IA, automação e engenharia de dados.

Este curso foi criado para preparar você para essa nova realidade. Ao longo da formação, você estuda Big Data na prática, passando por infraestrutura, Linux, Docker, Kubernetes, Hadoop, Hive, MongoDB, Cassandra, Redis, Airflow, Spark, Kafka, Machine Learning e IA aplicada, para construir uma visão completa de como funcionam os ambientes modernos de dados usados pelas empresas que querem transformar informação em inteligência..

Esse curso Está Completo e Atualizado para 2026.

276 Vídeo Aulas - 39:36 horas para você dominar Big Data com IA.

PARA QUEM É INDICADA FORMAÇÃO DE BIG DATA COM IA:

• Para quem quer entrar ou crescer em uma das áreas mais valorizadas da tecnologia: dados, Big Data e Inteligência Artificial.

• Para quem deseja aprender, na prática, os fundamentos de Big Data, Engenharia de Dados, Data Lake, pipelines e processamento distribuído.

• Para quem sente que o mercado está avançando rápido demais e não quer ficar limitado a conhecimentos antigos de TI.

• Para quem quer estudar Linux, VirtualBox, Rocky Linux, Proxmox, redes, storage, firewall, VLANs e infraestrutura moderna para ambientes de dados.

• Para quem deseja parar de estudar ferramentas soltas e começar a entender como uma arquitetura real de dados funciona de ponta a ponta.

• Para quem quer aprender Docker, Docker Compose, criação de imagens, volumes, redes, containers e boas práticas de execução.

• Para quem busca uma formação que conecte infraestrutura, bancos de dados, automação, processamento, streaming e IA aplicada.

• Para quem deseja aprender Kubernetes, pods, deployments, services, volumes persistentes, ConfigMaps, Secrets, roles e permissões.

• Para quem quer se preparar para atuar em projetos onde dados precisam ser processados em grande volume, com organização, escala e segurança.

• Para quem quer estudar Hadoop, HDFS, MapReduce, Hive, particionamento, compressão, formatos de arquivo e consultas em ambientes Big Data.

• Para quem quer entender bancos NoSQL de verdade, não apenas de maneira superficial.

• Para quem deseja aprender MongoDB, Cassandra e Redis, incluindo CRUD, indexação, replicação, sharding, backup, restauração, segurança e desempenho.

• Para quem quer desenvolver uma visão profissional sobre como os dados são coletados, armazenados, processados e preparados para análise.

• Para quem deseja aprender, Apache Airflow, criação de DAGs, automação de pipelines e integração com APIs.

• Para quem quer dominar uma base técnica que abre caminho para Engenharia de Dados, Análise de Dados, Arquitetura de Dados e IA.

• Para quem deseja aprender Apache Spark, Spark SQL, DataFrames, Parquet, cache, persistência, integração com MongoDB e execução de pipelines.

• Para quem quer entender como empresas modernas trabalham com dados em tempo quase real.

• Para quem deseja aprender Apache Kafka, produtores, consumidores, partições, offsets, commits, consumer groups e integração com Spark Streaming.

• Para quem quer transformar conhecimento técnico em vantagem profissional real no mercado de tecnologia.

• Para quem deseja estudar Machine Learning aplicado com Spark MLlib, MLflow, árvores de decisão, K-Means, ALS, FP-Growth e modelos integrados a pipelines de dados.

VISÃO GERAL DA FORMAÇÃO DE BIG DATA COM IA:

O Curso Online de Big Data - Formação de Big Data com Inteligência Artificial - Completo, Prático e Atualizado 2026 foi criado para quem entende que o mercado de tecnologia mudou.

Hoje, não basta saber instalar sistemas, configurar servidores ou criar consultas em bancos de dados tradicionais. As empresas precisam lidar com grandes volumes de dados, dados não estruturados, automação, pipelines, processamento distribuído, bancos NoSQL, streaming, Machine Learning e Inteligência Artificial aplicada.

Esta formação mostra, na prática, como todas essas peças se conectam. O aluno não estuda apenas ferramentas isoladas. Ele aprende a enxergar a arquitetura completa por trás de ambientes modernos de dados, desde a infraestrutura onde tudo roda, até os sistemas que armazenam, processam, analisam e preparam os dados para uso com IA.

Ao longo do curso, o aluno compreende a evolução do Big Data, partindo dos fundamentos, passando pelo processamento de grandes volumes de dados, chegando até a integração com Inteligência Artificial, Machine Learning, Data Lakes, pipelines automatizados e arquiteturas modernas usadas em projetos reais de tecnologia.

O grande diferencial desta formação é que ela não trata Big Data como um conceito distante, acadêmico ou abstrato. O curso vai para o ambiente prático. O aluno aprende a montar laboratórios, instalar ferramentas, configurar serviços, criar ambientes, trabalhar com containers, orquestrar aplicações, manipular bancos NoSQL, processar dados com Spark, criar pipelines com Airflow, integrar Kafka, aplicar Machine Learning e entender como tudo isso forma a base de uma arquitetura moderna de dados.

Em outras palavras, esta formação entrega uma visão que poucos profissionais possuem: a capacidade de entender o caminho completo dos dados, desde a infraestrutura até a inteligência.

ENTENDA A ESTRUTURA DO CURSO E O QUE VOCÊ VAI APRENDER:

Big Data: O curso começa explicando o que é Big Data de verdade, indo muito além da ideia simplista de “grande volume de dados”. O aluno aprende como os dados cresceram em volume, variedade e velocidade, por que os dados não estruturados mudaram a forma como as empresas trabalham e como Big Data se tornou uma base essencial para análise, automação, tomada de decisão e Inteligência Artificial.

Inteligência Artificial aplicada a dados: A formação mostra como a IA depende de dados bem coletados, bem armazenados, bem processados e bem preparados. O aluno entende que não existe Inteligência Artificial útil sem uma base sólida de dados. Por isso, o curso mostra como Big Data e IA se complementam: os dados alimentam os modelos, e a IA ajuda a transformar informações brutas em padrões, previsões, recomendações e análises mais inteligentes.

NIST Big Data: O aluno também estuda o diagrama do NIST para Big Data, que ajuda a organizar a visão dos componentes envolvidos em uma arquitetura de dados. Esse ponto é importante porque tira o aluno da confusão comum de estudar ferramentas soltas e passa a mostrar como os elementos se encaixam dentro de uma estrutura maior, com papéis bem definidos.

VirtualBox: O VirtualBox é usado como base para criação de ambientes virtuais de estudo. Com ele, o aluno aprende a preparar laboratórios práticos, instalar sistemas, testar configurações e criar ambientes isolados para experimentar tecnologias sem depender de servidores físicos caros. É o primeiro passo para montar uma estrutura de aprendizado prática e segura.

Rocky Linux: O Rocky Linux entra como sistema operacional base para vários serviços do curso. O aluno aprende a instalar, configurar e usar uma distribuição Linux estável, muito alinhada ao mundo corporativo. Esse conhecimento é essencial porque grande parte das ferramentas de Big Data, bancos NoSQL, containers e pipelines rodam sobre Linux em ambientes reais.

Proxmox VE: O Proxmox VE é uma das grandes bases práticas da formação. O aluno aprende a trabalhar com virtualização, criação de máquinas virtuais, containers, redes, storage, usuários, 2FA, firewall, snapshots, clones, templates e gerenciamento de ambientes. Esse conhecimento prepara o aluno para entender a infraestrutura por trás dos ambientes modernos de dados, especialmente em cenários on-premise e laboratórios profissionais.

Redes, VLANs, bridges e firewall: A formação também trabalha conceitos práticos de redes dentro do Proxmox e dos ambientes de laboratório. O aluno aprende sobre bridges, roteamento, VLANs, bonding, firewall, nftables e organização de tráfego. Esse conhecimento é fundamental porque ambientes de dados não vivem isolados. Eles dependem de comunicação segura, segmentação, controle de acesso e boa configuração de rede.

Storage, ZFS e BTRFS: O curso apresenta conceitos importantes de armazenamento, incluindo grupos de volumes, OpenZFS, ZFS no Proxmox, BTRFS e storages do tipo Directory. O aluno entende que Big Data não depende apenas de processamento. Depende também de armazenamento bem planejado, confiável e organizado, especialmente quando se trabalha com grandes volumes de dados.

Docker: O Docker é uma das ferramentas centrais do curso. O aluno aprende desde a instalação até a criação de imagens, Dockerfiles, volumes, redes, logs, limites de recursos, boas práticas de segurança, execução como usuário não-root, Docker Compose e aplicações em containers. Isso é essencial porque muitas ferramentas modernas de dados são entregues, testadas e executadas em containers.

Docker Compose: Com o Docker Compose, o aluno aprende a subir ambientes com múltiplos serviços de forma organizada. Isso permite montar laboratórios completos com bancos, aplicações, ferramentas de Big Data e serviços integrados, sem precisar configurar tudo manualmente em servidores separados. É uma habilidade prática e muito útil para quem quer testar arquiteturas de dados com mais agilidade.

Kubernetes: O curso avança para Kubernetes, mostrando orquestração de containers na prática. O aluno aprende pods, deployments, services, volumes persistentes, labels, ReplicaSets, DaemonSets, Jobs, ConfigMaps, Secrets, usuários, roles, ClusterRoles, permissões e StatefulSets. Esse conhecimento é um diferencial forte porque Kubernetes se tornou uma base importante para aplicações modernas, inclusive em projetos de dados e IA.

Apache Hadoop: O Hadoop é apresentado como uma das bases clássicas do Big Data. O aluno aprende sua função, a lógica do processamento distribuído, o papel do HDFS, o conceito de NameNode e a execução de comandos no cluster. Mesmo com novas ferramentas no mercado, entender Hadoop ajuda o aluno a compreender a origem e a estrutura de muitas arquiteturas de Big Data usadas até hoje.

MapReduce: O MapReduce é estudado como modelo de processamento distribuído. O aluno entende como grandes volumes de dados podem ser divididos, processados em partes e depois consolidados. Esse conhecimento ajuda a compreender a lógica por trás de vários sistemas de processamento em larga escala.

Apache Hive: Com o Hive, o aluno aprende a consultar dados em ambientes Big Data usando uma abordagem próxima do SQL. O curso aborda databases, tabelas internas e externas, particionamento, bucketing, sampling, formatos de arquivo, compressão, joins avançados e MapJoin. É um recurso importante para quem quer trabalhar com dados em larga escala sem abandonar completamente a lógica das consultas estruturadas.

MongoDB: O MongoDB recebe uma abordagem ampla no curso. O aluno aprende instalação, comandos básicos, CRUD, tipos de dados, usuários, ferramentas gráficas, storage engine, coleções, Aggregation Framework, indexação, replicação, sharding, backups, restaurações, tuning, segurança, TLS, firewall e SELinux. É uma base muito forte para quem quer dominar bancos NoSQL orientados a documentos.

Apache Airflow: O Apache Airflow é estudado como ferramenta de orquestração de pipelines. O aluno aprende instalação com Docker Compose, criação de DAGs, automação de tarefas, extração de dados de APIs, envio de notificações por e-mail e criação de laboratório de Data Lake com MongoDB. Com isso, ele entende como organizar fluxos de dados de forma automatizada e controlada.

Data Lake: A formação mostra a ideia de Data Lake na prática, especialmente em integrações com MongoDB, Hadoop, HDFS, Spark e pipelines. O aluno entende como dados brutos podem ser armazenados, organizados, processados e preparados para análises futuras. Esse é um conceito central em ambientes modernos de dados, onde diferentes fontes precisam ser reunidas antes de gerar valor.

Apache Spark: O Apache Spark é um dos pontos mais fortes da formação. O aluno aprende instalação, JupyterLab, scripts, aplicações Spark, DataFrames, schemas, manipulação de colunas, expressões, Spark SQL, joins, Parquet, integração com MongoDB, cache, persistência, Broadcast Join, Spark UI e preparação de código para produção. Spark é uma das ferramentas mais importantes para processamento distribuído moderno.

JupyterLab: O JupyterLab aparece como ambiente prático para experimentação, análise e desenvolvimento com dados. O aluno usa notebooks para escrever códigos, testar ideias, visualizar resultados e acompanhar a execução de scripts. É uma ferramenta muito útil para quem trabalha com dados, Python, Spark, análises exploratórias e protótipos de Machine Learning.

Apache Kafka: O Apache Kafka é estudado como ferramenta de mensageria e streaming de dados. O aluno aprende instalação, produtores, envio síncrono e assíncrono, partições, estratégias de chaves, consumer groups, consumidores, poll loop, offsets, commits, tuning de consumo e orquestração da ingestão. Esse conhecimento prepara o aluno para entender arquiteturas de dados em tempo quase real.

Spark Streaming: Com Spark Streaming e integração com Kafka, o aluno aprende como processar dados em fluxo contínuo. Isso permite entender arquiteturas em que os dados não ficam parados esperando processamento manual. Eles chegam, são consumidos, processados, enriquecidos e persistidos em diferentes destinos, como HDFS e MongoDB.

Arquitetura Lambda-Kappa: O curso também apresenta a criação de arquiteturas Lambda-Kappa, mostrando como combinar processamento em lote e processamento em fluxo. Esse conhecimento é importante para quem quer entender como empresas organizam dados históricos, dados recentes e dados em tempo quase real dentro de uma mesma estratégia analítica.

Spark MLlib: A formação entra em Machine Learning com MLlib, a biblioteca de aprendizado de máquina do Spark. O aluno aprende conceitos de transformers, estimators, pipelines, classificação, métricas, Grid Search, Cross-Validation e modelos aplicados sobre grandes volumes de dados. Esse é o ponto onde Big Data começa a se aproximar diretamente da Inteligência Artificial prática.

MLflow: O MLflow é apresentado como ponte entre experimentação e produção em Machine Learning. O aluno entende como acompanhar modelos, registrar experimentos e organizar o ciclo de vida de projetos de aprendizado de máquina. Isso é importante porque, no mercado, não basta treinar um modelo. É preciso controlar, testar, comparar e preparar o modelo para uso real.

Machine Learning aplicado: O curso trabalha aplicações práticas de Machine Learning, incluindo árvores de decisão, K-Means, ALS e FP-Growth. O aluno vê classificação, clusterização de clientes, sistemas de recomendação e análise de cesta de compras. São exemplos que conectam dados, algoritmos e aplicações reais de negócio.

HDFS: O HDFS é estudado como sistema de arquivos distribuído usado em ambientes Hadoop. O aluno entende como os dados podem ser armazenados em blocos, distribuídos em um cluster e acessados por ferramentas de processamento. Esse conhecimento é fundamental para compreender a persistência de dados em larga escala.

Parquet: O formato Parquet é usado no curso como formato eficiente para armazenamento e análise de dados. O aluno entende por que formatos colunares são importantes em ambientes de Big Data, especialmente quando se trabalha com consultas, compressão, desempenho e integração com ferramentas como Spark.

NoSQL: A formação dá ao aluno uma visão ampla do universo NoSQL, com MongoDB, Cassandra e Redis. Ele entende que nem todo problema de dados deve ser resolvido com banco relacional tradicional. Dependendo do volume, velocidade, estrutura dos dados e necessidade de escala, modelos orientados a documentos, chave-valor, coluna larga e dados em memória podem ser mais adequados.

Governança, integridade e visão profissional: Além das ferramentas, o curso mostra a importância da integridade dos dados, da organização, da segurança, da governança e do uso responsável das informações. Esse ponto é essencial porque o profissional que trabalha com Big Data e IA precisa entender que dados não são apenas arquivos e tabelas. Eles representam decisões, riscos, oportunidades e responsabilidade.

O GRANDE DIFERENCIAL DESTA FORMAÇÃO DE BIG DATA COM IA: O maior benefício deste curso é entregar uma visão completa. O aluno aprende a montar a base técnica, trabalhar com infraestrutura, containers, orquestração, bancos NoSQL, pipelines, processamento distribuído, streaming, Data Lake e Machine Learning. Isso cria uma formação rara, porque une áreas que normalmente são ensinadas separadamente.

Ao final da formação, o aluno não terá apenas ouvido falar de Big Data, IA, Spark, Kafka, Hadoop, Docker, Kubernetes, MongoDB ou Machine Learning. Ele terá passado por um caminho prático para entender como essas tecnologias se conectam em uma arquitetura moderna de dados.

E esse é o tipo de conhecimento que diferencia um profissional comum de alguém que começa a enxergar o mercado de TI com mais profundidade, mais clareza e mais preparo técnico.

É o meu mais sincero desejo que esta Formação possa ajudá-lo bastante em seus estudos para se tornar um profissional de TI, o qual vai seguir uma carreira na área de Big Data com Inteligência Artificial.
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PRINCIPAIS DIFERENCIAIS DESTA FORMAÇÃO/OFERTA:

• Você entra em uma área que o mercado de TI está levando cada vez mais a sério: Big Data, Inteligência Artificial, Engenharia de Dados, automação, pipelines e análise inteligente de dados.

• Você aprende, na prática, como uma arquitetura moderna de dados é montada: desde a infraestrutura inicial até ferramentas como Docker, Kubernetes, Hadoop, Hive, Spark, Kafka, Airflow, MongoDB, Cassandra, Redis, MLlib e MLflow.

• Você não fica apenas assistindo teoria bonita: a formação mostra caminhos práticos para montar ambientes, configurar serviços, criar laboratórios e entender como as peças se encaixam.

• Você aprende a criar e configurar máquinas virtuais para praticar os exemplos do curso: usando VirtualBox, Rocky Linux e Proxmox VE, para construir um ambiente real de estudos.

• Você ganha uma visão muito mais completa do que a maioria dos iniciantes em dados possui: em vez de decorar nomes de ferramentas, você entende o papel de cada tecnologia dentro de uma arquitetura de Big Data com IA.

• Você estuda infraestrutura, redes, storage, firewall, VLANs, bridges, containers e virtualização: conhecimentos que dão base para ambientes profissionais de dados, e não apenas para testes superficiais.

• Você se prepara para um mercado onde dados e IA caminham juntos: empresas precisam de profissionais que saibam coletar, armazenar, processar, integrar e usar dados com inteligência.

• Você aprende fundamentos e prática de Big Data, Data Lake, processamento distribuído, bancos NoSQL, streaming, pipelines e Machine Learning aplicado.

• Você aproveita uma condição de lançamento quase absurda: de R$ 650,00 por apenas R$ 50,00, somente para os primeiros alunos.

• Você recebe 276 vídeo aulas, com 39:36 horas de conteúdo: uma formação extensa, prática e atualizada para 2026.

• Você paga um valor muito abaixo do que normalmente se cobra por treinamentos nesta área: pesquise cursos de Big Data, Engenharia de Dados, Spark, Kafka, Kubernetes e IA em outros sites e veja o susto que muitos preços causam.

• Você aprende ferramentas altamente valorizadas em projetos modernos: Docker, Docker Compose, Kubernetes, Hadoop, Hive, MongoDB, Cassandra, Redis, Python, Airflow, Spark, Kafka, MLlib, MLflow e muito mais.

• Você reduz o risco de ficar perdido em tutoriais soltos: o curso organiza o caminho e mostra como cada tecnologia entra na construção de ambientes de dados.

• Você aprende a trabalhar com Docker, criação de imagens, Dockerfiles, volumes, redes, containers, logs, Docker Compose e boas práticas de execução.

• Você começa a entender o que acontece por trás de projetos reais de dados e IA: não apenas a parte bonita do dashboard, mas a infraestrutura, o processamento e os pipelines que sustentam tudo.

• Você aprende Kubernetes com pods, deployments, services, volumes persistentes, ConfigMaps, Secrets, roles, permissões, jobs, ReplicaSets, DaemonSets e StatefulSets.

• Você ganha um diferencial técnico forte para conversar melhor sobre dados, IA e arquitetura com mais segurança: isso ajuda em entrevistas, projetos, freelas, consultorias e evolução profissional.

• Você aprende bancos NoSQL em profundidade: MongoDB com CRUD, aggregation, indexação, replicação, sharding, backup, tuning e segurança; Cassandra com CQL, modelagem query-first e alta escala; Redis com tipos de dados, Pub/Sub, transações, JSON, backup e benchmarks.

• Você entra agora com escassez real na oferta: o preço de R$ 50,00 vale somente para 20 vagas nesta condição de lançamento.

• Você aprende Big Data com IA de ponta a ponta: infraestrutura, containers, orquestração, bancos NoSQL, Data Lake, Airflow, Spark, Kafka, Machine Learning, MLflow, Spark Streaming e aplicações práticas com dados.

E QUANTO VAI CUSTAR TUDO ISSO?

• Pode pesquisar em outros sites, por formações sobre Big Data com IA. Primeiro, muito dificilmente, você vai encontrar uma formação tão completa. E as que encontrar estarão com preços na faixa de R$ 2000,00 a R$ 4500,00.
   
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👉 SOBRE O AUTOR - VITOR MAZUCO:

O autor Vitor Mazuco é formado em Administração de Empresas pela Escola Superior de Administração e Gestão-FGV.
 

Proprietário da empresa VMZ Solutions. É Especialista  em Administração de Sistemas Open Sources como Linux, Unix/BSD's, Administração de Redes e Segurança da Informação.
 

Tem grande experiência em migração de plataformas proprietárias para livres, implementação de firewalls/Appliances e interoperabilidade de sistemas.
 

O autor também presta os serviços de Treinamento (local ou remoto), Consultoria e Suporte de TI, nas áreas de Redes, Firewall, Linux, VoIP, Automação, e muito mais!
 

Autor de mais de 20 cursos com mais de 30 mil alunos espalhados por mais de 50 países.
 

O autor acredita que a educação pode transformar as pessoas contribuindo para um mundo muito melhor!

👉 AINDA TEM DÚVIDAS SOBRE A FORMAÇÃO DE BIG DATA COM IA?

Não deixe de conferir a sessão de Dúvidas Frequentes, no final desta página. E a seguir deixo todos os meus contatos. Qualquer dúvida sobre a Formação de Big Data com IA é só entrar em contato.
 

Para enviar sugestões de alterações/correções, para sugerir novos Cursos, para criticar e para elogiar (porque não?), é só entrar em contato por uma das formas a seguir:
 

• E-mail: webmaster@juliobattisti.com.br
• Whatsapp: (51) 99627-3434
• Telefone: (51) 3717-3796

• O Curso é feito 100% online e as Lições são em formato de Vídeo Aulas.
   
• Já tem mais de 270 vídeo aulas dentro do ambiente do curso e, sempre que necessário o professor Vitor gravas novos vídeos e disponibiliza no ambiente do curso.
   
• O Acesso é Vitalício. Você pode acessar o conteúdo do curso quando quiser, na hora em que quiser e quantas vezes quiser.
   
• Você pode acessar as vídeo aulas na hora em que quiser, pelo tempo que quiser e quantas vezes quiser.
   

• O QUE VOCÊ RECEBERÁ AO SE INSCREVER NESTE CURSO:
   

• ACESSO VITALÍCIO à plataforma do curso: Após fazer a inscrição e confirmar o pagamento você receberá, em até 18 horas, um e-mail com o endereço de acesso ao curso, nome de usuário e senha para acessar todas as lições do curso quando quiser, na hora em que quiser e quantas vezes quiser. Já são 276 vídeo aulas disponíveis no ambiente do curso, para acesso imediato, com 39:36 horas de conteúdo.
   
• Suporte á dúvidas para os exemplos do curso, diretamente com o autor do curso: Em um formulário de dúvidas, dentro do ambiente do curso ou via e-mail, diretamente com o autor. A dúvida é enviada diretamente para o e-mail do autor, o qual retorna em até 24 horas.
   

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Seção 1: Introdução ao Curso

Aula 1: Introdução ao Curso
Aula 2: O que é Big Data?
Aula 3: Compreedendo o Diagrama do NIST Big Data
Aula 4: Ementa do nosso Curso
Aula 5: Instalando o VirtualBox
Aula 6: Instalando o Rocky Linux

Seção 2: Configurações Iniciais

Aula 7: Configurações Iniciais - Introdução ao Proxmox
Aula 8: Configurações Iniciais - Instalação do Proxmox
Aula 9: Configurações Iniciais - Interface Overview
Aula 10: Configurações Iniciais - Atualização e configuração dos repositorios
Aula 11: Configurações Iniciais - Sincronização de tempo
Aula 12: Configurações Iniciais - Configurações de Usuários
Aula 13: Configurações Iniciais - Configuração de 2FA

Seção 3: Configurações Redes

Aula 14: Configurações Redes - Configuração de Redes
Aula 15: Configurações Redes - Renomeando interfaces físicas
Aula 16: Configurações Redes - Configuração de Redes Bridge e Routed
Aula 17: Configurações Redes - Configuração de Link Bonding
Aula 18: Configurações Redes - Configuração de VLAN

Seção 4: Gerenciamento de Discos

Aula 19: Gerenciamento de Discos - Análise inicial do HD
Aula 20: Gerenciamento de Discos - Criando um Grupo de Volumes
Aula 21: Gerenciamento de Discos - Apresentação do OpenZFS
Aula 22: Gerenciamento de Discos - Trabalhando com ZFS no Proxmox
Aula 23: Gerenciamento de Discos - Criando um sistema de arquivos BTRFS
Aula 24: Gerenciamento de Discos - Introdução ao Proxmox VE Storage
Aula 25: Gerenciamento de Discos - Criando um Storage Tipo Directory

Seção 5: Virtual Machines

Aula 26: Virtual Machines - Criando Virtual Machines
Aula 27: Virtual Machines - Criar cópias, clones e templates
Aula 28: Virtual Machines - Importando Máquinas Virtuais
Aula 29: Virtual Machines - Trabalhando com Cloud-Init
Aula 30: Virtual Machines - Trabalhando com Container
Aula 31: Virtual Machines - Gerenciando contêineres

Seção 6: Software-Defined Network

Aula 32: Software-Defined Network - O que é e para que serve?
Aula 33: Software-Defined Network - Configurar um SDN básico
Aula 34: Software-Defined Network - Criando uma VLAN
Aula 35: Software-Defined Network - Configurando o QinQ

Seção 7: VE Firewall

Aula 36: VE Firewall - O que é um Firewall?
Aula 37: VE Firewall - Firewall do Proxmox
Aula 38: VE Firewall - Configuração Base do Cluster
Aula 39: VE Firewall - Ativando o Firewall no Nó
Aula 40: VE Firewall - Usando o nftables

Seção 8: Docker

Aula 41: Docker - Instalando o Docker
Aula 42: Docker - Instalando uma imagem
Aula 43: Docker - Introdução ao Docker
Aula 44: Docker - Listando os containers
Aula 45: Docker - Parando e iniciando contêineres
Aula 46: Docker - Comandos Exec e Attaching em um contêiner em execução
Aula 47: Docker - Lidando com os logs no Docker
Aula 48: Docker - Criação de imagens interativas
Aula 49: Docker - Compreendendo o Dockerfiles
Aula 50: Docker - Construindo uma imagem do zero
Aula 51: Docker - Criação e montagem de volumes de dados
Aula 52: Docker - Compartilhando de dados entre contêineres
Aula 53: Docker - Definindo volumes em imagens
Aula 54: Docker - Configurando contêineres
Aula 55: Docker - Evolução e teste de código em execução em um contêiner
Aula 56: Docker - Montagem de código em contêiner em execução
Aula 57: Docker - Trabalhando com Auto-restarting
Aula 58: Docker - Executar tarefas administrativas em um contêiner
Aula 59: Docker - Testes de integração para um aplicativo Node
Aula 60: Docker - Fazendo a limpeza em seu ambiente
Aula 61: Docker - Formatação e filtragens no Docker
Aula 62: Docker - Limitar recursos e sistema de somente leitura
Aula 63: Docker - Evitar execução como usuário não-root
Aula 64: Docker - Usando o Docker com Shell in a Box
Aula 65: Docker - Trabalhando com a rede de bridge
Aula 66: Docker - O host e a rede nula
Aula 67: Docker - Configurando as portas no Docker
Aula 68: Docker - Aplicação monolítica com API REST no Docker
Aula 69: Docker - Criação de imagens com Docker Compose

Seção 9: Kubernetes

Aula 70: Kubernetes - Introdução a Orquestração de contêineres
Aula 71: Kubernetes - Preparando o nosso ambiente com microk8s
Aula 72: Kubernetes - Configurando um cluster Kubernetes
Aula 73: Kubernetes - Configurando um cluster Kubernetes - Parte 2
Aula 74: Kubernetes - Usando o Cluster na prática
Aula 75: Kubernetes - Conhecendo os service accounts
Aula 76: Kubernetes - Status dos Cluster
Aula 77: Kubernetes - Conhecendo o Kubernetes Proxy e DNS
Aula 78: Kubernetes - Pods - Introdução
Aula 79: Kubernetes - Criar um Pod
Aula 80: Kubernetes - Acesso, comandos e cópias
Aula 81: Kubernetes - Verificando a sanidade
Aula 82: Kubernetes - Limitando o uso de Hardware
Aula 83: Kubernetes - Trabalhando com volumes persistentes
Aula 84: Kubernetes - Juntando tudo
Aula 85: Kubernetes - Labels
Aula 86: Kubernetes - Configuração de Serviços
Aula 87: Kubernetes - Endpoints
Aula 88: Kubernetes - ReplicaSets
Aula 89: Kubernetes - Deployments
Aula 90: Kubernetes - DaemonSet
Aula 91: Kubernetes - Jobs
Aula 92: Kubernetes - Parallel Jobs
Aula 93: Kubernetes - Work Queue Job
Aula 94: Kubernetes - ConfigMaps
Aula 95: Kubernetes - Secrets
Aula 96: Kubernetes - Criando e gerenciando usuários no Kubernetes
Aula 97: Kubernetes - Roles
Aula 98: Kubernetes - ClusterRoles
Aula 99: Kubernetes - Permissões com bindings
Aula 100: Kubernetes - Criando um singleton
Aula 101: Kubernetes - StatefulSets

Seção 10: Apache Hadoop e Hive

Aula 102: Introdução ao Apache Hadoop
Aula 103: Compreensão do MapReduce
Aula 104: Instalação do Hadoop em Docker
Aula 105: Conhecendo o Hadoop NameNode UI
Aula 106: Executando comandos no Cluster
Aula 107: Utilizando o Hadoop Streaming
Aula 108: Introdução ao Apache Hive
Aula 109: Adaptação do Docker Compose
Aula 110: Databases e Tabelas Internal vs External
Aula 111: Particionamento Estático e Dinâmico
Aula 112: Bucketing e Sampling
Aula 113: Formatos de Arquivo e Compressão
Aula 114: Joins Avançados e MapJoin

Seção 11: MongoDB

Aula 115: Introdução ao MongoDB
Aula 116: Primeiros passos - Instalação do MongoDB no Rocky Linux
Aula 117: Primeiros passos - Instalação do MongoDB no Docker
Aula 118: Primeiros passos - Compreendendo a sua Sintaxe
Aula 119: Primeiros passos - Comandos básicos na Shell
Aula 120: Primeiros passos - Comandos CRUD no MongoDB
Aula 121: Primeiros passos - Tipos de Dados no MongoDB
Aula 122: Primeiros passos - Conectando em outros servidores Mongo
Aula 123: Primeiros passos - Executando scripts com o shell
Aula 124: Primeiros passos - Criação do super-usuário admin no MongoDB
Aula 125: Primeiros passos - Criação de usuários para um sistema de e-commerce
Aula 126: Primeiros passos - Conhecendo as ferramentas GUI para MongoDB
Aula 127: Primeiros passos - Criar o Storage Engine no MongoDB com WiredTiger e com XFS
Aula 128: Primeiros passos - Separando diretórios por banco de dados
Aula 129: Operações CRUD - Manipulação de Banco de Dados
Aula 130: Operações CRUD - Manipulação das coleções
Aula 131: Operações CRUD - Inserção dos Documentos
Aula 132: Operações CRUD - Consultando Documentos
Aula 133: Operações CRUD - Alterando os Documentos
Aula 134: Operações CRUD - Removendo os Documentos
Aula 135: Operações CRUD - Removendo grandes volumes de dados
Aula 136: Operações CRUD - Fazendo consultas com $where
Aula 137: Operações CRUD - Trabalhando com Bulk
Aula 138: Aggregation Framework - Compreendendo um Aggregation Framework
Aula 139: Aggregation Framework - Usando o aggregate $bucket
Aula 140: Aggregation Framework - Usando o aggregate $group
Aula 141: Aggregation Framework - Usando o aggregate $lookup
Aula 142: Aggregation Framework - Filtrando dados através do $match
Aula 143: Aggregation Framework - Usando um map-reduce
Aula 144: Trabalhando com Indexação - Introdução a Index
Aula 145: Trabalhando com Indexação - Index Únicos
Aula 146: Trabalhando com Indexação - Índices compostos
Aula 147: Trabalhando com Indexação - Índices Multi-key
Aula 148: Trabalhando com Indexação - Expiração de Documentos com TTL index
Aula 149: Trabalhando com Indexação - Criando Index Background e Foreground
Aula 150: Trabalhando com Indexação - Criando um índice de texto
Aula 151: Trabalhando com Indexação - Trabalhando com índice avançado de texto
Aula 152: Trabalhando com Indexação - Trabalhando com Índices Geoespacial
Aula 153: Trabalhando com Indexação - Índices sparse
Aula 154: Trabalhando com Indexação - Índices Parciais
Aula 155: Administração - Renomeando uma Coleção
Aula 156: Administração - Analizar os bancos de dados e de coleções
Aula 157: Administração - Estudando o mongotop e o mongostat
Aula 158: Administração - Encerrando as operações atuais
Aula 159: Administração - Alteração de uma coleção com o collMod
Aula 160: Operações Avançadas - Trabalhando com o comando findAndModify
Aula 161: Operações Avançadas - Trabalhando com contadores atômicos no MongoDB
Aula 162: Operações Avançadas - Criando e convertendo Coleções Fechadas
Aula 163: Replicação - Criando uma replicação de dados no MongoDB
Aula 164: Replicação - Alternando entre servidores primários e secundários
Aula 165: Replicação - Configurações de prioridades nos servidores
Aula 166: Replicação - Alterando o tamanho do oplog
Aula 167: Replicação - Criptografando os servidores em réplicas
Aula 168: Replicação - Trabalhando com árbitro
Aula 169: Sharding - Entendendo sobre Sluster Shared
Aula 170: Sharding - Criando um Cluster Compartilhado
Aula 171: Sharding - Particionamento de dados com Chunks
Aula 172: Sharding - Mover dados não compartilhado para banco de dados compartilhados
Aula 173: Sharding - Trabalhando com shard zones
Aula 174: Backups e Restaurtações - Criando backups com mongodump
Aula 175: Backups e Restaurtações - Backup de uma coleção ou banco de dados específico
Aula 176: Backups e Restaurtações - Fazendo backups de alguns documentos
Aula 177: Backups e Restaurtações - Trabalhando com bsondump
Aula 178: Backups e Restaurtações - Trabalhando com backups com HA
Aula 179: Backups e Restaurtações - Exportando dados com mongoexport
Aula 180: Backups e Restaurtações - Mongorestore para diersos tipos de restaurações
Aula 181: MongoDB Tunning - Introdução
Aula 182: MongoDB Tunning - Medindo o desempenho do seu MongoDB
Aula 183: MongoDB Tunning - Localizando consultas e operações de execuções lentas
Aula 184: Segurança - Instalando e configurando o TLS (SSL)
Aula 185: Segurança - Configurando o Firewall e o SELinux

Seção 12: Apache Cassandra e Redis

Aula 186: Introdução ao Apache Cassandra
Aula 187: Instalação do Apache Cassandra no Rocky Linux
Aula 188: Comandos básicos do cqlsh
Aula 189: Criação de usuário e superusuário
Aula 190: Criando um espaço de chaves e uma tabela em cqlsh
Aula 191: Lendo e Escrevendo Dados no cqlsh
Aula 192: O Modelo de Dados do Cassandra e o Poder do TTL
Aula 193: Tipos de Dados no CQL
Aula 194: Collections - Listas, Sets e Maps
Aula 195: Estruturas Complexas – Tuplas e User-Defined Types (UDTs)
Aula 196: Modelagem de Dados em Big Data – O Paradigma Query-First e Sizing
Aula 197: Buscas Avançadas – O Desafio da Indexação no Cassandra
Aula 198: O Paradoxo dos Lotes (Batches) e Transações em Alta Escala
Aula 199: O Caminho da Leitura e a Mágica do Bloom Filter
Aula 200: Deletes e NULLs
Aula 201: Introdução ao Redis
Aula 202: Instalação do Redis
Aula 203: Configurações pelo CLI
Aula 204: Data Types
Aula 205: Keys
Aula 206: Publish Subscribe
Aula 207: Transactions
Aula 208: Acesso remoto do Redis com senha
Aula 209: Criar usuários e senhas
Aula 210: Benchmarks
Aula 211: Usando Interface gráfica do Redis
Aula 212: Usando JSON no Redis
Aula 213: Usando o RedisJSON
Aula 214: Backup e Restauração

Seção 13: Python e Airflow

Aula 215: Instalação e utilização
Aula 216: Variáveis ambientais e PATH
Aula 217: O primeiro script Python
Aula 218: Palavras reservadas
Aula 219: Variáveis globais e locais
Aula 220: Módulos e Importações
Aula 221: Estudando as variáveis
Aula 222: Estruturas de Decisão
Aula 223: O comando for
Aula 224: Listas, Matrizes e Dicionário
Aula 225: Criando Funções
Aula 226: Introdução ao Apache Airflow
Aula 227: Instalação Completa com Docker Compose
Aula 228: Entendendo e Criando sua primeira DAG
Aula 229: Extraindo imagens da API da NASA
Aula 230: Enviando uma notificação por E-mail
Aula 231: Laboratório de um Data Lake com Mongodb

Seção 14: Apache Spark

Aula 232: Introdução ao Apache Spark
Aula 233: Instalação do Apache Spark
Aula 234: Overview do JupyterLab
Aula 235: Nosso primeiro script e conceitos de aplicação do Spark
Aula 236: Contando e classificando os M&Ms
Aula 237: A Anatomia de um DataFrame
Aula 238: O Poder do Schema
Aula 239: Manipulando Colunas e Criando Expressões
Aula 240: Spark SQL, Joins e o Formato Parquet
Aula 241: Integrando o Spark com o MongoDB
Aula 242: Cache e Persist
Aula 243: Broadcast Join
Aula 244: Inspecionando a Spark UI
Aula 245: Preparando o Código para Produção de integração Airflow e Spark
Aula 246: Orquestrando o Spark Remotamente
Aula 247: O Pipeline Definitivo - Masterclass de Integração

Seção 15: Kafka e Machine Learning

Aula 248: Introdução ao Apache Kafta
Aula 249: Instalação do Apache Kafta
Aula 250: Visão Geral e Construção de um Produtor Kafka
Aula 251: Enviando uma mensagem para o Kafka Síncrono vs. Assíncrono
Aula 252: Preparando os Produtores
Aula 253: Partições e Estratégias de Chaves
Aula 254: Consumer Groups e Escalabilidade
Aula 255: Criando o Primeiro Consumidor com Poll Loop
Aula 256: Trabalhando com Offsets e Commits
Aula 257: Configurações Críticas de Consumo Tuning
Aula 258: Orquestração da Ingestão
Aula 259: Introdução ao Structured Streaming e Conexão Spark-Kafka
Aula 260: O Data Lake Persistência no Hadoop-HDFS
Aula 261: Criando a Arquitetura Lambda-Kappa
Aula 262: Introdução ao Machine Learning
Aula 263: Introdução ao MLlib, a Nova API e Transformers
Aula 264: Estimators e Pipelines
Aula 265: Classificação com Árvores de Decisão
Aula 266: Métricas, Grid Search e Cross-Validation
Aula 267: A Ponte para a Produção com MLflow
Aula 268: Usando o Spark Streaming com Kafka + MLflow
Aula 269: Persistência Dupla com Inteligência (HDFS + MongoDB)
Aula 270: O Painel de Controle Analítico com Jupyter e MongoDB
Aula 271: Feature Engineering Raiz no Spark - Extractors e Transformers
Aula 272: Clusterização de Clientes com K-Means (Unsupervised Learning)
Aula 273: Sistema de Recomendação com ALS
Aula 274: Aprender a técnica de Market Basket Analysis com o algoritmo FP-Growth

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- Acesso Online a Todas as Vídeo Aulas, por Tempo Indeterminado (Acesso Vitalício).

- Pode Assistir aos Vídeos Quando Quiser, na Hora em que Quiser e Quantas Vezes Quiser.

- Suporte a Dúvidas, Sobre os Exemplos Contidos no Curso, via E-mail, Diretamente com o Autor do Curso.

- Certificado de Conclusão, no Final do Curso

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1) Onde faço esse curso?

R: O curso é feito online, o que quer dizer que você pode estudar a partir de qualquer computador ou notebook ligado à Internet. Você pode acessar todas as vídeo aulas a hora em que quiser e quantas vezes quiser, pois o acesso ao curso é Vitalício.

2) O pagamento de R$ 50,00 é uma parcela única ou é mensalidade?

R: É um único pagamento, não é mensalidade. Não será cobrado nenhum valor adicional. 

• Você poderá pagar com toda segurança, via PagSeguro (aceita todos os cartões) ou via PayPal (também aceita todos os cartões).
   
• Também tem opção de pagamento via Boleto (dentro do PagSeguro) ou depósito/transferência, para uma das nossas contas (Banco do Brasil, ITAU, Caixa Econômica Federal, Bradesco ou Santander).
   
• PIX: Também temos opção de pagamento via PIX.
   
• Depois de preenchidas as 100 primeiras vagas, para os próximos 200 (vagas 101 a 300), o valor será de R$ 150,00.
   

3) Devo pagar algum valor para ter direito a receber o certificado?

R: Não. O certificado é enviado via digital (sem custo adicional), depois que você completar 100% do curso.
 

4) Se eu não aprender uma lição, posso repetí-la?

R: Sim, quantas vezes quiser, pois o acesso ao curso é vitalício.
 

5) Qual o tempo de duração do curso?

R: Não existe um tempo determinado porque isso depende do esforço pessoal de cada um, do tempo que estarás disposto a estudar por dia, etc.
 

O aluno poderá acessar todas as vídeo aulas do curso na hora em que quiser e quantas vezes quiser.
 

6) Como acesso o curso?

R: Você terá um nome de usuário e senha, onde pode acessar o campus virtual. Os dados para acesso ao curso são enviados via e-mail, em até 18 horas, após a confirmação do pagamento.
 

7) A entidade responsável pelos cursos é uma empresa ou pessoa física?

R: Somos empresa e possuímos o cadastro nacional da pessoa jurídica (CNPJ), junto à Receita Federal do Brasil, ativo. Atuamos especificamente no treinamento em informática.
 

8 – Posso compartilhar meu login e senha de acesso?
 

R: Não, de forma alguma. Caso seja constatado qualquer indício de que esteja havendo compartilhamento de acesso ou tentativa de venda do acesso, este será bloqueado permanentemente, perderá o seu acesso sem direito a reembolso.
 

9 – Receberei algum material impresso, DVD, CD ou afins, via Correios?
 

R: Não. Todo o projeto é 100% online e em nenhum momento será enviado qualquer tipo de mídia ou impresso para a sua residência.
 

10 - Ainda tenho dúvidas sobre a Curso Completo de Wazuh, como me inscrever, como funciona, como é o acesso, etc., como eu entro em contato?
 

R: A seguir deixo todos os meus contatos:

• E-mail: webmaster@juliobattisti.com.br
• Fone: (51) 3717-3796 - Santa Cruz do Sul - Rio Grande do Sul
• Whatsapp: (51) 99627-3434 - Santa Cruz do Sul - Rio Grande do Sul

• Precisará de um computador com Internet com no minimo 8GB de RAM e 1TB de espaço em disco

• Conhecimentos Sólidos em Redes, TCP/IP, NAT, Linux e Python.

E-mails:

• batisti@hotmail.com
• webmaster@juliobattisti.com.br

Telefones:

• (51) 3717-3796
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