Após a matrícula, você tem acesso ao conteúdo na plataforma da 4Linux (aia.4linux.com.br) e pode assistir às aulas quantas vezes quiser dentro do período de acesso do seu plano. Consulte as condições vigentes no ato da compra.

Você vai precisar de um computador com acesso à internet e navegador. As ferramentas e o ambiente de laboratório usados nas práticas são apresentados ao longo do curso, com as instruções de preparação — nada que exija configuração prévia antes de começar.

Você não estuda sozinho: conta com o suporte de instrutores especialistas da 4Linux para tirar dúvidas técnicas, além do apoio da nossa IA, disponível para ajudar a qualquer momento durante os estudos. Assim você combina a experiência de quem vive a área com a agilidade da inteligência artificial.

Não é preciso conhecimento avançado em Hadoop, Spark, Machine Learning ou IA. Este é um curso introdutório, e o recomendado é ter noções básicas de TI, SQL e Linux ou linha de comando, além de alguma familiaridade com sistemas, arquivos e bancos de dados. Para o laboratório, você vai precisar de um computador com Docker instalado e pelo menos 8 GB de RAM (16 GB é o ideal).

Você entende os fundamentos e as arquiteturas de Big Data: os 5 Vs, as diferenças entre Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse, pipelines batch e em tempo real, a arquitetura medalhão (bronze, silver e gold), o ecossistema Hadoop e a evolução para o Spark, além de governança, qualidade e LGPD. No fim, você conecta tudo isso a Analytics, Machine Learning, IA Generativa, RAG e agentes de IA, e coloca a mão na massa montando um mini Data Lake com Docker, HDFS, Hue e Hive.

Ele é o ponto de partida. Você sai com a base conceitual e o raciocínio de arquitetura para participar com mais segurança de projetos de dados, analytics e IA. A partir daqui, o caminho natural é se aprofundar em ferramentas específicas, como Python e Spark, que a 4Linux também oferece no catálogo.