Visão Geral

Curso TIBCO® Streaming Real Time Data Processing and Analytics. O curso TIBCO® Streaming é projetado para profissionais de dados e arquitetos de soluções que desejam aprender a desenvolver, implantar e gerenciar aplicações de streaming para processamento de dados em tempo real. Com foco em eventos contínuos, o curso cobre desde os fundamentos da plataforma até a criação de fluxos complexos com janelas, operadores, integração com sistemas externos e deploy em ambientes de produção. Os alunos trabalharão com ambientes de laboratório completos, reforçando o conhecimento com exercícios práticos.

Objetivo

Após realizar este Curso TIBCO® Streaming Real Time Data Processing and Analytics, você será capaz de:

• Entender a arquitetura da plataforma TIBCO Streaming
• Criar e implantar aplicações de processamento de eventos em tempo real
• Utilizar operadores e janelas para transformar, filtrar e analisar fluxos de dados
• Integrar o TIBCO Streaming com fontes externas (Kafka, MQTT, REST, arquivos, bancos de dados, etc.)
• Monitorar, testar e otimizar aplicações em ambientes produtivos

Publico Alvo

• Engenheiros de dados em tempo real
• Arquitetos de soluções de integração e eventos
• Desenvolvedores que trabalham com processamento de dados
• Profissionais de BI e Analytics que buscam atuar com dados em tempo real
• Equipes de operações que suportam arquiteturas orientadas a eventos

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de lógica de programação
• Noções de SQL e manipulação de dados
• Desejável familiaridade com tópicos como stream processing, filas de mensagens, Kafka, MQTT ou sistemas de integração

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Introdução ao TIBCO Streaming

1. Conceitos de processamento de eventos em tempo real
2. Overview da plataforma TIBCO Streaming
3. Casos de uso (IoT, monitoramento, analytics, segurança)
4. Arquitetura baseada em eventos e pipelines

Módulo 2: Instalação e Ambiente de Desenvolvimento

1. Instalação do TIBCO Streaming Studio
2. Navegando no ambiente de desenvolvimento
3. Estrutura de um projeto e boas práticas iniciais
4. Configurações e primeiros testes

Módulo 3: Fundamentos de Stream Processing

1. Conceitos de streams e tuples
2. Criação de streams e schemas
3. Publicadores e assinantes (publish/subscribe)
4. Processamento contínuo vs batch

Módulo 4: Operadores e Transformações

1. Uso de operadores: Map, Filter, Aggregate, Join
2. Expressões e lógica condicional
3. Ordenação e agrupamento de eventos
4. Exemplos práticos com dados simulados

Módulo 5: Janelas e Temporalidade

1. Janela deslizante (sliding window), tumbling, de sessão
2. Time-based vs count-based windows
3. Tratamento de eventos fora de ordem (event-time vs processing-time)
4. Análise em tempo real com janelas

Módulo 6: Integração com Fontes e Destinos

1. Conectores integrados: Kafka, MQTT, REST, arquivos, JDBC
2. Transformação de dados entre sistemas
3. Escrita e leitura em tempo real de bancos de dados
4. Ingestão de dados estruturados e semi-estruturados

Módulo 7: Gerenciamento de Projetos e Deploy

1. Testes e simulação de eventos
2. Configuração de ambientes de desenvolvimento, QA e produção
3. Deployment local e remoto
4. Estratégias para versionamento de aplicações

Módulo 8: Monitoramento e Diagnóstico

1. Ferramentas de monitoração em tempo real
2. Dashboards de performance
3. Logs e alertas
4. Detecção de falhas e troubleshooting

Módulo 9: Casos Avançados e Design Patterns

1. Detecção de fraudes em tempo real
2. Processamento de IoT com múltiplos sensores
3. Enriquecimento de dados em fluxo com tabelas externas
4. Implementação de alertas dinâmicos

Módulo 10: Laboratórios Práticos

1. Criação de uma aplicação completa de eventos
2. Ingestão via Kafka, processamento com janelas, e publicação via REST
3. Análise de performance e otimizações
4. Simulação de cenários críticos (failover, latência, duplicidade)