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Udemy

Formação Engenheiro de Dados: Domine Big Data!

via Udemy

Overview

Aprenda Fundamentos de Big Data com Hadoop, Spark, SQOOP, Hive, Redis, MongoDB, Pig, Flume, NoSQL e Muito Mais!

What you'll learn:
  • Entenda Sistemas de Processamento de Dados em Batch, como Hadoop e Hive
  • Aprenda sobre Sistemas de Tempo Real: Streaming
  • Conheça Sistemas em Memória com Spark
  • Aprenda Modelos de Dados não Relacionais com prática em MongoDB e Redis
  • Crie Modelos de Banco de Dados Relacionais com Postgresql
  • Conheça Modelos Dimensionais para Apoio a Tomada de Decisão
  • Veja aspectos de Gestão de Riscos em Projetos Orientados a Dados
  • Conheça as Boas Práticas de Análise de Negócios em Projetos Orientados a Dados

A Engenharia de Dados é uma das profissões que mais cresce no mundo, com alta demanda de profissionais e consequentemente salários cada vez maiores, além de muitas oportunidades para trabalhar para empresas estrangeiras ou mesmo para uma carreira no exterior!

Este émais completo e acessível curso para você entrar ou se especializar no mundo dos Dados!

OEngenheiro de Dados é o profissional que constrói, mantém e disponibiliza dados em empresas. Com ambientes cada vez mais complexos, este profissional deve conhecer diversas estruturas e tecnologias de dados. Neste curso, você vai ter um panorama geral sobre as principais modelos e tecnologias de dados que encontramos no mundo da ciência de dados.

Entre outras coisas, você vai estudar:

  1. Modelos Relacionais: Operação. Modelos relacionais estão em toda parte, são sistemas contabeis, folhas de pagamento, estoque, finanças etc. Embora este seja um modelo mais antigo de dados, é sem dúvida ainda o mais importante!

  2. Modelos Dimensionais e Armazéns de Dados (Data Warehouse):Tomada de Decisão. Modelos dimensionais são utilizados para construir armazéns de dados, que nada mais são "depósitos"de informação utilizada para apoiar a tomada de decisão.

  3. NoSQL:Dados semi-estruturados com MongoDB e Redis. NoSQLé uma familia de bancos de dados para modelos diferenciados, para armazenar informações que não tem as restrições encontradas em sistemas de transações.

  4. Processamento em Batch, com Hadoop, Sqoop, Hive e Pig. Aqui estudamos tecnologias para processar grandes volumes de dados, com Petabytes ou mais.

  5. Ingestão de Dados com Flume. Nesta seção estudamos uma poderosa ferramenta de ingestão de dados.

  6. Processamento em Tempo Real com Spark. OSpark é uma das mais importantes ferramentas de Engenharia e Ciência de Dados, capaz de processar grandes volumes de dados com alta performance.

  7. Streaming de Dados com Spark Streaming. Dados em streaming são aqueles que são produzidos e forma contínua, e que precisam ser processados de forma contínua. Nesta seção estudamos o Spark Streaming

  8. Aspectos Gerais:Projetos e Riscos

  9. Projeto Prático:Faça você mesmo!

  10. Curso Básico de Linux

O curso ainda contém dezenas de atividades de fixação com quizes e atividades práticas de codificação.

Taught by

Fernando Amaral

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