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• Fundamentos teóricos

• O que é PySpark?
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• Operações: collect, count, parallelize, getNumPartitions, textFile, first, filter, cache, Show, take
• Operações: flatMap, map, reduceByKey, sortBY, join, leftOuterjoin, rightOuterjoin, select, groupBy, orderBy
• Spark SQL
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• Views
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• Importação, Exportação, Leitura, Escrita
• Otimizações (Persistência, Cache, Particionamento, Bucketing ,Tipos de Joins, configuração de parâmetros)
• Monitoramento de jobs com Spark UI e GANGLIA (EMR)

• Arquitetura Hadoop Spark
• Monitoramento do Ambiente
• Estrutura de Cluster
• Principais aplicativos para ecossistema Hadoop/Spark

• Introdução à Computação em Nuvem
• Serviços para Dados: S3, EMR, RedShift, Athena, RDS e Lambda
• Serviços para Analytics: EMR (JupyterHub) e SageMaker
• Orquestração e Monitoramento: CloudWatch, Lambda
• Segurança: Secrets, KMS
• Escalabilidade: Load Balancer
• Automação
• Desenho de Arquitetura Big Data & Analytics: Exemplo de um data lake com uso de big data e analytics sendo feito pelo EMR (JupyterHub) e SageMaker
• Custos: Montar uma calculadora simples para estimar custos de um lake
• Sagemaker
• Athena
• QuickSight
• DynamoDB
• RedShift
  

• Serviços para Dados: Cloud Storage, Dataproc, BigQuery, BigQuery (como consulta direta no armazenamento), Cloud SQL e Cloud Functions.
• Serviços para Analytics: Dataproc e Vertex AI.
• Orquestração e Monitoramento: Cloud Monitoring, Cloud Functions.
• Segurança: Secret Manager, Cloud KMS.
• Escalabilidade: Cloud Load Balancer.
• Automação: Cloud Functions.
• Desenho de Arquitetura Big Data & Analytics: exemplo de um Data Lake com uso de Big Data e Analytics sendo feito pelo Dataproc e Vertex AI.
• Custos: Montar uma calculadora simples para estimar custos de um Data Lake.
• Vertex AI
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• BigQuery

• Aplicações
• Ferramentas mais utilizadas
• Web Scraping é ilegal ?
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• BeautifulSoup – Introdução
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• Encontrando elementos
• Interagindo ( comandos do teclado, Action Chains, Waits )
• Trabalhando com Frames
• Executando Javascript
• Expressões Regulares ( REGEX )
• User-Agents
• Extraindo dados de APIs
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• Encontrando APIs ocultas
• Paralelisando as extrações
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• Projeto : Extração de revisões de site de hotéis

• Introdução 
• O papel da Engenharia de Dados 
• Impacto dos dados que são gerados

• Componentes do Ambiente Físico e CPU/Memórias
• Estratégias de Armazenamento e Leitura no Mundo Real 
  
  

• Os primeiros passos da informação 
• Explorando dados transacionais 
• O papel dos dados informacionais 

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• Fundamentos e principais comandos
  

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• Introdução a Bancos de Dados Relacionais Introdução ao SQL 
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• O que são SGBDs (Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados)
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• Modelagem relacional (Entidades, Relacionamentos, Normalização
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Engenharia de Dados: Extraindo dados do SGBD

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Projeto de Coleta de Dados utilizando dados da Receita Federal 

Masterclass para discutir o futuro da Engenharia de Dados e seus desafios 

Engenharia de Dados: Ferramentas de ETL e BI

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Engenharia de Dados XI

Apache Airflow (Orquestração de Pipeline de Dados)

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• Lei Geral de Proteção aos Dados
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• Como montar um portfólio de sucesso?
  
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• Autenticidade x Estratégia
• Como montar a jornada profissional 
• Como montar um currículo estratégico para passar na triagem de ATL como Gupy e LinkedIn Recruiter
• Prompt para preenchimento de currículo automático 

Carreira Essentials: Comunicação Assertiva

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