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Grupo fechado de Whatsapp para networking
Professores disponíveis e acessíveis
Cada módulo irá desenvolver os conceitos básicos, intermediários e avançados para construir um profissional Engenheiro de Dados com boa fundamentação teórica e prática.
INTRODUÇÃO
MASTERCLASS
Masterclasses ao vivo com professores de Engenharia de Dados para guiar seu estudo.
MONITORES
Masterclasses ao vivo com professores de Engenharia de Dados para guiar seu estudo.
NIVELAMENTO
Gráficos
Funções
Raiz, log, exponencial
Operações básicas com Matrizes
Técnicas de amostragem
Medidas de dispersão
Estatística descritiva
Lógica de programação (conceitos teóricos)
TECNOLOGIA & PROGRAMAÇÃO
Básico (abrir e salvar arquivos, tabelas, células, funções e atalhos)
Intermediário (procv e proch, tabela dinâmica, gráficos)
Avançado (cubo e macros)
Fundamentos e principais comandos
Introdução ao SQL
Variações do SQL
Tipos de linguagem ( DDL , DML , DQL , DTL , DCL )
Primeiras consultas
Tipos de dados
Ordenação
Principais operadores
Filtros
Agregações
Criação de Databases / Tabelas
CRUD
Chaves primárias / Chaves estrangeiras ( PK , FK )
Combinando tabelas ( Joins )
Empilhando tabelas ( Union x Union All )
Estrutura Case When
Subconsultas ( Subqueries )
Common Table Expressions ( CTE )
Funções gerais
Funções de Janelamento
Ordem de Execução / Criação de consultas
O que é PySpark ?
Introdução ao Spark
Arquitetura do Spark
Versões
Hadoop MapReduce / Spark in Memory
RDD x Datasets X Dataframes x SparkSQL
Spark Context / Spark Session
Nossa primeira Sessão / Aplicação
Leitura / Escrita de dados
Operações básicas ( Dataframe API )
Operações Avançadas ( DataFrame API )
Spark SQL
Funções gerais / Janelamento
UDFs
Pivot x Unpivot
Método Explain
O Spark é Preguiçoso ? ( Lazy Evaluation )
Coalesce x Repartition
Configuração de Parâmetros
Construção de ETL com dados de crédito
spark-submit
Monitoramento ( Spark UI, Ganglia )
O que é Python?
Aplicações
Popularidade
Preparando o Ambiente
Python Puro X Anaconda
Sintaxe básica
Operadores matemáticos
Declaração de variáveis
Tipos de dados
Operadores lógicos
Listas
Tuplas
Dicionários
Pacotes Built-in
Estruturas condicionais
Estruturas de repetição
Funções
Função lambda
Tratamento de Exceções
Visualização de dados
Pandas
Leitura / Escrita
Ambientes virtuais
Instalação de pacotes
Argumentos
Arquitetura Hadoop Spark
Monitoramento do Ambiente
Estrutura de Cluster
Principais aplicativos para ecossistema Hadoop/Spark
ENGENHARIA DE DADOS
História da evolução e uso dos dados
Carreiras em Engenharia de Dados
- Analista de BI
- Administrador de Dados
- DBA
- Engenheiro de Dados
Engenharia de Dados e Negócios
- Áreas de Negócios das empresas x Uso de Dados
- Democratização de dados para as área da empresa
Fundamentos de Cloud Computing
- Storage
- Banco de Dados
- Processamento
- Orquestração
- Observability
Tipos de Dados
Ferramentas para Engenharia de Dados
- DBeaver
- Pentaho
- Metabase
Arquiteturas de Dados
- Data Lake
- Data warehouse
- Data lakehouse
- Data Mesh
Processamento Distribuído e Paralelizado
- Hadoop
- Spark Desenvolvimento de ETL e ELT
Sistemas transacionais
Bancos de Dados Relacionais e SGBD
Business Intelligence (BI)
Feature Store - Compondo variáveis para BI
- Compondo variáveis para Analytics (Análise e Ciência de Dados) Introdução a NoSQL
Introdução a Grafos
Automação e Orquestração de pipeline de dados
Monitoramento de Dados
Data Lineage
Esteira Continuous Integration (CI)/ Continuous Delivery (CD)
DataOps
Arquitetura para Streaming de Dados
Fundamentos de LGPD
CLOUD PARA BIG DATA & ANALYTICS
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
HACKATHON
O que é Web Scraping ?
Web Scraping X Web Crawling
Aplicações
Ferramentas mais utilizadas
Web Scraping é ilegal ?
HTML Básico
Requests - Introdução
BeautifulSoup – Introdução
Selenium Webdriver
Encontrando elementos
Interagindo (comandos do teclado, Action Chains, Waits)
Trabalhando com Frames
Executando Javascript
Expressões Regulares (REGEX)
User-Agents
Extraindo dados de APIs
Extraindo dados de PDFs
Encontrando APIs ocultas
Paralelizando as extrações
Uso de Proxy
Captchas
Projeto : Extração de revisões de site de hotéis
Masterclasses ao vivo com professores de Engenharia de Dados para guiar seu estudo
PROFESSORES CONVIDADOS
Como montar um portfólio de sucesso
Kaggle
Como configurar um perfil de sucesso no Linkedin
Comunicação Assertiva: Oratória e Apresentação
100 primeiros dias na empresa
Os pilares da alta performance
O Poder do Decidir
Ética e explicabilidade de algorítmos de machine learning, do ponto de vista jurídico
Professores da PoD Academy e professores convidados que geram valor real no mercado.
Atua com a ingestão de dados em sistemas de armazenamento, manutenção de pipelines de dados existentes e execução de consultas básicas.
Está envolvido em projetos mais complexos. Isso inclui o design e a implementação de pipelines de dados, conhecimento de arquiteturas de dados, comunicação efetiva.
O que faz?
O que faz?
O que faz?
Lidera projetos de engenharia de dados complexos, define a arquitetura de dados da empresa, gerencia equipes de engenheiros de dados e colabora com as partes interessadas para atender às necessidades de dados.
Lidera a estratégia de dados da empresa, define as diretrizes de governança de dados, resolve problemas de dados complexos, contribui para a inovação em tecnologias de dados e atua como referência em toda a organização.
O que faz?
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Calendário sem flexibilidade de horários para você finalizar ou para seguir a trilha que deseja.
Profesores Muito técnicos e sem conhecimento de aplicação prática.
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Acesso imediato
Suporte pela comunidade
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