O que você aprenderá_
- Aprenda a criar um pipeline de processamento de dados com a AWS
- Aprenda a utilizar a AWS, seus serviços e recursos em um projeto de engenharia de analytics
- Conheça os principais serviços da AWS Glue para o processo de ingestão e ETL dos dados
- Compreenda a importância da criação de camadas de armazenamento (bronze, silver e gold) para seus projetos
- Aprenda a controlar e monitorar os custos de um projeto na Cloud
Público alvo_
Pessoas interessadas em aprender a implementar um pipeline de ETL com os serviços da AWS partindo de dados brutos a dados transformados para análise de dados e geração de relatórios e dashboards. Pessoas interessadas em seguir a carreira de Engenharia de Analytics passando por processos necessários para se destacar e desempenhar seu papel como profissional da carreira.
Afonso Augusto Rios
Formado em Engenharia Elétrica, mas sempre com um pézinho na área da educação básica e tecnológica. Apaixonado por tecnologia, futebol e estudo de línguas, tenta trazer um pouco de ambos os mundos para seus estudos. Atuou como professor de Matemática em escolas públicas de Petrolina, através de um ONG na área de educação, e em projetos educacionais em diversos estados. Com conhecimento em Python e Data Visualization, vem se desenvolvendo na linguagem R, SQL e Power BI.
Curso atualizado em 06/11/2024
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Comece o curso agoraEmenta
Preparando o ambiente na AWS
- Conhecendo as bases de dados
- Entendendo a pipeline
- Criando um Bucket S3
Catalogando os dados no AWS Glue
- Configurando o AWS Glue Crawler
- Executando o Crawler e gerando as tabelas
- Ajustando permissões do AWS Glue
Realizando o ETL no AWS Glue Studio
- Job de ETL: Tabela Redes Sociais
- Continuando o ETL da Tabela Redes Sociais
- Rodando o script na Tabela Redes Sociais
- Job de ETL: Tabela Estoques
- Job de ETL: Tabela Vendas
- Continuando o ETL: da Tabela Vendas
Analisando a qualidade dos dados e consultas
- Configurando o AWS Athena
- Consultando dados
- Criando o Glue Data Quality via Data Catalog
Entendendo os gastos e excluindo os recursos
- Entendendo as cobranças
- Excluindo os recursos
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-
Formação
Engenharia de Analytics
10h
De curso
52
Atividades
Escola
Data Science
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