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Formações Data Science Engenharia de Analytics

Formação Engenharia de Analytics

Desenvolva habilidades em Engenharia de Analytics utilizando os recursos da AWS, explorando seus serviços e ferramentas para a análise dos dados e automação de pipelines

* Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science

Quero Estudar na Alura
28h

Para conclusão

3
Cursos
3
Artigos

Essa formação está em pré-lançamento! O que isso quer dizer? Uma formação em pré-lançamento indica que o time está trabalhando nela nesse exato momento.

Você já pode fazer os primeiros cursos dessa formação. Ela continuará a ser criada a partir do seu feedback no fim dos cursos e no nosso Discord.

Conheça a formação Engenharia de Analytics

A formação em Engenharia de Analytics da Alura é um guia de estudos completo, ideal para quem deseja dominar as ferramentas e processos mais avançados de análise de dados. Cada etapa foi cuidadosamente planejada pela nossa equipe, garantindo que, ao final da formação, você terá as habilidades necessárias para implementar e gerenciar pipelines de dados, analisar grandes volumes de dados e apresentar resultados de forma eficiente, utilizando as melhores práticas do mercado.

Por que aprender Engenharia de Analytics?

A Engenharia de Analytics é uma das áreas mais estratégicas e demandadas na gestão e análise de dados. Com o crescente volume de dados gerados diariamente, é fundamental saber como automatizar e otimizar processos de coleta, transformação e análise de dados. Utilizando ferramentas modernas como AWS Glue, Athena e QuickSight, a formação em Engenharia de Analytics capacita você a construir pipelines de dados robustos, analisar informações diretamente na nuvem e apresentar insights com visualizações impactantes. Além disso, a formação inclui boas práticas de gestão financeira em ambientes de cloud e a manutenção da qualidade dos dados, essenciais para quem deseja se destacar nessa área.

O que você aprenderá

Na Formação Engenharia de Analytics, você vai explorar o poder da AWS, uma das plataformas mais usadas para análise de dados em ambientes cloud. Você aprenderá a construir e automatizar pipelines de dados utilizando o AWS Glue, fazer análises eficientes com o Amazon Athena e criar visualizações dinâmicas com o AWS QuickSight. Além disso, a formação aborda temas essenciais como FinOps, para otimizar os custos da nuvem, e a importância da manutenção da qualidade de dados em ambientes de cloud.

Com projetos práticos e artigos aprofundados, esta formação foi elaborada para capacitar você a enfrentar os desafios da Engenharia de Analytics, preparando-o para uma carreira em uma das áreas mais promissoras e em crescimento no mercado de dados.

Quais são os pré-requisitos para fazer essa formação?

Para melhor aproveitamento do conteúdo, recomendamos que você já saiba programar em Python, tenha algum conhecimento em Spark, SQL e Cloud Computing.

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

  • 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.

  • 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.

  • Beatriz Magalhães

    Beatriz é formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Faz parte do time de instrutores na escola de Data Science, tem focado seus estudos na área de banco de dados, SQL e Business Intelligence e ama explorar diferentes softwares de visualização de dados. É muito curiosa e adora aprender coisas novas e compartilhar com outras pessoas.

  • Beatriz Magalhães

    Beatriz é formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Faz parte do time de instrutores na escola de Data Science, tem focado seus estudos na área de banco de dados, SQL e Business Intelligence e ama explorar diferentes softwares de visualização de dados. É muito curiosa e adora aprender coisas novas e compartilhar com outras pessoas.

  • Marcelo Cruz

    Sou formado em Ciência da Computação pela UNIR. Atualmente, sou Instrutor na Escola de Dados. Gosto muito de aprender e compartilhar conhecimento. Apaixonado por Python e Dados.

  • Marcelo Cruz

    Sou formado em Ciência da Computação pela UNIR. Atualmente, sou Instrutor na Escola de Dados. Gosto muito de aprender e compartilhar conhecimento. Apaixonado por Python e Dados.

Essa formação está em pré-lançamento. O que isso quer dizer? Uma formação em pré-lançamento indica que o time está trabalhando nela nesse exato momento.

Ao mesmo tempo você já pode fazer os primeiros cursos e conteúdo. Ela será criada a partir do seu feedback no fim dos cursos e no nosso Discord.

Passo a passo
  1. 1 Implementação de um pipeline de dados

    Neste primeiro momento da formação de Engenharia de Analytics, começaremos explorando o dia a dia de uma pessoa engenheira de analytics e suas responsabilidades, entendendo como transformar dados em insights estratégicos.

    Vamos também aprender a configurar pipelines de dados, essenciais para coletar, transformar e carregar dados de forma eficiente na nuvem.

    Para complementar, vamos explorar os conceitos fundamentais de pipelines de dados, explicando sua importância no gerenciamento eficiente de dados e na tomada de decisões.

    Esse passo inicial nos dará as bases para estruturar e gerenciar processos de dados, fundamentais para a Engenharia de Analytics.

    • Artigo O que é um pipeline de dados? | Alura

    • Curso Engenharia de Analytics: implementando um pipeline ETL com AWS Glue

      10h
      • 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
  2. 2 Análise de dados e automatização de pipelines

    No segundo passo da formação, vamos explorar aspectos essenciais da gestão financeira em ambientes de cloud e o impacto disso para a Engenharia de Analytics. Começaremos abordando sobre FinOps, que explica como gerenciar os custos na nuvem e otimizar o uso dos recursos de cloud computing.

    Em seguida, aprenderemos a consultar e analisar dados diretamente na nuvem de forma eficiente, aproveitando a flexibilidade do AWS Glue e Amazon Athena.

    Além disso, entenderemos a importância da qualidade dos dados e os desafios de mantê-la em ambientes de cloud, algo que impacta diretamente nos resultados das análises.

    Por fim, daremos mais um passo ao construir pipelines totalmente automatizados, garantindo eficiência e confiabilidade no processamento contínuo de dados.

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