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Preparar profissionais para a implementação e gerenciamento de pipelines de dados, o desenvolvimento de arquiteturas de armazenamento e processamento de dados escaláveis e eficientes; Capacitar na configuração de sistemas de orquestração de fluxos de dados e na otimização de processos de ETL (Extração, Transformação e Carga); Dominar técnicas de modelagem de dados para garantir a integridade e a eficácia do armazenamento e processamento de grandes volumes de dados; Identificar e resolver desafios específicos como: garantir a qualidade dos dados, o desempenho dos pipelines e a segurança da informação.
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O perfil ideal para um curso de Data Engineering geralmente inclui profissionais com interesse em tecnologia e dados, como: Engenheiros de Software, Desenvolvedores de Sistemas, Analistas de dados ou estudantes de áreas afins. Eles devem ter sólidos conhecimentos em programação, preferencialmente em linguagens como Python. O curso também pode ser adequado para profissionais que buscam transição de carreira para o campo da engenharia de dados.
Engenheiros de Software, Desenvolvedores de Sistemas, Analistas de dados e estudantes de áreas afins.
A certificação é entregue aos alunos em formato digital. Inclui a carga horária, modular e total, nota final do curso, certificação DGERT, carimbo e assinatura da coordenação pedagógica ou administração da escola.
O programa do curso é composto por aulas teóricas e práticas, que incluem o desenvolvimento de projetos, workshops temáticos e a presença e contributo de vários profissionais convidados que vão partilhar as suas experiências e desafios.
›Introdução a conceitos fundamentais
› Noções de arquitetura de dados
› Conceitos básicos de redes de
computadores
› Containerization
› Infrastructure as code
› Introdução ao Airflow
› Desenhar e agendar pipelines
› Gestão de falhas e monitorização
› Exercícios práticos
› Princípios básicos de Data
Warehousing
› Modelação dimensional
› Introdução ao BigQuery
› Otimização de performance
Introdução ao processamento de
dados em batch
› Introdução ao Apache Spark
› Técnicas de processamento de dados
em batch
› Otimização de batch jobs
› Exercícios práticos
Introdução ao processamento de
dados em streaming
› Frameworks de processamento em
streaming Apache Kafka, Apache Flink
› Processamento em real time usando
SQL
› Processamento baseado em event time
e como lidar com dados out of order
Introdução ao dbt
› Construção de pipelines de
transformação em dbt
› Funcionalidades avançadas do dbt
› Aplicação de todos os conteúdos a um problema de dados real
Cada tutor do curso está disponível para orientar o desenvolvimento das tuas competências e esclarecer as tuas dúvidas. Fica a conhecer os tutores e os elementos da equipa pedagógica que te vão acompanhar.
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