Data Analytics Fundamentals (Portuguese)

Neste curso autogerido, você aprenderá sobre o processo de planejamento de soluções de análise de dados e os vários processos de data analytics envolvidos. Este curso explica os cinco fatores principais que indicam a necessidade de serviços AWS específicos para a coleta, o processamento, a análise e a apresentação de seus dados. Isso inclui o aprendizado de arquiteturas básicas, proposições de valor e possíveis casos de uso. O curso apresenta os serviços e as soluções AWS que ajudarão você a criar e aprimorar soluções de análise de dados.Observação: Este curso tem transcrições/legendas traduzidas. A narração está em inglês. Para exibir as legendas, clique no botão CC no canto inferior direito do player.Público-alvoEste curso destina-se a:Arquitetos de dados;Cientistas de dados;Analistas de dados.Objetivos do cursoNeste curso, você aprenderá a:Identificar as características das soluções de análise de dados e as características que indicam que essa solução pode ser necessária;Definir tipos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados;Definir tipos de armazenamento de dados, como data lakes, AWS Lake Formation, data warehouses e o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3);Analisar as características e as diferenças no processamento em batch e stream;Definir como o Amazon Kinesis é usado para processar dados de streaming;Analisar as características de diferentes sistemas de armazenamento quanto aos dados de origem;Analisar as características dos sistemas de processamento de transação on-line e processamento analítico on-line e o impacto deles na organização de dados dentro desses sistemas;Analisar as diferenças entre os métodos de armazenamento de dados baseados em colunas e em linhas;Definir como o Amazon EMR, o AWS Glue e o Amazon Redshift funcionam para processamento, limpeza e transformação de dados em uma solução de análise de dados;Analisar o conceito de conformidade com Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade (ACID), bem como a conformidade com Basicamente disponível, Estado flexível, Eventual consistência (BASE) e como um processo de extração, transformação e carregamento (ETL) pode ajudar a garantir a conformidade;Explorar o conceito de esquemas de dados e entender como eles definem dados e como essas informações são armazenadas em metastores;Analisar o conceito de dados em comparação com informações;Reconhecer as maneiras de análise de dados para produzir informações para relatórios usando ferramentas como o Amazon QuickSight e o Amazon Athena;Definir como os serviços AWS funcionam juntos para visualizar dados.Pré-requisitosRecomendamos que os participantes do curso atendam os seguintes pré-requisitos:Conhecimento prático de conceitos de banco de dados;Compreensão básica de armazenamento e processamento de dados e data analytics;Experiência com sistemas de TI empresarial.Método de apresentaçãoEste curso será ministrado no formato:Digital.Duração3,5 horas.Descrição do cursoEste curso aborda os seguintes conceitos:Lição 1: Introdução a soluções de análise de dadosConceitos de data analytics e análise de dados;Introdução aos desafios de data analytics.Lição 2: Volume – armazenamento de dadosIntrodução ao Amazon S3;Introdução a data lakes;Introdução aos métodos de armazenamento de dados.Lição 3: Velocidade – processamento de dadosIntrodução aos métodos de processamento de dados;Introdução ao processamento de dados em batch;Introdução ao processamento de dados em stream.Lição 4: Variedade – estrutura e tipos de dadosIntrodução a armazenamento de dados de origem;Introdução a datastores estruturados;Introdução a datastores semiestruturados e não estruturados.Lição 5: Veracidade – limpeza e transformaçãoCompreensão de integridade de dados;Compreensão de consistência de bancos de dados;Introdução ao processo de ETL.Lição 6: Valor – geração de relatórios e business intelligenceIntrodução à análise de dados;Introdução à visualização de dados.Lição 7: Principais liçõesResumo do conteúdo;Próximas etapas.