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Sobre a Imersão
O dado deixou de ser commodity para se tornar um asset fundamental para a sustentação e criação de novas fontes de receitas. Segundo o Gartner (2021), os dados devem liderar mudanças por meio de três principais ações: acelerando mudanças, possibilitando melhores decisões e empoderando ainda mais pessoas. Neste contexto, esta imersão tem como objetivo desenvolver profissionais para atuar e se destacar nas mais diversas frentes que envolvem o uso de dados.
No campo de BI & Data Analytics, você se aprofundará na linguagem SQL, entendendo as principais sintaxes de consulta e manipulação de dados (DML). Além disso, você vai praticar os conceitos de modelagem de dados dimensional, utilizados em banco de dados analíticos (Data Warehouse) e em projetos de business intelligence. E também aprenderá a desenvolver processos de ETLs, criar relatórios e dashboards, utilizando ferramentas de visualização de dados.
Para pessoas que têm interesse em aprender ou aprimorar seus conhecimentos relacionados a business intelligence e dados. A trilha é voltada para profissionais e estudantes, no geral, e não exige nenhuma experiência na área de dados ou no setor de tecnologia.
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Quando falamos de ambientes digitais, é impossível não pensar em dados: toda transação demanda o armazenamento das informações em estruturas digitais chamadas Banco de Dados.
O SQL é a linguagem estruturada que usamos para inserir, extrair, alterar e deletar dados de bases de dados diversos, utilizando fornecedores como: Oracle, MySQL e MS SQL Server. Além disso, o SQL também é a linguagem usada por profissionais que lidam com dados, como Analistas Financeiros, Programadores e Analistas de BI, que buscam uma manipulação mais refinada e maior controle do grande volume de informações.
O que você vai dominar?
- Introdução a área de Dados (aplicação e utilização dos dados nos dias de hoje);
- Motivações para estudar Dados: Data Drive e Dataísmo;
- SQL DML;
- Select: Seleção e manipulação de dados;
- Where: Filtros;
- Join: Seleção e manipulação de dados de mais de uma tabela;
- Funções e fuções de Agrupamentos.
Depois de dominar os fundamentos do SQL, é importante que você aprenda as técnicas e comandos mais avançados. O que habilita o profissional de dados a manipular os bancos com mais fluidez.
Vamos conhecer as instruções e sintaxes avançadas, extraindo o melhor de qualquer amostra de dados estruturados.
O que você vai dominar?
- DML Avançado;
- Subquery Simples;
- Subquery Correlata;
- In Line View;
- Top N;
- View;
- Union, Intersect e Minus;
- Consultas Hierárquicas (Self Join);
- Rollup;
- Cube;
- Multi Insert Tables;
- External Tables;
- Regular Expression.
Para garantir o armazenamento correto das informações em um banco de dados, é importante criar as estruturas necessárias desde o início do projeto. Por isso, o profissional de dados precisa saber como modelar as estruturas conceituais, lógicas e físicas que vão fazer esse armazenamento.
Nosso foco é desmistificar os comandos por trás da criação dessas estruturas, divididas em dois modelos: relacionais e dimensionais. Na primeira modelagem, você vai aprender como armazenar dados transacionais, do dia a dia. Já no segundo modelo, vamos entender melhor como o dado é armazenado em estruturas dimensionais, pensadas para análises e relatórios.
O que você vai dominar?
- Modelagem Relacional;
- Introdução ao Modelo Conceitual (Mapeamento das necessidades de negócios;
- Modelo Lógico e Físico no Oracle Data Modeler;
- Formas Normais (1a, 2 e 3 formas);
- Modelagem Dimensional;
- Data Warehouse x Data Mart;
- Tabelas Fatos x Dimensões;
- Modelo Star Schema x Snow Flake.
Para você dominar os conceitos e práticas de Big Data, é necessário unificar e extrair dados de diversas fontes informacionais, e que podem variar desde Bancos Relacionais e Não Relacionais até arquivos diversos: Excel, texto, csv, xml, entre outros. Neste cenário, as ferramentas de Extração, Transformação e Carga (ETL) são muito importantes.
Vamos aprender juntos os principais passos para a criação de JOBs de input, output, transformação, integração e manipulação de dados através de frameworks do mundo Big Data.
O que você vai dominar?
- Banco de dados Stage;
- Banco de dados Data Warehouse;
- Processo de ETL;
- ETL do Relacional para a Stage;
- ETL da Stage para o DW;
- ETL em Dimensões;
- ETL em Fatos;
- Ferramenta Integration Service.
Anos atrás, no processo de tomada de decisão, o gestor contava apenas com a sua intuição ou conhecimento de mercado para liderar uma empresa. Agora, com o avanço das tecnologias preditivas, é cada vez mais frequente o uso dos dados transacionais para a tomada de decisões futuras, com base em visualização de dados.
Diante disso, o profissional que domina e manipula esses dados com sucesso é capaz de construir relatórios ainda mais completos, tornando-se protagonista das decisões importantes da sua empresa.
Neste módulo, vamos aprender as técnicas de visualização de dados e, também, aprofundar conhecimentos em Business Intelligence (BI) e suas ferramentas.
O que você vai dominar?
- Introdução a visualização de dados;
- Conhecendo o Power BI;
- Linguagem DAX e M;
- Modelagem de dados no Power BI;
- Análise exploratória dos dados;
- Técnicas de Data Viz.
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