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Sobre o Curso

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DATA ECOSYSTEM
ENGENHARIA DE DADOS OPENSOURCE SPARK INGESTÃO DE DADOS BIG DATA ARQUITETURA ANÁLISE DE DADOS
   
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Proposta
Big Data Ecosystem é um curso que combina abordagem teórica com aulas práticas, em que você vai usar ferramentas do Ecossistema Big Data e de ambientes modernos de dados para implementar soluções para casos do dia a dia.

Serão abordados aprendizados como, a visão abrangente da Arquitetura e das Tecnologias de Big Data; o entendimento do papel do profissional de dados nas empresas e na sociedade e o desenvolver aplicações e soluções baseadas em Big Data, como ingestão, processamento e armazenamento de dados em batch e real time.

Desafiamos você a dominar os mais diversos e complexos ambientes de dados existentes nas organizações. Mudar paradigmas utilizando as novas tecnologias. E, assim, iniciar sua jornada em plataforma de dados com grandes volumes.
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5 Módulos | 24 Horas
Foco

Domine os principais frameworks opensource para análise, armazenamento e ingestão de dados em Big Data.

Para Quem

Profissionais de TI (analistas, especialistas e gestores) que atuam nas áreas de BI, Banco de Dados, Infraestrutura e Desenvolvimento de Sistemas.

Formato
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Suas aulas são encontros online sempre ao vivo. Isso significa que em todas as etapas do curso, as aulas serão em tempo real. Você terá contato direto com o professor, poderá tirar suas dúvidas momento a momento, fazer networking e ainda evoluir trocando ideias com a sua turma.
SOBRE

Big Data Ecosystem

Conteúdo

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Conteúdo

Módulo 1
Módulo 1
FUNDAMENTOS DE BIG DATA
-
FUNDAMENTOS DE BIG DATA 
FUNDAMENTOS DE BIG DATA 
FUNDAMENTOS DE BIG DATA 

  • Introdução ao BIG DATA
  • O profissional de dados;
  • Evolução dos dados;
  • Conceitos de Arquitetura;
  • Planejamento técnico.
Módulo 2
Módulo 2
ARMAZENAMENTO DE DADOS (FILE SYSTEM, HDFS e S3)
+
ARMAZENAMENTO DE DADOS (FILE SYSTEM, HDFS e S3) 
ARMAZENAMENTO DE DADOS (FILE SYSTEM, HDFS e S3) 
ARMAZENAMENTO DE DADOS (FILE SYSTEM, HDFS e S3) 

  • Sistemas de Armazenamento distribuído;
  • Arquitetura de dados;
  • Implementação;
  • Funcionalidades;
  • Integração e utilização.
Módulo 3
Módulo 3
INGESTÃO DE DADOS (Kafka, Nifi, Debezium)
+
INGESTÃO DE DADOS (Kafka, Nifi, Debezium) 
INGESTÃO DE DADOS (Kafka, Nifi, Debezium) 
INGESTÃO DE DADOS (Kafka, Nifi, Debezium) 

  • Arquiteturas de Ingestão de Dados;
  • Streaming de dados;
  • DataFlow;
  • Ingestão com CDC;
  • Ingestão Batch;
  • Orquestração.
Módulo 4
Módulo 4
ACESSO A DADOS (Hive, Trino, SQL e Ferramentas de OLAP)
+
ACESSO A DADOS (Hive, Trino, SQL e Ferramentas de OLAP) 
ACESSO A DADOS (Hive, Trino, SQL e Ferramentas de OLAP) 
ACESSO A DADOS (Hive, Trino, SQL e Ferramentas de OLAP) 

  • Arquitetura;
  • Implementação;
  • Modelo de dados;
  • CRUD e Funcionalidades;
  • Load e extract;
  • Acesso In Memory;
  • Data Warehouse;
  • OLAP;
  • SQL.
Módulo 5
Módulo 5
ANÁLISE E PROCESSAMENTO DE DADOS (Spark, Jupyter, Python e SQL)
+
ANÁLISE E PROCESSAMENTO DE DADOS (Spark, Jupyter, Python e SQL) 
ANÁLISE E PROCESSAMENTO DE DADOS (Spark, Jupyter, Python e SQL) 
ANÁLISE E PROCESSAMENTO DE DADOS (Spark, Jupyter, Python e SQL) 

  • Arquitetura;
  • Implementação;
  • Conjunto de dados;
  • Análise e processamento massivo;
  • Processamento em tempo real;
  • Consultas dinâmicas em grandes volumes de dados;
  • Análise com Python e SQL.
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Fábio Gomes Jardim
Fábio
Jardim
Data Platform Specialist
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Especialista em plataforma de dados, vivência em desenvolvimento de sistemas e infraestrutura. Nos últimos anos liderando e atuando com arquitetura Big Data e de soluções, implementando e desenvolvendo soluções de ingestão, processamento de dados e criação de Data Lake.
Especialista em plataforma de dados, vivência em desenvolvimento de sistemas e infraestrutura. Nos últimos...
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