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Sobre a Imersão
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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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- Introdução à área de Dados (aplicação e utilização dos dados nos dias de hoje);
- SQL DML;
- Select: seleção e manipulação de dados;
- Where: Filtros;
- Join: seleção e manipulação de dados de várias tabelas;
- Funções e funções de agrupamento;
- SQL 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.
E muito mais.
- Modelagem Relacional;
- Introdução ao Modelo Conceitual (mapeamento das necessidades de negócios);
- Modelos Lógico e Físico no Oracle Data Modeler;
- Formas Normais (1ª, 2ª e 3ª formas);
- Modelagem Dimensional;
- Data Warehouse x Data Mart;
- Tabelas Fatos x Dimensões;
- Modelo Star Schema x Snow Flake.
- 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 Services.
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