O que você quer aprender?

Trilha AWS Data Lake: construindo pipelines na AWS

A formação AWS Data Lake da Alura tem como objetivo preparar a pessoa aluna para trabalhar com Engenharia de Dados utilizando serviços da AWS, Apache Spark e Python. Funciona como um guia de aprendizado para auxiliar pessoas interessadas em entrar no mercado de trabalho e também como mecanismo de consulta para profissionais experientes. O que é AWS? A AWS (Amazon Web Services) é uma plataforma de serviços em nuvem oferecida pela Amazon. No contexto de Engenharia de Dados, a AWS desempenha um papel significativo ao fornecer uma variedade de serviços e ferramentas que facilitam a coleta, processamento, armazenamento e análise de grandes volumes de dados. O que vamos aprender? Nesta formação, vamos aprender a construir um Data Lake na AWS com uma pipeline completa desde a ingestão de dados externos, processamento e ETL, até análise de dados, construção de dashboard e construção de IaaC (Infraestrutura como Código). Você vai manipular dados utilizando Apache Spark, Python e diferentes bibliotecas como urllib, boto3, BytesIO, entre outras. Além disso, vai aprender sobre boas práticas na manipulação de grande volume de dados, como salvar os arquivos em Parquet, aumentar o número de workers no AWS Glue e fazer processamento distribuído com AWS EMR. Você também irá aprender sobre a criação de dashboards no Quicksight, boas práticas de DataViz, GenAI na visualização de dados, etc. Outro tópico bastante importante no dia a dia de um Engenheiro de Dados é a Infraestrutura como código, que possibilita que infraestruturas sejam rapidamente criadas e configuradas, além de permitir que códigos sejam reutilizados. Quais são os pré-requisitos para fazer essa formação? Para melhor aproveitamento do conteúdo, recomendamos que você já saiba programar em Python, tenha algum conhecimento em Spark e Cloud Computing.