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Trilha Engenharia de Analytics

A formação em Engenharia de Analytics da Alura é um guia de estudos completo, ideal para quem deseja dominar as ferramentas e processos mais avançados de análise de dados. Cada etapa foi cuidadosamente planejada pela nossa equipe, garantindo que, ao final da formação, você terá as habilidades necessárias para implementar e gerenciar pipelines de dados, analisar grandes volumes de dados e apresentar resultados de forma eficiente, utilizando as melhores práticas do mercado. Por que aprender Engenharia de Analytics? A Engenharia de Analytics é uma das áreas mais estratégicas e demandadas na gestão e análise de dados. Com o crescente volume de dados gerados diariamente, é fundamental saber como automatizar e otimizar processos de coleta, transformação e análise de dados. Utilizando ferramentas modernas como AWS Glue, Athena e QuickSight, a formação em Engenharia de Analytics capacita você a construir pipelines de dados robustos, analisar informações diretamente na nuvem e apresentar insights com visualizações impactantes. Além disso, a formação inclui boas práticas de gestão financeira em ambientes de cloud e a manutenção da qualidade dos dados, essenciais para quem deseja se destacar nessa área. O que você aprenderá Na Formação Engenharia de Analytics, você vai explorar o poder da AWS, uma das plataformas mais usadas para análise de dados em ambientes cloud. Você aprenderá a construir e automatizar pipelines de dados utilizando o AWS Glue, fazer análises eficientes com o Amazon Athena e criar visualizações dinâmicas com o AWS QuickSight. Além disso, a formação aborda temas essenciais como FinOps, para otimizar os custos da nuvem, e a importância da manutenção da qualidade de dados em ambientes de cloud. Com projetos práticos aprofundados, esta formação foi elaborada para capacitar você a enfrentar os desafios da Engenharia de Analytics, preparando-o para uma carreira em uma das áreas mais promissoras e em crescimento no mercado de dados. 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, SQL e Cloud Computing.

GRAFOS + INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: como democratizar dados com a NEO4J ft. Felipe Nunes Hipsters.Talks #06

“Escolha uma área e fique ali. É o tempo que vai dar espaço para a multidisciplinariedade. Tente criar algo com aquilo” – Felipe Nunes No sexto episódio do Hipsters.Talks, PAULO SILVEIRA , CVO do Grupo Alun, conversa com FELIPE NUNES, senior sales engineer da NEO4J, sobre bancos de dados de grafos e como eles estão revolucionando a forma de trabalhar com dados. Uma conversa sobre como os grafos democratizam o acesso aos dados e potencializam a inteligência artificial. Prepare-se para um episódio cheio de conhecimento e inspiração! Espero que aproveitem Sinta-se à vontade para compartilhar suas perguntas e comentários. Vamos adorar conversar com vocês! CONHEÇA OS ESTUDOS DE CASO DA NOVA TEMPORADA DO ALURA CASES:Estude com a gente e entenda a cabeça de profissionais de grandes empresas que estão resolvendo problemas com programação, dados e inteligência artificial PONTOS IMPORTANTES DO EPISÓDIO: O que são bancos de dados de grafos e quando usá-los Como grafos democratizam dados entre times diferentes Integração entre IA e bancos de dados não-relacionais NEO4J vs PostgreSQL, MySQL e MongoDB: quando escolher cada um Como LLMs podem traduzir perguntas naturais em queries A trajetória de Felipe até se tornar arquiteto de soluções PRINCIPAIS INSIGHTS DO FELIPE NUNES:1⃣ “O primeiro passo é entender qual é a pergunta que você está fazendo para os dados”2⃣ Grafos democratizam dados porque todo mundo vê conexões naturalmente em uma linguagem que entendem3⃣ Se as perguntas envolvem relacionamentos, grafo é o melhor tipo de banco de dados4⃣ Aceitar que precisa de aprendizado contínuo é fundamental na carreira QUANDO USAR BANCOS DE GRAFOS: Relacionamentos complexos entre dados Contexto importa mais que dados isolados Times multidisciplinares precisam entender os mesmos dados Queries dinâmicas sobre conexões entre entidades GRAFOS + INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: LLMs compreendem contexto natural e geram queries Aproveitam relações existentes nos dados Traduzem perguntas humanas para linguagem de banco Democratizam acesso a insights complexos Conheça o Host da série: Paulo Silveira – CVO do Grupo Alun Conheça nosso convidado: Felipe Nunes – Senior Sales Engineer na NEO4J SOBRE O HIPSTERS.TALKS:Conversas reais com lideranças de tecnologia que estão transformando o mercado. Não são entrevistas superficiais – são diálogos profundos sobre bastidores da inovação, decisões que definem carreiras e tendências que vão impactar sua trajetória profissional. LINKS MENCIONADOS NO VÍDEO:NEO4J: Network: DICAS PARA TRABALHAR EM GRANDES EMPRESAS:1⃣ Faça certificações das empresas que você quer trabalhar2⃣ Entenda como elas pensam os problemas tecnológicos3⃣ Desenvolva portfólio que mostre interesse prático4⃣ Escolha uma área e se aprofunde com disciplina PARA REFLETIR:Quais perguntas você faz aos seus dados? Elas envolvem relacionamentos complexos? Como você democratiza insights de dados no seu time? Compartilhem suas experiências nos comentários! PRÓXIMOS EPISÓDIOS:02/10 – Guilherme Silveira (Alura)09/10 – Jordana Rodrigues (Natura)16/10 – Felipe Iszlaji (Clarice.AI) EPISÓDIOS ANTERIORES:21/08 – Como REALMENTE evoluir na carreira ft. Guanabara28/08 – Gestão de Produto no Mercado Livre ft. Felipe Bedê04/09 – IA para Devs ft. Sérgio Lopes11/09 – IA Generativa nas empresas ft. Patrícia Prado18/09 – Escala global da Braze ft. Francisco Trindade INSCREVA-SE no canal da Alura para não perder os próximos episódios e COMPARTILHE com quem também está construindo uma carreira em tecnologia

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