Resumo do curso

  • Realize a ingestão de dados brutos
  • Entenda como aplicar processos de engenharia de dados
  • Produza uma análise estruturada com base nos dados lidos
  • Entenda para que realizar a paralelização de processos de transformações em dados brutos
  • Aplique as regras de negócio estabelecidas em transformações nos dados ingeridos
  • Una bases diferentes para que tenham correlações que possam ser extraídas
  • Persista os resultados das transformações para processos que utilizarão os dados tratados

Público alvo

Pessoas que trabalham com ciência, engenharia ou análise de dados que querem melhorar a forma de realizar a preparação de dados para outros processos ou aprender um novo ferramental para trabalhar com engenharia de dados.

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Instrutores

  • Pedro é formado em Mecatrônica Industrial, com mestrado em Energias Renováveis. Atuou na indústria e na construção civil com aplicações em Internet das Coisas e análise de dados, como desenvolvedor de software e atualmente trabalha como arquiteto de soluções, trabalhando com processos de Engenharia de Dados e Engenharia de Machine Learning no mercado de risco de crédito. Professor desde cedo, entende que quem mais aprende é quem mais compartilha.

Conteúdo Detalhado

  1. Data Pipeline

    • Apresentação
    • Data Pipeline
    • Dados brutos
  2. Pipeline e transformações

    • Apache Beam
    • Pipeline casos de dengue
    • De texto para lista
  3. Dados de dengue

    • De lista para dicionário
    • Tratando datas
    • Chave por estado
  4. Dados de chuvas

    • mm por estado, ano e mês
    • Somar dados
    • Pipeline de chuvas
  5. Agrupando e retornando tupla

    • Chave por estado ano mês
    • Agrupar e somar chuva
    • Retornar tupla
  6. Analisando e juntando pcollections

    • Análise de Pipelines
    • Mescla com CoGroupByKey
    • Filtro
  7. Persistência dos resultados

    • Desagrupamento
    • Preparo para escrita
    • Escrita
    • Análise
    • Conclusão

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