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Curso

AWS Data Lake:

análise de dados com Athena e Quicksight

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

548

Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Construa um dashboard completo no AWS Quicksight
  • Aprenda as boas práticas de Visualização de Dados
  • Permita que seu usuário tenha análises personalizadas através de filtros e parâmetros
  • Enriqueça suas análises com recursos de Inteligência Artificial
  • Aprenda sobre a ferramenta com a Comunidade Quicksight

Público alvo_

Pessoas Engenheiras de Dados; profissionais que desejam aprendar mais sobre AWS; pessoas que desejam construir um dashboard no AWS Quicksight para acrescentar ao portfólio.

Ana Hashimoto

linkedin

Ana é Administradora, Especialista em Ciência de Dados e Big Data e possui certificações AWS e Scrum. Atualmente é Coordenadora de Engenharia de Dados no Itaú Unibanco, Instrutora de Engenharia de Dados na Alura e Mentora de Carreira. Além disso, em seu tempo livre, gosta de viajar e assistir séries.

Rodrigo Fernando Dias

linkedin

Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e tech lead da escola de dados da Alura.

Curso atualizado em 02/07/2024

Ementa

  1. Preparando o ambiente

    • Entendendo a pipeline
    • Executando código EMR para criação da camada gold
    • Planejando o dashboard e conhecendo o DataViz
  2. Iniciando com AWS Quicksight

    • Conhecendo a ferramenta e seus recursos
    • Criando um conjunto de dados (Data Source) e conhecendo o SPICE
  3. Criando gráficos no AWS Quicksight

    • Construindo campos calculados
    • Construindo visões quantitativas sobre o Data Boston
    • Criando gráficos qualitativos
    • Visão analítica
  4. Recursos adicionais no AWS Quicksight

    • Acrescentando filtros no dashboard
    • Publicando o dashboard completo
    • Conheça a Comunidade Quicksight
  5. Novidades no AWS Quicksight

    • Data Stories e Tópicos
    • Amazon Q
    • Excluindo os recursos

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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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