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Curso

AWS Data Lake:

processando dados com AWS Glue

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

232

Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Entenda como construir um pipeline de Engenharia de Dados
  • Construa uma pipeline para processamento de dados na AWS
  • Aprenda a construir um ETL e criar camada silver de dados
  • Crie e conheça seus recursos os recursos do Glue: Glue Crawler, Glue Catalog, Glue Studio, Glue Data Quality e Glue Brew
  • Aprenda como monitorar os logs de execução
  • Entenda como melhorar a performance do seu Glue Job

Público alvo_

Pessoas Engenheiras de Dados; profissionais que desejam aprendar mais sobre AWS; pessoas que desejam construir uma pipeline de ETL e Engenharia de Dados 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.

Curso atualizado em 18/04/2024

Ementa

  1. Conhecendo o AWS Glue Crawler

    • Entendendo a pipeline
    • Upload dos dados no S3
    • Configurando o AWS Glue Crawler e verificando seu resultado no AWS Data Catalog
    • Executando o Crawler
  2. Catálogo de dados e permissionamento no Lake Formation

    • Lake Formation: configuração dos filtros de acesso por perfil
    • Ajustando as permissões de catálogo de dados
    • Testando o controle de acesso por linha utilizando AWS Athena
  3. Configurando e criando o Glue Studio

    • Nova tabela para armazenar os dados processados
    • Criação do Glue Job com Visual ETL
    • Gravação na tabela Silver
  4. Analisando os logs e Glue Data Quality

    • Mostrando os logs e a Camada Silver no bucket S3 e no Athena
    • Criando o Glue Data Quality via Data Catalog Tables
  5. AWS Glue Data Brew e excluindo os recursos

    • Criando o AWS Glue DataBrew
    • Excluindo os recursos

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