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Curso

Azure Data Lake:

criando um pipeline de ingestão de dados

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

380

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Crie contas de armazenamento na Azure
  • Utilize o serviço do Azure Blob Storage
  • Trabalhe com o Azure Data Lake Storage Gen 2
  • Aprenda a extrair e compactar dados com Python
  • Manipule arquivos do Blob Storage utilizando Python
  • Entenda como funciona os linked services e datasets do Data Factory
  • Configure pipelines utilizando Data Factory

Público alvo_

Pessoas engenheiras de dados; pessoas que desejam ter um primeiro contato com Data Lake na Azure; pessoas que querem aprender a construir pipelines com o Data Factory.

Millena Gená Pereira

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linkedin

Millena Gená é estudante de Ciência da Computação. Atualmente, é Instrutora de Dados aqui na Alura atuando principalmente na área de Engenharia de dados. Ela está sempre procurando aprender algo novo sobre tecnologia e é apaixonada por novas aventuras. Programar e ajudar as pessoas são seus hobbies favoritos! ^^

Curso atualizado em 03/11/2023

Ementa

  1. Criando recursos na Azure

    • Entendendo o pipeline
    • Criando um grupo de recursos
    • Criando uma conta de armazenamento
  2. Extraindo e salvando os dados brutos

    • Extraindo os dados
    • Compactando os arquivos
    • Conectando o Python ao Blob Storage
    • Salvando os dados no Blob Storage
  3. Data Lake

    • Criando o Data Lake
    • Definindo as camadas
  4. Do Blob Storage para o Data Lake

    • Criando o Data Factory
    • Configurando os serviços vinculados
    • Definindo os conjuntos de dados
  5. Copiando os dados com Data Factory

    • Criando o pipeline
    • Testando a execução
    • Excluindo os recursos

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Escola

Data Science

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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