Name: Curso Data Mesh: uma abordagem distribuída para dados
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uma abordagem distribuída para dados

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Para conclusão

3358

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Descubra como uma arquitetura da Data Mesh se beneficia de conceitos e boas práticas de outras áreas
Aprenda como os quatro princípios estão conectados de forma concreta
Entenda as implicações do pensamento de dados como produto
Aprenda como governança pode ser centralizada e decentralizada ao mesmo tempo mesmo em uma arquitetura distribuída
Permita queries federadas para cortar intermediários e melhorar a comunicação e a qualidade de acesso a dados

Público alvo_

Qualquer pessoa que deseja trabalhar com a abordagem Data Mesh.

Guilherme Silveira

Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

Curso atualizado em 20/10/2022

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Ementa

O que é Data Mesh?
- Apresentação
- Data Lake
- Data Warehouse
Data as a Product
- Data Product
Domínios
- Business domains e Domain driven design
- Manifesto e exemplo de código
Governança e Descoberta
- Governance
- Discovery
Os quatro princípios
- Os quatro princípios
- Conclusão

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Este e mais 3 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
Data Mesh

8h
De curso

25
Atividades

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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