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Curso

Databricks:

construindo pipelines de dados com Airflow e Azure Databricks

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

1097

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Saiba como acessar os recursos do Azure Databricks
  • Aprenda a extrair dados de uma API
  • Entenda como controlar os gastos utilizando a Azure
  • Realize a escrita do arquivo em formatos como Parquet e CSV
  • Aprenda a tranformar os dados extraídos da API
  • Saiba como criar um bot no Slack
  • Realize a orquestração de todo o Pipeline de dados usando o Airflow

Público alvo_

Pessoa engenheira de dados; pessoa cientista de dados.

Bruno Raphaell

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linkedin

Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.

Curso atualizado em 08/01/2024

Ementa

  1. Fundamentos: Airflow, Azure e API

    • Instalando e configurando o Airflow
    • Acessando o Azure Databricks
    • Acessando a API
  2. Solicitando, construindo, salvando e orquestrando

    • Fazendo requisição da API
    • Estruturando o carregamento dos dados
    • Salvando os dados em Parquet
    • Refatorando o código
    • Orquestrando as execuções com o Airflow #1
    • Orquestrando as execuções com o Airflow #2
  3. Transformando os dados

    • Filtrando os dados
    • Organizando o DataFrame
    • Salvando os dados em CSV
    • Orquestrando a transformação dos dados
  4. Compartilhando arquivos no Slack

    • Criando um bot do Slack
    • Enviando a arquivo CSV
    • Enviando os gráficos
  5. Finalizando o Pipeline

    • Orquestrando o pipeline completo
    • Deletando os recursos criados

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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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