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Curso

Engenharia de Dados:

MySQL para Modelagem Multidimensional e Data Warehousing

Quero estudar na alura

20h

Para conclusão

15

Pessoas nesse curso

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Compreenda a distinção entre sistemas OLTP e OLAP
  • Construa modelos multidimensionais com esquemas estrela e snowflake
  • Implemente processos de ETL utilizando Stored Procedures
  • Aplique técnicas avançadas de consulta com CTEs e funções de janela
  • Otimize a performance das consultas e garanta a integridade dos dados
  • Valide tabelas dimensionais e de fatos com surrogate keys

Público alvo_

Este curso é indicado para profissionais e estudantes de tecnologia que desejam aprofundar seus conhecimentos em Data Warehouse, modelagem multidimensional e técnicas avançadas de SQL, visando a construção de soluções com alta performance e integridade de dados.

Victorino Vila

Victorino Vila

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Victorino, formado em Engenharia Elétrica pela PUC-RJ e mestre pela UFRJ, tem mais de 30 anos em gestão de consultorias de tecnologia. Sócio de startup de software para integração de dados, trabalha com MYSQL, SQL SERVER, POSTGRES, ORACLE, WEB SERVICES e .NET. Desde 2018, é professor na Alura, ensinando programação e bancos de dados.

Curso atualizado em 13/04/2026

Ementa

  1. Fundamentos de Data Warehouse e Modelagem Multidimensional

    • Apresentação
    • Porque o Data Warehouse é diferente do banco transacional
    • Fundamentos da modelagem multidimensional
    • Dimensões, hierarquias e atributos
    • Indicadores, KPI, granularidade e forma
  2. Estrutura de um Data Warehouse na Prática

    • Estrutura prática de um Data Warehouse
    • Criando a dimensões de negócios
    • Criando a tabela fato
    • Criando a dimensão tempo
  3. Processo de ETL e Dimensões

    • Introdução ao processo de ETL
    • Lookup e Surrogate Keys na Prática
    • SCD Tipo 1 na prática
    • Slowly Changing Dimensions
    • SCD Tipo 2 na prática
    • Atualizando todas as dimensões
  4. Carga do Data Warehouse

    • Carga da dimensão tempo
    • Carga das fatos
    • Complementando carga do DW
    • Carga completa do Data Warehouse
  5. Consultas Analíticas

    • Consultas analíticas no Data Warehouse
    • Consultas analíticas com CTEs
    • Mais consultas analíticas
    • Funções de janela
  6. Consultas Avançadas e KPIs

    • Consultas complexas com múltiplos CTEs
    • Construindo KPIs executivos
    • Função de janela para ranking
    • Simplificando a consulta
  7. Análises Avançadas, Performance e Governança

    • Análise de Pareto
    • Janelas móveis e análises avançadas
    • Otimização de performance no Data Warehouse
    • Governança, qualidade e linhagem
    • Aplicando Inteligência Artificial ao Data Warehouse
    • Conclusão

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