Agnes Ruescas
Engenheira de Dados, formada em Engenharia da Computação pela FIAP e pós-graduanda em Engenharia de ...
Data Science
Engenharia de Dados: Pipeline de Dados Básico na Azure
8hCarga horária
83Atividades
15Estudantes
0,0Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Construa pipelines de dados de ponta a ponta na Azure, orquestrando atividades com o Data Factory.
- Estruture um Data Lake conforme a arquitetura Medalha, organizando camadas Bronze e Silver.
- Implemente Azure Functions em Python para processar e transformar dados e gerar arquivos Parquet.
- Configure triggers Blob e HTTP e integre o Data Factory com Azure Functions para automatizar fluxos de dados.
- Monitore execuções de pipeline, analise falhas e crie alertas e logs para depuração e observabilidade.
- Utilize o Azure Synapse Analytics para consultar e validar dados armazenados em Data Lake.
Público alvo
Profissionais, estudantes e entusiastas de engenharia de dados que desejam aprender a construir, orquestrar e monitorar pipelines de dados na Azure usando Data Factory, Data Lake, Azure Functions e Python.
Ementa
- Apresentação
- Preparando o ambiente
- O pipeline que vamos construir
- Para saber mais: autenticação de dois fatores na nuvem
- Implementando um pipeline de dados para a Buscante
- Criando sua conta Azure
- Escolhendo o plano ideal para a UseDev
- Criando o Resource Group
- Organizando recursos no e-commerce UseDev
- Criando a Storage Account
- Gerenciamento de armazenamento para CodeConnect
- Estratégias de armazenamento para pacotes de viagem
- Estruturando as camadas bronze e silver
- Faça como eu fiz: Pipeline em Azure
- O que aprendemos?
Certificado reconhecido pelas maiores
empresas do Brasil e do mundo.
Aprenda com
quem está
construindo
o mercado
Agnes Ruescas
Engenheira de Dados, formada em Engenharia da Computação pela FIAP e pós-graduanda em Engenharia de ...
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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