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Curso

AWS:

ciência de dados, gestão de segurança e custos

Quero estudar na alura

10h

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12

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Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Compreenda a gestão de identidades e acessos na AWS.
  • Estabeleça práticas de controle e otimização de custos com orçamentos e alertas de faturamento.
  • Analise e prepare dados para modelos de machine learning utilizando SageMaker e bibliotecas Python.
  • Construa pipelines de ETL com AWS Glue e organize dados para análise avançada.
  • Execute consultas serverless com AWS Athena para extração de insights.
  • Integre e automatize serviços AWS de forma segura e eficiente.

Público alvo_

Ao final do curso, será possível para estudantes e profissionais de tecnologia que desejam aprofundar suas habilidades na utilização dos serviços AWS, abrangendo segurança, controle de custos, machine learning e análise de dados, com foco na integração e automação de processos.

Letícia Pires

Letícia Pires

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Instrutora de dados e Fundadora do Pomodoki

Curso atualizado em 12/11/2025

Ementa

  1. IAM, custos e boas práticas

    • Apresentação
    • Preparando o ambiente
    • Introdução ao IAM
    • Criando uma conta e usuário admin
    • Gerenciamento de custos e boas práticas
    • Faça como eu fiz: configurar AWS IAM
    • Para saber mais: configuração de acesso a faturamento
    • Acesso negado ao painel de billing
    • O que aprendemos?
  2. Armazenamento na AWS

    • Cenário do projeto
    • Introdução ao S3
    • Erro de acesso ao S3 no SageMaker Notebook
    • Criando bucket e adicionando objetos
    • Configuração de permissão de acesso ao bucket
    • Para saber mais: a formulação da pergunta em projetos de dados
    • Para saber mais: configurando permissões de acesso ao S3
    • Faça como eu fiz: S3 e IAM
    • O que aprendemos?
  3. Analisando os dados com Sagemaker

    • Introdução ao Sagemaker
    • Criando uma instância de notebook
    • Análise exploratória de dados
    • Para saber mais: identificação de outliers nos dados
    • Faça como eu fiz: SageMaker
    • O que aprendemos?
  4. Criando modelos em instâncias de notebook do SageMaker

    • Pré-processamento dos dados
    • Para saber mais: filtro de dados com máscara booleana
    • Criando modelos
    • Para saber mais: get dummies vs one hot encoder
    • Salvando dados no S3
    • Inconsistência de colunas entre treino e produção
    • Faça como eu fiz: pré-processar e modelar
    • O que aprendemos?
  5. ETL com AWS Glue

    • O que é o AWS Glue
    • Catalogando os dados no Glue
    • Para saber mais: comparação entre caminho manual e catálogo de dados
    • Transformando dados com Visual ETL
    • Erro no Glue após mudança de caminho no S3
    • Faça como eu fiz: ETL com AWS Glue
    • O que aprendemos?
  6. Consultando dados com Athena

    • Introdução ao Athena
    • Custo por query
    • Consultando dados
    • Para saber mais: armazenamento colunar e parquet no athena
    • Faça como eu fiz: analisar dados com Athena
    • Conclusão
    • O que aprendemos?

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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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