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Curso

Governança de dados:

Enterprise Data Standards

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8h

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De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Reconheça os diferentes tipos de Data Standards (técnicos, de negócio e especiais) e seus impactos nas operações.
  • Explique a relação entre Data Standards, Dados de Referência e Dados Mestres para garantir integridade das informações.
  • Defina convenções de nomenclatura, formatos e uma fonte única da verdade para padronizar dados corporativos.
  • Estruture a composição e as atribuições de um Comitê de Dados, incluindo os papéis de data owner e data steward.
  • Aplique normas internacionais e requisitos regionais (como ISO 3166-1, LGPD e GDPR) na validação e governança dos dados.
  • Implemente um plano teórico de adoção de Data Standards em ambientes analíticos complexos, considerando o Data Lakehouse Medallion e métricas de governança.

Público alvo_

Profissionais de dados, engenheiros, arquitetos, data stewards, data owners, líderes de governança e compliance, e gestores que precisam estabelecer consistência, qualidade e conformidade em ambientes de dados corporativos e internacionais.

Pedro Henrique Campagna Moura da Silva

Pedro Henrique Campagna Moura da Silva

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Técnico em Informática e Analista de Relações Internacionais, trabalhou com desenvolvimento de software e ciência de dados voltados para pesquisa. Atualmente estuda governança de dados e tenta sempre construir pontes entre a tecnologia e o internacional.

Curso atualizado em 13/04/2026

Ementa

  1. Introdução ao Padrões Organizacionais de Dados

    • Introdução
    • Padrões de dados na Dev.Spot
    • A empresa que cresceu rápido demais
    • Para saber mais: duplicação de dados e suas implicações
    • O conceito de padrões organizacionais de dados
    • Padrões organizacionais e escala
    • Desafios de padronização na Jornada Milhas
    • Impacto da falta de padronização de dados no e-commerce
    • Consequências da falta de padrões organizacionais
    • Faça como eu fiz: padronização de dados
    • O que aprendemos?
  2. Tipos de Padrões Organizacionais de Dados

    • Technical Data Standards
    • Harmonização de dados no CodeChella
    • Para saber mais: evolução histórica dos padrões técnicos de dados
    • Padrões Técnicos Internacionais
    • Estruturação de pastas para organogramas empresariais
    • Naming conventions
    • Implementação de padrões de nomenclatura na Dev.Spot
    • Faça como eu fiz: padrões técnicos
    • O que aprendemos?
  3. Desafios dos Padrões Organizacionais de dados

    • Business Data Standards
    • Definindo padrões de cliente na Petpark
    • Definindo papéis em organogramas empresariais
    • Alinhamento estratégico e governança
    • Alinhamento estratégico na Indexa
    • Padrões de negócio e dados mestres
    • Para saber mais: mediação em comitês de dados
    • O Desafio dos padrões de negócio
    • Padronizando categorias de recompensas
    • Faça como eu fiz: padronização de dados
    • O que aprendemos?
  4. Padrões Organizacionais Especiais

    • Padrões organizacionais especiais
    • Gerenciamento de padrões de dados na WaveCast
    • Decisões de padrões de dados na expansão da WaveCast
    • Complexidades em Padrões organizacionais especiais
    • Para saber mais: fatores externos na definição de padrões organizacionais
    • Padrões e dados de referência
    • Sincronização de contatos com dados de referência
    • Como implementar padrões organizacioinais
    • Sensibilidade cultural no desenvolvimento do Fokus
    • Faça como eu fiz: padrão organizacional especial
    • O que aprendemos?
  5. Implementando um Padrão Organizacional de Dados

    • Formalizando a data
    • Implementação de padrões de dados no ADOPET
    • Implementação técnica
    • Criação de uma fonte única da verdade no Listin
    • Comunicando a mudança
    • Gestão de mudanças na TRATOTECH
    • Mantendo Padrões Organizacionais
    • Sustentabilidade de padrões de dados no cinema Luz & Cena
    • Para saber mais: a natureza viva dos data standards
    • Faça como eu fiz: padrão de datas
    • 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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