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Curso

Governança de dados:

Master Data Management

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

35

Pessoas nesse curso

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Identificar e corrigir inconsistências nas bases de dados.
  • Aplicar técnicas de deduplicação utilizando fuzzywuzzy e distância de Levenshtein.
  • Integrar dados por meio de comandos SQL e ferramentas de análise.
  • Manipular e transformar dados com o Pandas para enriquecer informações.
  • Configurar o ambiente de análise no Google Colab para testar soluções.
  • Alcançar a maturidade em Master Data Management para a governança dos dados.

Público alvo_

Ao final do curso, será possível aprimorar práticas de governança e análise de dados, sendo indicado para profissionais e gestores que atuam em áreas de controle, qualidade e integração das informações empresariais.

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 09/01/2026

Ementa

  1. Introdução à Gestão de Dados Mestres

    • Apresentação
    • Conhecendo o cenário
    • Entendendo o conceito de dados mestres
    • Preparando o ambiente
    • Gerenciamento de dados mestres no Cinetopia
    • Conhecendo os dados
    • Otimizando a gestão de dados na Hermex Log
    • Analisando se esses dados são mestres
    • Para saber mais: dados mestres em diferentes setores
    • Faça como eu fiz: dados mestres
    • O que aprendemos?
  2. Gestão de Dados Mestres

    • Listando os problemas com dados
    • Criando um plano de ação
    • Garantindo a integridade dos dados de pacientes na Clínica Médica Voll
    • Criando regras de qualidade de dados
    • Melhorando a qualidade dos dados no aplicativo Listin
    • Dados de Referência
    • Trabalhando com dados de referência
    • Para saber mais: dados de referência na modelagem relacional
    • Faça como eu fiz: qualidade de dados
    • O que aprendemos?
  3. Fuzzy Match

    • Comparando strings
    • Usando a biblioteca fuzzywuzzy
    • Otimização de metadados na WaveCast
    • Aplicando o fuzzywuzzy ao caso de negócio
    • Identificando contatos duplicados na plataforma Indexa
    • Melhorando o Código
    • Para saber mais: evitar comparações redundantes
    • Refletindo sobre a duplicação
    • Faça como eu fiz: depurar dados duplicados
    • O que aprendemos?
  4. Refinando Dados Mestres

    • Criando a nova base de clientes
    • Garantindo a integridade dos contatos na plataforma Indexa
    • Retificando os dados
    • Criando Função de validação parte 1
    • Criando Função de validação parte 2
    • Garantindo a qualidade dos dados no Dev.Spot
    • Registrando os novos dados
    • Faça como eu fiz: Qualidade em MDM
    • O que aprendemos?
  5. Evoluindo em Dados Mestres

    • Fatores de complexidade de MDM
    • Para saber mais: proteção de dados
    • Medindo a maturidade de dados mestres
    • Garantindo a qualidade dos dados de monetização na WaveCast
    • Relação entre Governança de Dados e MDM
    • Faça como eu fiz: maturidade MDM
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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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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