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Curso

Governança de dados:

Qualidade de metadados

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8h

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De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Compreenda os princípios de administração de metadados e organização da linhagem de dados.
  • Explore técnicas de manipulação de dados com a biblioteca Pandas para conversão, agrupamento e filtragem.
  • Utilize a programação orientada a objetos em Python para processar e estruturar dados a partir de arquivos JSON.
  • Integre dados com ferramentas de BI, como o Power BI, aplicando modelos de Machine Learning para previsões.
  • Avalie a integridade dos dados por meio de análises de qualidade textual utilizando técnicas de NLP.
  • Documente e organize o conhecimento para construir um diferencial competitivo sustentável.

Público alvo_

Este curso é direcionado para profissionais, analistas e entusiastas que buscam aprimorar habilidades na gestão, transformação e integração de dados. Ao final do curso, será possível aplicar técnicas modernas utilizando Python, Pandas, Power BI e Machine Learning para gerar análises precisas e documentar conhecimento de forma estruturada.

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 06/01/2026

Ementa

  1. Introdução à Qualidade de Metadados

    • Apresentação
    • Conhecendo o novo produto da empresa
    • Entendendo a arquitetura de medalhão
    • Conhecendo os artefatos de metadados
    • Definindo um plano de ação
    • Preparando o ambiente
    • Para saber mais: separação entre ambiente transacional e ambiente analítico
    • Gerenciamento de dados no SwiftBank
    • Integração de metadados na plataforma HomeHub
    • Faça como eu fiz: metadados e medalhão
    • O que aprendemos?
  2. Representando Metadados com Python

    • Criando uma representação dos metadados em código
    • Transferindo as informações dos artefatos para os objetos
    • Criando a classe de colunas
    • Convertendo colunas em objetos
    • Criando objetos para todos os artefatos
    • Para saber mais: abstração de colunas em metadados
    • Faça como eu fiz: metadados em Python
    • O que aprendemos?
    • Organizando dados de clientes no Gatito Petshop
  3. Manipulando Metadados Como Código

    • Criando um dataframe com os metadados
    • Aplicando a função para todas as colunas
    • Analisando os dados
    • Organizando dados de pacotes de viagem
    • Para saber mais: proteção dos dados via metadados
    • Garantindo a segurança dos dados no SwiftBank
    • Faça como eu fiz: converter metadados
    • O que aprendemos?
  4. Avaliando a qualidade dos Metadados

    • Avaliando regras de metadados
    • Diferentes avaliações para diferentes tipos de metadados
    • Avaliando descrições das colunas
    • Boas descrições x descrições espetaculares
    • Outras formas de avaliar qualidade de descrições
    • Garantindo a confidencialidade dos dados de clientes na loja Meu Pequeno Grimorio
    • Para saber mais: a importância do conhecimento de negócio na avaliação de metadados
    • Analisando descrições de projetos na CodeConnect
    • Faça como eu fiz: qualidade de metadados
    • O que aprendemos?
  5. Empresas como Corpos de Conhecimento

    • Empresas e corpos de conhecimento
    • Metadados, informação e conhecimento
    • Construindo um corpo de conhecimento no Clickbonus
    • Para saber mais: camada semântica e ontologia
    • Metadados como ferramenta de inovação no Cookin'UP
    • Materializando conhecimento na HomeHub
    • Faça como eu fiz: metadados e conhecimento
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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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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