O que você aprenderá_

Aprenda a usar Redis para otimizar armazenamento de dados
Organização de tarefas
Priorização automática e monitoramento escalável
Domine Hashes, Sorted Sets e HyperLogLog
Melhore a eficiência de consultas e crie sistemas de alta performance para backend e processamento de dados

Público alvo_

Desenvolvedores backend, engenheiros de dados e arquitetos de software que desejam dominar o Redis para otimizar o gerenciamento e monitoramento de tarefas.

Victorino Vila

Victorino, formado em Engenharia Elétrica pela PUC-RJ e mestre pela UFRJ, tem mais de 30 anos em gestão de consultorias de tecnologia. Sócio de startup de software para integração de dados, trabalha com MYSQL, SQL SERVER, POSTGRES, ORACLE, WEB SERVICES e .NET. Desde 2018, é professor na Alura, ensinando programação e bancos de dados.

Curso atualizado em 08/05/2025

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Ementa

Configurando a base inicial do curso
- Recuperando os dados do curso anterior
- Revisão do gerenciamento de tarefas com listas e conjuntos
Hashes
- Usando hashes para detalhes das tarefas
- Substituindo conjuntos por hashes
- Modelos de projetos com hashes
Sorted Sets
- Substituindo listas por Sorted Sets para ordenação automática
- Filtrando e extraindo tarefas por data e prioridade
- Atualizando e gerenciando tarefas de forma inteligente
- Removendo tarefas por intervalo de horário com Sorted Sets
HyperLogLog
- Introdução ao HyperLogLog para contagem estimada de tarefas
- Contando dias com tarefas agendadas usando o HyperLogLog
- Monitorando a frequência de tarefas por tipo com HyperLogLog
- Comparando HyperLogLog com métodos convencionais
Unindo uso das estruturas e expiração de tarefas
- Unindo Hashes, Sorted Sets e HyperLogLog no gerenciamento de tarefas
- Lidando com expiração de tarefas e retenção de dados
- Automação de processos e consultas de relatórios

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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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