Engenharias e Arquiteturas de Dados
Spark: processamento de linguagem natural
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Aprenda a trabalhar com dados. Do Excel ao Python e Machine Learning. Use os principais bancos SQL do mercado e faça análises de dados com business intelligence. Pandas, SciKitLearn, Jupyter e mais.
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Engenharia de Dados: organizando dados na AWS
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Apache Beam: Data Pipeline com Python
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Apache Airflow: orquestrando seu primeiro pipeline de dados
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Apache Airflow: extração de dados
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Apache Airflow: transformação de dados com Spark
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Aprofundando no Airflow: Executores Local e Celery
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Aprofundando no Airflow: Executor Kubernetes
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Spark: apresentando a ferramenta
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Azure Data Lake: criando um pipeline de ingestão de dados
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Spark: trabalhando com regressão
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Spark: sistema de recomendação
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Spark: criando modelos de classificação
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Python e APIs: conhecendo a biblioteca Requests
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Pipeline de dados: integrando Python com MongoDB e MySQL
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Pipeline de dados: combinando Python e orientação a objeto
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AWS Data Lake: processando dados com AWS Glue
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AWS Data Lake: análise de dados com Athena e Quicksight
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Engenharia de Analytics: implementando um pipeline ETL com AWS Glue
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Engenharia de Analytics: analisando dados com Amazon Athena e AWS Glue
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Engenharia de Analytics: construindo uma pipeline automatizada
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Engenharia de Analytics: apresentando resultados com QuickSight
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Engenharia de Dados: Data Warehouses Modernos - Snowflake
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Engenharia de Dados: dbt - Transformações Modernas de Dados
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Engenharia de Dados: Bancos NoSQL para Engenheiros - MongoDB, Redis e Cassandra
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Engenharia de Dados: MySQL para Modelagem Multidimensional e Data Warehousing
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Engenharia de Dados: Cloud Computing para Engenharia de Dados
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PySpark: processamento e modelagem em larga escala
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Engenharia de Dados: Introdução à Engenharia de Dados - Construindo sua Carreira
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Engenharia de Dados: Arquiteturas de Dados Modernas - DW, Data Lake e Lakehouse
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Engenharia de Dados: Pipeline de Dados Básico na AWS
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Engenharia de Dados: Orquestração de Pipelines com Apache Airflow
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[EM BREVE] Engenharia de Dados: Formatos Colunares e Data Lake Storage
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[EM BREVE] Engenharia de Dados: Fundamentos de Mensageria com Apache Kafka
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Engenharia de Dados: Pipeline de Dados Básico na Azure
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Consultas com SQL: Joins, Views e transações
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Databricks: lakehouse, notebooks e consultas com IA generativa
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APIs e Machine Learning: colocar modelos do notebook em produção com Flask e FastAPI
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Docker: machine learning para produção
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PySpark e Databricks: pipelines de ETL e otimização de performance
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Data Lake e Integration Services: construindo e carregando as dimensões
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Data Lake e Integration Services: construindo e carregando o tempo e as fatos
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Data Warehouse e Integration Services: carregando dados dimensionais
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Data Warehouse e Integration Services: carregando fatos e dimensão tempo
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Amazon Redshift: ingestão de dados
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AWS Data Lake: criando uma pipeline para ingestão de dados
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AWS Data Lake: processando dados com AWS EMR
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SQL Server: construção do Data Warehouse
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Engenharia de Dados: Do SQL ANSI ao Mundo Real com MySQL
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