Meio ano se foi.
O segundo tempo começa agora.
Data Science
A formação AWS Data Lake da Alura tem como objetivo preparar a pessoa aluna para trabalhar com Engenharia de Dados utilizando serviços da AWS, Apache Spark e Python.
Funciona como um guia de aprendizado para auxiliar pessoas interessadas em entrar no mercado de trabalho e também como mecanismo de consulta para profissionais experientes.
A AWS (Amazon Web Services) é uma plataforma de serviços em nuvem oferecida pela Amazon. No contexto de Engenharia de Dados, a AWS desempenha um papel significativo ao fornecer uma variedade de serviços e ferramentas que facilitam a coleta, processamento, armazenamento e análise de grandes volumes de dados.
Inicie sua jornada agora.
Ana é Administradora, Especialista em Ciência de Dados e Big Data e possui certificações AWS e Scrum. Atualmente é Coordenadora de Engenharia de Dados no Itaú Unibanco, Instrutora de Engenharia de Dados na Alura e Mentora de Carreira. Além disso, em seu tempo livre, gosta de viajar e assistir séries.
Ana é Administradora, Especialista em Ciência de Dados e Big Data e possui certificações AWS e Scrum. Atualmente é Coordenadora de Engenharia de Dados no Itaú Unibanco, Instrutora de Engenharia de Dados na Alura e Mentora de Carreira. Além disso, em seu tempo livre, gosta de viajar e assistir séries.
Neste passo inicial, preparamos um conteúdo para ajudar você a conhecer melhor a AWS, como navegar no console e manipular dados utilizando Python e algumas bibliotecas.
Na primeira etapa dessa jornada, você vai aprender a criar sua conta AWS, criar alerta de gastos, fazer ingestão de dados externos no bucket S3 com código Python e em formato Parquet, além de configurar seu Data Lake na AWS.
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.
Conheça a EscolaNesta formação, vamos aprender a construir um Data Lake na AWS com uma pipeline completa desde a ingestão de dados externos, processamento e ETL, até análise de dados, construção de dashboard e construção de IaaC (Infraestrutura como Código).
Você vai manipular dados utilizando Apache Spark, Python e diferentes bibliotecas como urllib, boto3, BytesIO, entre outras. Além disso, vai aprender sobre boas práticas na manipulação de grande volume de dados, como salvar os arquivos em Parquet, aumentar o número de workers no AWS Glue e fazer processamento distribuído com AWS EMR.
Você também irá aprender sobre a criação de dashboards no Quicksight, boas práticas de DataViz, GenAI na visualização de dados, etc. Outro tópico bastante importante no dia a dia de um Engenheiro de Dados é a Infraestrutura como código, que possibilita que infraestruturas sejam rapidamente criadas e configuradas, além de permitir que códigos sejam reutilizados.
Para melhor aproveitamento do conteúdo, recomendamos que você já saiba programar em Python, tenha algum conhecimento em Spark e Cloud Computing.
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