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Conheça a formação BigQuery

A formação BigQuery da Alura é um guia de estudos desenhado para capacitar profissionais com as competências essenciais em análise de dados na nuvem. Cada fase desta jornada educativa foi meticulosamente planejada por nossa equipe de especialistas, garantindo que, ao concluir a formação, a pessoa estará apta a navegar por desafios complexos de dados com habilidade e confiança.

O que é BigQuery?

BigQuery é uma plataforma de análise de dados empresariais da Google Cloud, projetada para processamento de consultas em grandes conjuntos de dados de maneira rápida e eficiente. Ele permite análises de dados em escala de petabytes, oferecendo insights em tempo real através de uma infraestrutura gerenciada que simplifica a análise de dados.

Por que usar o BigQuery?

Esta plataforma destaca-se por sua capacidade de execução de consultas de dados em larga escala, integrando-se facilmente a diversas fontes de dados. Com uma infraestrutura que elimina a necessidade de gerenciamento de servidores, o BigQuery se apresenta como uma solução poderosa e escalável para análise de dados, sendo amplamente adotado em cenários corporativos globais. Sua constante evolução garante que permaneça na vanguarda das tecnologias de análise de dados, tornando-se uma habilidade indispensável no mercado de trabalho atual.

O que aprenderemos?

Em nossa formação, mergulharemos profundamente no ecossistema BigQuery, começando pela configuração do ambiente e realização de consultas básicas. Progressivamente, exploraremos funções avançadas, técnicas de manipulação de dados, incluindo criação de tabelas, importação de dados de fontes externas e uso do modo de comando do Google. Aprofundaremos em consultas avançadas, com foco em procedimentos e funções UDF (User-Defined Functions), capacitando os participantes a construir consultas dinâmicas, realizar análises complexas e extrair respostas valiosas de grandes conjuntos de dados.

Essa formação é projetada não apenas para ensinar as funcionalidades do BigQuery, mas também para fornecer as habilidades práticas necessárias para aplicar esses conhecimentos em desafios reais, preparando profissionais para um mercado cada vez mais baseado em dados.

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

  • 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.

  • 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.

Passo a passo
  1. 1 Fundamentos do BigQuery: dominando dados na nuvem

    Nesta fase inicial, os participantes serão guiados através de uma jornada que estabelece o alicerce necessário para se tornarem proficientes no trabalho com dados na nuvem. Com um currículo meticulosamente desenhado, essa parte da formação cobre desde a configuração inicial do ambiente BigQuery até técnicas avançadas de manipulação de strings, datas, e a realização de análises numéricas e lógicas.

  2. 2 BigQuery em ação: avançando com análises complexas e integrações

    Nesta parte da formação, abordaremos aspectos fundamentais para maximizar o uso do BigQuery. Falaremos sobre a integração do BigQuery com bancos de dados MySQL, explorando como a combinação de dados de diferentes fontes pode enriquecer suas análises. Seguiremos com um curso detalhado sobre a manipulação de strings e datas, habilidades essenciais para a limpeza e preparação de dados, preparando o terreno para análises mais sofisticadas. Também discutiremos o domínio das funções numéricas e lógicas, através de um curso que destaca técnicas para realizar cálculos avançados e análises lógicas, essenciais para entender profundamente os seus dados. Por fim, um artigo detalha o uso das APIs do BigQuery, permitindo a integração de análises a aplicações e serviços, aumentando a flexibilidade e eficiência de suas operações de dados.

  3. 3 BigQuery avançado: manipulação de dados

    Avançando na jornada de domínio do BigQuery, esta terceira parte da formação é focada para imergir os participantes em técnicas sofisticadas de análise de dados e manipulação avançada. Aprofundaremos no uso do BigQuery para extrairmos insights, além de explorar recursos avançados de consulta e análises geoespaciais. Esta etapa prepara você para extrair o máximo de dados, utilizando o BigQuery para análises complexas e integrando-o a diferentes ambientes e ferramentas.

    • Artigo BigQuery: como acessar o BigQuery pelo Python | Alura

    • Curso Google BigQuery: manipulação de dados

      12h
      • Aprenda a manipular e analisar grandes volumes de dados na nuvem com eficiência
      • Ganhe habilidades práticas em importação, gerenciamento e otimização de datasets
      • Realize análises complexas e insights em tempo real
    • Curso Google Big Query: consultas avançadas

      10h
      • Domine o uso de procedures no BigQuery para automação e análise de dados
      • Aprenda a criar e implementar funções UDF para análises personalizadas
      • Entenda como utilizar estruturas de controle como IFs e loopings em procedures
      • Desenvolva habilidades práticas com o estudo de caso da Belleza Verde
      • Otimize suas consultas de dados no BigQuery aplicando técnicas avançadas adquiridas
    • Alura+ Criando dashboards dinâmicos no Looker Studio com dados do BigQuery

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