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Conheça a formação Data Warehouse com Data Lake e SQL Server

A formação Data Warehouse com Data Lake e SQL Server da Alura é um guia de estudos com o passo a passo necessário para formar profissionais de ponta em modelagem e construção de um Data Warehouse. Cada etapa desse processo foi cuidadosamente pensada por nossa equipe, fazendo com que você, ao final da formação, tenha desenvolvido habilidades para enfrentar qualquer desafio nessa área.

O que é SQL Server e Data Warehouse?

O SQL Server é um sistema de gerenciamento de banco de dados desenvolvido pela Microsoft, amplamente utilizado para armazenar, consultar e manipular grandes volumes de dados de forma eficiente. Já o Data Warehouse é uma estrutura que concentra os dados de diversas fontes, integrando-os e preparando-os para a análise de negócios, fornecendo informações consistentes e estratégicas.

Por que usar SQL Server para Data Warehouse?

O SQL Server é uma das principais opções para construção de Data Warehouses devido à sua robustez, performance e ferramentas avançadas de análise de dados. Além disso, possui integração nativa com outras soluções Microsoft, facilitando a criação de um ambiente completo de Business Intelligence.

O que você aprenderá?

Nesta formação, você aprenderá a modelar um Data Warehouse, explorar Data Lakes e realizar a carga eficiente do modelo. Adquirirá habilidades essenciais para projetar estruturas de armazenamento de dados, utilizar Data Lakes para coleta e integração flexível de informações, além de dominar técnicas de carga para garantir a qualidade dos dados no ambiente de Business Intelligence. Ao concluir a formação, você será capaz para enfrentar os desafios na criação de Data Warehouses e maximizar o potencial analítico das informações empresariais.

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

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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.

  • Millena Gená Pereira

    Millena Gená é estudante de Ciência da Computação. Atualmente, é Instrutora de Dados aqui na Alura atuando principalmente na área de Engenharia de dados. Ela está sempre procurando aprender algo novo sobre tecnologia e é apaixonada por novas aventuras. Programar e ajudar as pessoas são seus hobbies favoritos! ^^

  • Millena Gená Pereira

    Millena Gená é estudante de Ciência da Computação. Atualmente, é Instrutora de Dados aqui na Alura atuando principalmente na área de Engenharia de dados. Ela está sempre procurando aprender algo novo sobre tecnologia e é apaixonada por novas aventuras. Programar e ajudar as pessoas são seus hobbies favoritos! ^^

Passo a passo
  1. 1 Aplicando conhecimentos em Data Warehousing

    Neste passo, você aprenderá como se tornar uma pessoa consultora capaz de projetar eficientemente um Data Warehouse, utilizando o conhecimento dos processos de negócios da empresa. Sendo assim, receberá instrução sobre a utilização da matriz dimensão-indicador como base para a construção do Data Warehouse. Com essas habilidades, você será capaz de criar estruturas de armazenamento de dados eficientes e alinhadas com as necessidades específicas da empresa, permitindo uma melhor análise e tomada de decisões baseadas em informações sólidas e bem organizadas.

    • Artigo Business Intelligence: O que é? | Alura

    • Curso Modelagem do Data Warehouse: atributos, hierarquia e indicadores

      08h
      • Aprenda os conceitos de um projeto de BI e onde a construção do Data Warehouse se aplica
      • Entenda como identificar os processos de negócio
      • Compreenda a identificação das dimensões baseados no grão do processo de negócio
      • Descubra como definir hierarquias e atributos
      • Aprenda a determinar os indicadores do modelo de BI
      • Saiba como criar as variáveis calculadas
      • Explore a periodicidade e granularidade de um indicador
    • Curso SQL Server: construção do Data Warehouse

      08h
      • Aprenda os esquemas de Data Warehouses
      • Entenda como convertemos a matriz dimensão indicador em um esquema de tabelas para construção deo um DW
      • Compreenda como identificamos os membros de uma dimensão
      • Descubra comosão feitos os relacionamentos entre as tabelas de um DW
      • Aprenda a escolher entre os diversos esquemas de construção de Data Warehouses
      • Saiba como usar o SQL Power Architect para criar esquemas de bancos de dados relacionais
  2. 2 Criando Data Lakes com dimensões e fatos

    Nesta etapa, você expandirá seus conhecimentos criando e gerenciando Data Lakes e aplicando técnicas de ETL e modelagem de dimensões com o Integration Services. Além disso, você será capaz de construir informações temporais e estruturas de fatos, permitindo análises mais avançadas e decisões embasadas em dados confiáveis.

    • Alura+ O que são Data Lakes?

    • Artigo Data Lake vs Data Warehouse

    • Curso Data Lake e Integration Services: construindo e carregando as dimensões

      14h
      • Aprenda a função da construção de um Data Lake
      • Entenda como funciona o Visual Studio para construção de tabelas no SQL Server e processos do SSIS
      • Compreenda como o SSIS faz leitura de dados de um CSV, XML, Excel e JSON
      • Descubra como fazer a inclusão/alteração de dados, em uma tabela no SQL SERVER, usando o SSIS
      • Aprenda a fazer a conversão de dados no momento de gravar as informações nas tabelas do SQL SERVER
      • Saiba como criar colunas novas num fluxo do SSIS
    • Curso Data Lake e Integration Services: construindo e carregando o tempo e as fatos

      10h
      • Aprenda utilizar o contêiner para criar um looping associado a um processo de carga
      • Entenda como criar processos quando ocorrer um erro
      • Compreenda o uso de variáveis durante o processo de carga
      • Descubra como posso passar o valor de variáveis entre o processo de carga e o script
      • Aprenda a criar um Log para acompanhamento do processo
  3. 3 Construindo Dashboards através do OLAP

    Você aprenderá a criar dashboards interativos e informativos usando o Power BI, explorando modelos OLAP multidimensionais. Você dominará a arte de reunir dados de várias fontes, transformá-los em insights valiosos e apresentá-los de forma visualmente atraente, permitindo uma tomada de decisão mais eficaz em seu ambiente de negócios.

    • Artigo Data lake: On premises versus Nuvem | Alura

    • Curso Data Warehouse e Integration Services: carregando dados dimensionais

      08h
      • Aprenda a implementar o processo de Lookup na carga das dimensões
      • Entenda como duplicar novas colunas baseadas em colunas existentes
      • Compreenda como criar informações qualitativas baseadas em conjunto de valores
      • Descubra como incluir e modificar dados de uma tabela sem usar o componente de dimensão lenta
      • Aprenda a executar vários pacotes num processo de carga do SSIS
    • Curso Data Warehouse e Integration Services: carregando fatos e dimensão tempo

      12h
      • Aprenda a implementar o processo de Lookup na carga das fatos
      • Entenda como usar o componente de agregação
      • Compreenda o uso do componente Lookup
      • Descubra como calcular os agregadores da dimensão tempo
      • Aprenda a criar variáveis para flexibilizar a carga de dados
    • Alura+ Automatizando os períodos de carga do Data Warehouse

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