O QUE É ENGENHARIA DE DADOS?
A Engenharia de Dados desempenha um papel crucial na indústria da tecnologia, permitindo que empresas de diversos setores coletem, armazenem, processem e analisem grandes volumes de dados em tempo real.
Meio ano se foi.
O segundo tempo começa agora.
Data Science
Aprenda a criar seu primeiro pipeline de extração, transformação e carregamento utilizando Python, fazer consultas e extrações de dados com SQL e criar seu primeiro pipeline com Airflow, se prepare para a área de Engenharia de Dados para os desafios do dia a dia profissional, usando Python, SQL, NoSQL e outras ferramentas.
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 Engenharia de Dados desempenha um papel crucial na indústria da tecnologia, permitindo que empresas de diversos setores coletem, armazenem, processem e analisem grandes volumes de dados em tempo real.
Inicie sua jornada agora.
Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.
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! ^^
Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.
Danielle é formada em Sistemas de Informação. Fez parte do Scuba Team. Atualmente é instrutora de Data Science, nas áreas de Banco de dados, Business Intelligence e NoSQL. É apaixonada por livros, música e tecnologia.
Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.
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! ^^
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Neste passo inicial, o objetivo é que você se familiarize com a área da Engenharia de Dados, explorando o uso da linguagem Python em análise e gerenciamento de dados.
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 EscolaProfissionais especializados nessa área são responsáveis por projetar, implementar e manter a infraestrutura necessária para o gerenciamento eficiente dos dados de uma organização. Eles criam fluxos de dados que integram, limpam e transformam informações provenientes de diferentes fontes e formatos, possibilitando a geração de insights valiosos para a tomada de decisões empresariais.
Nesta formação, você terá a oportunidade de adquirir conhecimentos essenciais para ingressar na área de Engenharia de Dados. Exploraremos diversos tópicos fundamentais, como Python, SQL e pipelines de dados.
Iniciaremos aprendendo a construir pipelines ETL (Extract, Transform e Load) utilizando a linguagem Python, além de compreender como aplicar Programação Orientada a Objetos (POO) para tornar seus códigos mais legíveis.
Além disso, nesta formação, você terá a oportunidade de compreender a diferença entre bancos de dados SQL e NoSQL, assim como os principais conceitos relacionados a esses sistemas de armazenamento de dados.
Por fim, você consolidará todos os conhecimentos adquiridos ao longo dessa formação, desenvolvendo um pipeline completo de Engenharia de Dados. Você terá um primeiro contato com uma das ferramentas de gerenciamento de fluxos de dados, o Airflow. Essa experiência irá ampliar ainda mais suas habilidades e prepará-lo para enfrentar desafios reais na área de dados.
Para aproveitar melhor esse conteúdo, é importante que você já tenha conhecimento dos conceitos-chave do Python aplicados à área de Data Science de forma abrangente.
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