Curso Completo de Engenharia de Dados na Aws
No Curso Completo de Engenharia de Dados na AWS, você aprenderá os principais conceitos e fundamentos da Engenharia de Dados, utilizando ferramentas e tecnologias essenciais como AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Athena e AWS Data Pipeline.
Publicado em 19 de agosto de 2023
Glossário
Introdução ao Curso Completo de Engenharia de Dados na AWS
Principais Conceitos e Fundamentos da Engenharia de Dados na AWS
1. Arquitetura de Dados na AWS
A AWS oferece uma variedade de serviços para o armazenamento e processamento de dados, como o Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon EMR, entre outros. Você aprenderá a utilizar esses serviços de forma integrada, criando uma arquitetura robusta para a Engenharia de Dados.
2. Modelagem e Transformação de Dados
A modelagem e transformação de dados são etapas cruciais no processo de Engenharia de Dados. Você irá aprender a utilizar ferramentas como o AWS Glue e o AWS Athena para transformar e preparar os dados de acordo com as necessidades do seu projeto.
3. Pipeline de Dados
Um pipeline de dados consiste em uma sequência de etapas para o processamento e análise de dados. Na AWS, você poderá construir pipelines de dados utilizando serviços como o AWS Data Pipeline e o AWS Glue. Você aprenderá a criar pipelines eficientes e escaláveis para lidar com grandes volumes de dados.
4. Análise de Dados
A análise de dados é uma das principais finalidades da Engenharia de Dados. Na AWS, você terá acesso a serviços como o Amazon Athena e o Amazon QuickSight, que permitem realizar análises avançadas de forma rápida e intuitiva. Você aprenderá a utilizar essas ferramentas para extrair insights valiosos a partir dos dados.
Ferramentas e Tecnologias Essenciais para a Engenharia de Dados na AWS
- AWS Glue: O AWS Glue é um serviço totalmente gerenciado que permite extrair, transformar e carregar dados de forma automatizada.
- Amazon Redshift: O Amazon Redshift é um serviço de data warehousing que oferece alta performance e escalabilidade para a análise de grandes volumes de dados.
- Amazon Athena: O Amazon Athena é um serviço de consultas interativas que permite analisar dados diretamente no Amazon S3, sem a necessidade de carregá-los em um banco de dados tradicional.
- AWS Data Pipeline: O AWS Data Pipeline é um serviço que permite orquestrar e agendar tarefas de processamento de dados de forma automática.
Aplicações Práticas e Casos de Uso da Engenharia de Dados na AWS
- Análise de Big Data
- Personalização de Experiência do Cliente
- Detecção de Fraudes
- Otimização de Processos
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