Building an Analytics Pipeline for Games (Portuguese)

Este curso aborda a criação de um pipeline de análise para casos de uso no desenvolvimento de jogos. Os alunos explorarão abordagens comuns para a implantação de análise em lotes e quase em tempo real, além de descobrir como podem obter diferentes velocidades de insights por meio de uma solução analítica abrangente. Os alunos também aprenderão como um pipeline pode ser expandido conforme suas necessidades mudam e evoluem.

Observação: Este curso inclui um ou mais laboratórios opcionais autoguiados e hospedados em amazon.qwiklabs.com. Os laboratórios devem ser pagos com créditos, e cada crédito custa 1 USD. O custo dos laboratórios normalmente é de até 15 créditos. Este custo não está incluído no treinamento digital gratuito do aws.training. Você precisará criar uma conta no Qwiklabs para comprar créditos e participar de um laboratório.

Público-alvo

Este curso é destinado a:

• Líderes de empresas
• Desenvolvedores de jogos
• Outros profissionais do setor de jogos

Objetivos do curso

Neste curso, você aprenderá a:

• Descrever os principais estágios de um pipeline de análise e sua função.
• Descrever como criar um pipeline de processamento e análise em lote para jogos.
• Descrever como criar um pipeline de análise quase em tempo real para jogos.
• Descrever as opções para integrar pipelines em lote e em tempo real a uma solução unificada.
• Identificar formas de aumentar ou estender um pipeline de análise para obter insights adicionais.
• Identificar sozinho os recursos disponíveis para explorar a criação de um pipeline de análise.

Pré-requisitos

Recomendamos que os participantes deste curso tenham:

• Conhecimentos básicos de computação em nuvem e da Amazon Web Services (AWS), equivalentes à certificação Cloud Practitioner Essentials
• Conhecimentos básicos de análise de dados e serviços do AWS Analytics, equivalentes ao Data Analytics Fundamentals
• Compreensão básica do caso comercial para a análise de jogos, equivalente a Why Analytics for Games

Método de apresentação

• Este curso é ministrado por treinamento digital.

Duração

• 90 minutos

Descrição do curso

Módulo 1: Introdução

• Visão geral do curso
• Pré-teste
• Revisão

Módulo 2: Estágios de um pipeline de análise

• Visão geral do pipeline de análise
• Ingestão de dados do jogo
• Armazenamento de dados do jogo
• Processamento e análise de dados do jogo
• Consumo de dados do jogo 
• Serviços da AWS mapeados para os estágios do pipeline

Módulo 3: Processamento e análise em lote

• Análise em lote e casos de uso
• Padrões de arquitetura para análise em lote
• Ingestão de dados do jogo em lote
• Armazenamento de dados do jogo em lote
• Processamento de dados do jogo em lote
• Análise de dados do jogo em lote
• Consumo de dados do jogo em lote 
• Demonstração: criação de um pipeline de análise em lote 

Módulo 4: Processamento e análise quase em tempo real

• Análise em tempo real e casos de uso
• Padrões arquitetônicos para análise de streaming
• Ingestão de dados do jogo quase em tempo real
• Armazenamento de dados do jogo quase em tempo real
• Processamento e análise de dados do jogo quase em tempo real
• Consumo de dados quase em tempo real 

Módulo 5: Resumo geral

• Razões para integrar pipelines
• Como configurar fontes de dados
• Exemplos de pipelines usando camadas rápidas e em lotes

Módulo 6: Extensão do pipeline

• Inclusão de fontes de dados adicionais
• Ativação do monitoramento de operações ao vivo
• Criação de arquiteturas orientadas por eventos
• Automatização de fluxos de trabalho ou obtenção de insights preditivos com machine learning

Módulo 7: Conclusão e próximas etapas

• Resumo
• Avaliação de conhecimento
• Recursos para informações adicionais e exploração