Data Analytics Fundamentals (Portuguese)

Neste curso autoguiado, você aprende sobre o processo de planejamento de soluções de análise de dados e os vários processos de análise de dados envolvidos. Este curso explica os cinco fatores principais que indicam a necessidade de serviços da AWS específicos para a coleta, o processamento, a análise e a apresentação de seus dados. Isso inclui o aprendizado de arquiteturas básicas, proposições de valor e possíveis casos de uso. O curso apresenta os serviços e as soluções da AWS para ajudá-lo a criar e aprimorar soluções de análise de dados.

Público-alvo

Este curso é destinado a:

• Arquitetos de dados
• Cientistas de dados
• Analistas de dados

Objetivos do curso

Neste curso, você aprenderá a:

• Identificar as características das soluções de análise de dados e as características que indicam que essa solução pode ser necessária
• Definir tipos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
• Definir tipos de armazenamento de dados, como data lakes, AWS Lake Formation, data warehouses e o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
• Analisar as características e as diferenças no processamento em lotes e fluxos
• Definir como o Amazon Kinesis é usado para processar dados de streaming
• Analisar as características de diferentes sistemas de armazenamento para dados de origem
• Analisar as características dos sistemas de Online Transaction Processing (OLTP – Processamento online de transações) e Online Analytical Processing (OLAP – Processamento analítico online) e o impacto delas na organização de dados dentro desses sistemas
• Analisar as diferenças de métodos de armazenamento físico de dados colunares e baseados em linha
• Definir como o Amazon EMR, o AWS Glue e o Amazon Redshift funcionam isoladamente para processar, limpar e transformar dados em uma solução de análise de dados
• Analisar o conceito de conformidade com Atomicity, Consistency, Isolation and Durability (ACID – Atomicidade, consistência, isolamento e resiliência), bem como a conformidade com Basic Availability, Soft State, Eventual Consistency (BASE – Disponibilidade básica, o estado flexível, a consistência eventual) e como um processo Extract, Transform, Load (ETL – Extração, transformação, carga) pode ajudar a garantir a conformidade
• Explorar o conceito de esquemas de dados e entender como eles definem dados e como essas informações são armazenadas em metastores
• Analisar o conceito de dados versus informações
• Reconhecer as maneiras de analisar dados para produzir informações para relatórios usando ferramentas como o Amazon QuickSight e o Amazon Athena
• Definir como os serviços da AWS trabalham juntos para visualizar dados

Pré-requisitos

Recomendamos que os participantes do curso cumpram os seguintes pré-requisitos:

• Conhecimento prático de conceitos de banco de dados
• Compreensão básica de armazenamento, processamento e Data Analytics
• Experiência com sistemas de TI empresarial

Método de apresentação

Este curso será ministrado com uma combinação de:

• Treinamento digitalNota: Este curso tiene transcripciones localizados. La narración está en inglés.

Duração

3,5 horas

Descrição do curso

Este curso aborda os seguintes conceitos:

• Lição 1: Introdução a soluções de análise de dados

  • Conceitos de Data Analytics e análise de dados
  • Introdução aos desafios do Data Analytics

  • Lição 2: Volume – armazenamento de dados

  • Introdução ao Amazon S3

  • Introdução aos data lakes
  • Introdução aos métodos de armazenamento de dados

  • Lição 3: Velocidade – processamento de dados

  • Introdução aos métodos de processamento de dados

  • Introdução ao processamento de dados em lotes
  • Introdução ao processamento de dados em streaming

  • Lição 4: Variedade – estrutura e tipos de dados

  • Introdução ao armazenamento de dados de origem

  • Introdução a armazenamentos de dados estruturados
  • Introdução a armazenamentos de dados semiestruturados e não estruturados

  • Lição 5: Veracidade – limpeza e transformação

  • Compreensão da integridade de dados

  • Compreensão da consistência de bancos de dados
  • Introdução ao processo ETL

  • Lição 6: Valor – geração de relatórios e business intelligence

  • Introdução à análise de dados

  • Introdução à visualização de dados

  • Lição 7: Principais lições

  • Resumo do conteúdo

  • Próximas etapas