Modelagem, Implementação e Governança de Data Warehouses

Este curso forma o profissional completo em Data Warehousing, com domínio da tríade essencial da área: modelar, implementar e governar dados estratégicos. Ao longo do curso, você aplica modelagem dimensional em projetos práticos que cobrem Data Warehouse local e na nuvem, usando Amazon Redshift, Terraform, Airbyte, BigQuery no Google Cloud e ChatGPT para apoiar a construção de modelos dimensionais. Com ênfase em governança, qualidade de dados e um Estudo de Caso sobre ETL Reverso, o curso prepara você para atuar em ambientes legados, modernos e cloud, exatamente como as empresas exigem no mercado.

Formato

Online

Data de Início

Imediato

Carga Horária

80 h/a

Prazo de Acesso

24 meses

Parcelado

12x no cartão

Pré-Requisito (Opcional):
Recomendamos ter concluído o Curso Infraestrutura Como Código com Terraform, AWS, Azure e Databricks aqui na DSA.

Descrição do Curso

No cenário digital atual, onde os dados se tornaram o núcleo de muitas decisões estratégicas, possuir habilidades avançadas em Data Warehousing é uma necessidade crítica para profissionais da área de dados, em especial para o Engenheiro de Dados.

Este curso oferece uma abordagem prática para capacitar os alunos a construir, gerenciar e otimizar Data Warehouses eficientes e robustos.

Através deste curso, os alunos não apenas aprenderão a teoria por trás da modelagem de dados, mas também ganharão experiência prática na implementação e governança de soluções de armazenamento de dados de ponta.

O curso começa estabelecendo uma base sólida em modelagem dimensional, garantindo que os alunos compreendam os princípios fundamentais de design de Data Warehouse.

Com essa base, os alunos serão guiados por projetos práticos de implementação, usando as ferramentas e tecnologias mais populares do mercado. E o curso ainda tem ênfase na importância da governança de dados, garantindo que os Data Warehouses criados não apenas atendam às necessidades de negócios, mas também sejam aderentes aos padrões de qualidade e integridade.

Ao concluir o curso, os alunos estarão preparados com as habilidades necessárias para projetar, construir e manter Data Warehouses em uma variedade de ambientes, desde soluções locais até infraestrutura baseada em nuvem.

Logbook das Principais Atividades Práticas

  • Lab 1 - Automação da Infraestrutura de Consultas SQL com Terraform e BigQuery no Google Cloud Platform
  • Lab 2 - Usando o ChatGPT Para Construir Um Modelo Dimensional de Forma Segura
  • Lab 3 - Airbyte e SQL Para ETL no Data Warehouse em Ambiente Local
  • Lab 4 - Processo de Governança e Qualidade de Dados no Data Warehouse
  • Lab 5 - Migração de Data Warehouse Local Para a Nuvem
  • Estudo de Caso - O Que é e Como Implementar ETL Reverso?
  • Projeto 1 - Modelagem e Implementação de Um Data Warehouse Local
  • Projeto 2 - Modelagem e Implementação de Data Warehouse na Nuvem com Amazon Redshift e Terraform

Ementa do Curso

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