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Apache Hop e Data Factory: Integração de Dados Simplificada
Rating: 5.0 out of 5(2 ratings)
10 students

Apache Hop e Data Factory: Integração de Dados Simplificada

Capacite-se para o Futuro dos Dados: Apache Hop e Azure Data Factory
Last updated 4/2026
Portuguese

What you'll learn

  • O que é  Hop Orchestration Platform
  • Entendendo sobre fluxos de trabalho e pipelines
  • Entendendo sobre projetos e ambientes
  • Instalação do APACHE HOP
  • Criando pipelines com arquivos texto
  • Realizando tratamento de dados para entendimento do processo de engenharia de dados
  • O que são transformações, links e ações dentro de um pipeline
  • Construindo um workflow, orquestrador da sequência das operações
  • Entendendo o HOP GUI e seus componentes
  • Entendendo menu barras, principal e perspectivas
  • Criando sua área de projetos
  • Componentes pipelines: Sort, Select value, CSV file input, Value mapper, Filter rows, Dummy, Unique rows, Merge Join, Text File Output
  • Entendendo o que é : View output, Preview output , Debug output
  • Componentes pipelines: Number Range, Concat Field, String Operations, Replace in String, IF Field Value is Null, Split Fields, CSV File Input, Mail, File Exist
  • Leitura de dados em uma API: Rest Client, JSON Input, JSON Output
  • Construindo Workflow com execução de pipelines
  • Entendo o uso de variáveis globais no APACHE HOP
  • Automatização de pipeline ou workflow pelo HOP-RUN
  • Construindo pipelines em banco de dados Postgresql: Table Input, Table Output, Configurando conexão
  • Instalação de banco de dados Postgresql, usando PGAdmin
  • Funcionalidades do Azure Data Factory
  • Casos de Uso do Azure Data Factory
  • Entender na prática o uso de Pipeline de Dados
  • Construir pipelines com fluxos e transformações de dados na nuvem
  • Utilizar das atividades e componentes principais do Azure Data Factory na construção de integrações e ETL de dados
  • Programar a execução automática de pipelines
  • Monitorar a execução com Sucesso/Erro de pipelines

Course content

2 sections66 lectures8h 3m total length
  • Apresentação do curso ADF7:12
  • INFORMAÇÕES IMPORTANTES - Leia antes de começar o curso0:23
  • Bem vindo e introdução a computação na nuvem4:52
  • Cadastro na Azure para Créditos e uso no Curso6:32
  • Entendimento do ADF, Casos de Uso e Arquitetura7:33
  • Preparação do Ambiente - Provisionando Storage e Arquivos7:31
  • Preparação do Ambiente - Banco de Dados SQL Azure4:46
  • Preparação do Ambiente - Criando Tabelas no Banco SQL Azure7:37
  • Preparação do Ambiente - Provisionando o Azure Data Factory3:23
  • Conhecendo o Azure Data Factory - Explorando Tela Inicial6:57
  • Conceitos Importantes do Azure Data Factory7:34
  • Primeiros Passos no Editor(Autor) do ADF9:57
  • Explorando Copy Data - Parte 14:59
  • Explorando Copy Data - Parte 27:11
  • Explorando Copy Data - Parte 36:38
  • Atividade/Desafio 1 no ADF1:17
  • Conhecendo o DataFlow e Origem de Dados7:35
  • Explorando Componentes DataFlow - Seleção/ColunaDerivada11:16
  • Explorando Componentes DataFlow - Executando Pipeline/Dataflow5:08
  • Explorando Componentes DataFlow - Agregação9:20
  • Explorando Componentes DataFlow - Rank/Classificação6:09
  • Atividade/Desafio 2 no ADF0:50
  • Explorando Componentes DataFlow - União8:04
  • Explorando Componentes DataFlow - Divisão Condicional9:19
  • Explorando Componentes DataFlow - Junção9:37
  • Atividade/Desafio 3 no ADF2:14
  • Parâmetro na Pipeline/DataFlow6:38
  • Orquestração e Dependências no ADF5:56
  • Projeto ETL - Parte 12:58
  • Projeto ETL - Parte 27:04
  • Projeto ETL - Parte 311:38
  • Projeto ETL - Parte 47:57
  • Projeto ETL - Parte 516:09
  • Atividade/Desafio 4 no ADF1:28
  • Gatilhos (Triggers) no ADF9:01
  • Integration Runtime, LinkedService e Datasets6:30
  • Monitorando Cargas e Alertas7:39
  • Responda ao nosso simulado
  • Conclusão do curso2:26

Requirements

  • Importante ter conhecimento sobre banco de dados, arquivos de dados
  • Importante que você conheça lógica de programação

Description

No cenário atual, os dados desempenham um papel fundamental em todas as organizações, impulsionando decisões estratégicas e fornecendo insights valiosos. Nesse contexto, é essencial que profissionais de dados estejam preparados para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades oferecidas pela era da informação. Dois cursos de destaque que merecem sua atenção são o Apache Hop e o Azure Data Factory.

À medida que o volume de dados aumenta exponencialmente, as empresas demandam profissionais altamente qualificados para gerenciar, transformar e orquestrar seus fluxos de dados. Tanto o Apache Hop quanto o Azure Data Factory são soluções renomadas que auxiliam nessa tarefa.


O Apache Hop é uma poderosa ferramenta de ETL (Extração, Transformação e Carregamento) de código aberto, que oferece uma abordagem visual e modular para a manipulação de dados. Com o Hop, é possível criar pipelines de dados complexos, automatizar processos e garantir a qualidade e integridade dos dados. Sua natureza versátil e escalável faz do Hop uma escolha estratégica para profissionais que desejam estar à frente da curva e se destacar no mercado de dados.


Por outro lado, o Azure Data Factory é uma solução de orquestração de dados na nuvem, oferecida pela Microsoft. Com a crescente adoção da nuvem e o uso de serviços de armazenamento e processamento de dados como o Azure, dominar o Azure Data Factory se torna crucial. Essa ferramenta permite a criação de fluxos de dados complexos, a integração com outras ferramentas do ecossistema Azure e o gerenciamento eficiente de processos de ETL e ELT (Extração, Transformação, Carregamento). Profissionais que dominam o Azure Data Factory se destacam como especialistas em orquestração de dados em ambientes em nuvem, sendo altamente requisitados no mercado de trabalho.


O Apache Hop se destaca pela sua abordagem visual, que permite aos profissionais construir pipelines de dados de maneira intuitiva e eficiente. A ferramenta oferece um vasto conjunto de transformações pré-construídas, que podem ser combinadas e customizadas para atender a diversas necessidades. Além disso, o Hop possui recursos avançados, como a execução paralela de tarefas e a integração com outras tecnologias do ecossistema de Big Data, tornando-o uma opção versátil e completa.


Portanto, convidamos você a se juntar a nós nessa jornada de aprendizado e aprimoramento. Explore o Apache Hop e o Azure Data Factory, adquira habilidades técnicas valiosas e esteja preparado para as oportunidades que a era dos dados oferece. Não perca tempo, comece seu treinamento hoje mesmo e abra portas para uma carreira de sucesso no universo dos dados.

Who this course is for:

  • Estudantes e profissionais de computação, Informática, estatística, data science, analista de dados, engenheiro de dados
  • Pessoas interessadas em aprender os conceitos sobre ferramentas de ingestão de dados, ou que gostariam adentrar na área de engenharia de dados
  • Profissionais que, de alguma forma, utilizam dados no seu dia a dia
  • Profissional de Dados que deseja entrar para mundo CLOUD
  • Estudantes e Profissionais que queiram conhecer uma das principais soluções em nuvem para ETL/Integração de dados
  • Analistas de BI, de Dados, Data Warehouse,ETL
  • Engenheiro de Dados
  • Você que se interessa por tecnologia que envolvam GRANDES DADOS (BIG DATA)