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Dados do Zero: Excel, SQL, Python e AWS com Projetos Reais
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Rating: 4.6 out of 5(566 ratings)
2,710 students

Dados do Zero: Excel, SQL, Python e AWS com Projetos Reais

Do zero ao seu primeiro portfólio de dados — mesmo que você nunca tenha programado antes
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Role Play
Created byLeandro Petruccelli
Last updated 8/2026
Portuguese
Portuguese [Auto],

What you'll learn

  • Entender o que são dados e como eles são usados no mundo real
  • Trabalhar com Excel para organizar, limpar e analisar dados
  • Escrever consultas básicas em SQL para buscar e manipular informações
  • Usar Python para analisar conjuntos de dados
  • Criar gráficos e visualizações que contam histórias com dados
  • Aprender os fundamentos da computação em nuvem com foco em AWS
  • Montar um portfólio completo no GitHub com seus projetos
  • Aplicar conceitos práticos com exercícios e projetos do mundo real
  • Desenvolver confiança para dar os primeiros passos na carreira de dados

Course content

8 sections • 117 lectures • 7h 41m total length

  • Introdução0:31
  • Introdução ao mundo de dados4:40

    1. Definição simples e clara de dados (ex: números, textos, imagens).

    2. Diferença entre dados brutos e informações.

    3. Exemplos do dia a dia (ex: dados de compras, redes sociais, sensores).

  • O que é um Pipeline de dados6:12

    1. Conceito de pipeline como "linha de produção" dos dados.

    2. Etapas típicas: extração (ETL/ELT), transformação, carga, armazenamento e disponibilização.

    3. Ferramentas comuns (sem aprofundar): alteryx, python, aws Glue

  • Conceitos de Big Data4:46

    1. Conceito dos 5 Vs: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor.

    2. Diferença entre Big Data e dados tradicionais.

    3. Armazenamento de dados, data Lake, mas

    4. Exemplos de Big Data (ex: streaming de vídeos, dados de sensores IoT, logs de aplicativos).

  • Conceitos de Data Lake, Data Warehouse e Data Mart5:19
  • Dados onpremisse x dados em nuvem4:47

    1. Definição de on-premise (infraestrutura local) e nuvem (serviços como AWS, Azure, GCP).

    2. Vantagens e desvantagens de cada abordagem.

    3. Tendência de migração para a nuvem (ex: escalabilidade, custos, segurança).

  • Profissões em dados3:21

    1. Engenheiro de Dados: estrutura e movimenta os dados, cria pipelines e cuida da infraestrutura.

    2. Cientista de Dados: analisa grandes volumes de dados, aplica estatística e machine learning.

    3. Analista de Dados: gera relatórios, interpreta dados, apoia a tomada de decisão.

    4. Outras funções possíveis: engenheiro de machine learning, arquiteto de dados, analista BI.

Requirements

  • Perfeito para iniciantes completos.

Description

Quer entrar na área de dados, mas não sabe por onde começar?

Este curso é o roteiro ideal para estudantes, universitários e iniciantes que desejam entender o mundo de dados de forma prática, sem enrolação, sem pré-requisitos técnicos e com foco total no que o mercado realmente valoriza.

Durante as aulas, você vai:

     Descobrir o que são dados, os tipos existentes e suas aplicações no mundo real
     Aprender a usar Excel para analisar, organizar e limpar dados com eficiência
     Escrever suas primeiras consultas em SQL para extrair e cruzar informações de bancos de dados
     Começar com Python e bibliotecas como pandas e matplotlib para analisar dados de forma profissional
     Visualizar dados de maneira clara e impactante, contando histórias com gráficos
     Entender os conceitos básicos de computação em nuvem com foco em AWS
     Criar um portfólio público no GitHub com projetos reais para otimizar seu CV, se destacar em entrevistas e processos seletivos.


Este não é apenas mais um curso teórico. Aqui você aprende fazendo, desenvolve projetos aplicáveis e sai com um portfólio que comprova suas habilidades técnicas.

Se você está em busca do primeiro estágio, da primeira vaga em dados ou em transição de carreira, este curso foi feito exatamente para você.

Inscreva-se agora mesmo e dê seu primeiro passo rumo a uma carreira em dados agora mesmo!

Who this course is for:

  • Universitários em busca de estágio
  • Profissionais em busca de transição de carreira
  • Primeiro contato com tecnologias de dados

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