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Engenharia de Dados Avançada: Jenkins, GitHub e SQL com IA
Rating: 3.2 out of 5(3 ratings)
9 students

Engenharia de Dados Avançada: Jenkins, GitHub e SQL com IA

Da query ao pipeline: SQL, GitHub, Jenkins e IA unidos para automação e qualidade de dados"
Created byMSc Grimaldo Lopes | + 70.000 alunos de Oliveira
Last updated 8/2025
Portuguese

What you'll learn

  • SQL com IA: Estudaremos o impacto da qualidade dos dados na confiabilidade das informações com as IAs
  • SQL com IA: Consolidaremos técnicas para garantir que a base de dados esteja limpa, consistente e confiável com as IAs
  • SQL com IA: Aplicamos boas práticas em SQL para evitar exclusão acidental de dados importantes com uso das IAs.
  • SQL com IA: Aprenderemos como o CHATGTP, GEMINI e Copilot constroem SQL eficientes para nos auxiliar no desenvolvimento de projetos de dados.
  • SQL com IA: Análise de desempenho das consultas geradas
  • SQL com IA: Identificação de padrões incorretos na base de dados estudada
  • SQL com IA: Como a IA identifica registros repetidos e inconsistentes
  • SQL com IA: Geração de scripts para limpeza e identificação de problemas nos dados
  • SQL com IA: Como IA pode sugerir queries para visualizações otimizadas
  • SQL com IA: Como se preparar para um mercado orientado à IA no desenvolvimento SQL
  • SQL com IA: Comparando as abordagens de geração de código SQL nas três IAs
  • SQL com IA: Diferenças no fluxo de trabalho entre as três IAs
  • SQL com IA: Identificação de erros comuns ao usar IA para construção de pipelines em SQL
  • SQL com IA: Explorando a interface e funcionalidades do ChatGPT para dados
  • SQL com IA: Explorando a interface e funcionalidades do Gemini para dados
  • SQL com IA: Visão geral das três principais IAs: ChatGPT, Gemini e Copilot
  • SQL com IA: Comparação entre ChatGPT, Gemini e Copilot para engenharia de dados
  • SQL com IA: O uso da Qualidade de dados nas organizações
  • Jenkins e GItHub: Como automatizar todo o fluxo de execução de pipelines no Jenkins
  • Jenkins e GItHub: GitHub na prática: controle e versionamento de código
  • Jenkins e GItHub: Integração perfeita entre Jenkins e GitHub
  • Jenkins e GItHub: Configuração de pipelines no Jenkins
  • Jenkins e GItHub: Melhores práticas para versionamento de cargas de dados no GitHub
  • Jenkins e GItHub: Monitoramento de cargas no Jenkins
  • Jenkins e GItHub: Descubra como configurar jobs automatizados e aplicações sejam executadas sem intervenção manual
  • Jenkins e GItHub: Monitoramento e geração de relatórios de execução no Jenkins
  • Jenkins e GItHub: Instalação do Jenkins e GIthub
  • Jenkins e GItHub: Uso da IA para automatização do arquivo Jenkinsfile

Course content

5 sections • 50 lectures • 5h 32m total length

  • Apresentação do Treinamento5:28
  • Como funcionam o Jenkins e GitHub15:18
  • Instalação do JDK2:22
  • Instalação do Jenkins3:24
  • Instalação do GitHub Desktop4:03
  • Configurando o Jenkins para executar pipelines8:22
  • Executando pipelines no Jenkins15:13
  • Depurando Execução de pipelines no Jenkins, logs, execuções, histórico14:39
  • Executando pipelines encadeados10:26
  • Construindo agendamento no Jenkins ( Schedule)12:43
  • Construindo visões de acompanhamento dos pipelines6:30
  • Carregando cargas para GITHUB.com, commit e push9:12
  • Mudanças nos pipelines e versionamento no GitHub8:50
  • Baixa total cargas de dados GITHUB.com para arquivamento local2:33
  • Retorno de versão carga de dados do GITHUB.com para arquivamento local5:32
  • Aula Final - Entrega de Atividades1:59
  • Responda a Pergunta e veja se está avançando no curso

Requirements

  • Conhecimento de SQL

Description

O curso “Engenharia de Dados Avançada: Jenkins, GitHub e SQL com IA” combina os fundamentos do versionamento de código, automação de pipelines e manipulação de dados, com o apoio das principais inteligências artificiais do mercado: ChatGPT, Gemini e Copilot.

O objetivo é preparar o participante para dominar desde a escrita e otimização de queries SQL até a orquestração completa de cargas de dados, unindo GitHub e Jenkins em um fluxo de automação inteligente e rastreável.

Ao longo do treinamento, os alunos aprenderão a:

  • Construir e validar consultas SQL com auxílio das IAs, reduzindo tempo de desenvolvimento e aumentando a eficiência.

  • Detectar e corrigir problemas reais de qualidade de dados, como CPFs inválidos, e-mails fora do padrão, duplicidades e registros ausentes.

  • Utilizar SQL aliado às IAs para implementar processos em ETL, relatórios analíticos e integrações com ferramentas de BI.

  • Configurar pipelines automatizados no Jenkins, versionando e protegendo código no GitHub com segurança e rastreabilidade.

  • Usar IAs para gerar e ajustar Jenkinsfiles, acelerando a criação de pipelines sob medida.


A experiência prática do curso garante que o participante consiga, de ponta a ponta, aplicar o uso de SQL, GitHub, Jenkins, contínuo e seguro.

Ao final do curso, você estará apto a:

  • Criar consultas SQL mais eficientes com apoio das IAs.

  • Tratar problemas de qualidade de dados em bases reais.

  • Configurar ambientes integrados de GitHub + Jenkins do zero.

  • Automatizar cargas de dados com rastreabilidade e controle de versão.

Este treinamento não se limita a ensinar ferramentas isoladas. Ele mostra como SQL, GitHub, Jenkins e Inteligência Artificial se complementam em um ecossistema poderoso, preparando você para dominar automação, versionamento e qualidade de dados em escala.

Who this course is for:

  • Estudantes e profissionais de computação, Informática, estatística, data science, engenheiro de dados
  • Profissionais que desejam trabalhar com engenharia de dados
  • Profissionais que utilizam ferramentas de engenharia de dados e queiram aprender com o uso da IA

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