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Engenharia de dados

Engenharia de dados

Engenharia de Dados na Azure: Construindo Soluções de Big Data
Last updated 4/2024
Portuguese

What you'll learn

  • A criar e gerenciar recursos na Azure
  • Gerenciar infraestrutura em nuvem
  • Gerenciar uma instância Databricks
  • Entender custo de nuvem

Course content

1 section • 8 lectures • 41m total length
  • Introdução/Criando nosso primeiro Grupo de recursos4:33

    Introdução a azure

  • Criando e configurando um serviço7:40
  • Configurando o Azure DevOps0:01
  • Regras de negócio, aplicando no SQL8:43
  • Regras de negócio, aplicando ETL em python9:46
  • Synapse: Criando o DW4:12
  • Conhecendo o Workspace Synapse5:07
  • Encerrando os serviços1:41

Requirements

  • Conhecimento minimo em linguagem de programação Python

Description

Este curso é projetado para fornecer aos participantes as habilidades necessárias para projetar, implementar e gerenciar soluções de engenharia de dados na plataforma Microsoft Azure. A Engenharia de Dados desempenha um papel fundamental na coleta, processamento e análise de grandes volumes de dados para extrair insights valiosos para as organizações. Na Azure, os profissionais de Engenharia de Dados têm acesso a uma ampla gama de ferramentas e serviços que facilitam o desenvolvimento de soluções robustas e escaláveis. Introdução à Engenharia de Dados e Azure: Visão geral dos conceitos fundamentais de engenharia de dados e uma introdução aos serviços de dados disponíveis na plataforma Azure.

  1. Armazenamento de Dados na Azure: Exploração dos serviços de armazenamento de dados, incluindo Azure Data Lake Storage, Azure Blob Storage e Azure SQL Database.

  2. Processamento de Dados em Escala: Utilização de serviços como Azure Databricks, Azure HDInsight e Azure Synapse Analytics para processar grandes volumes de dados de forma eficiente.

  3. Orquestração de Workflows de Dados: Implementação de pipelines de dados robustos utilizando Azure Data Factory para orquestrar o fluxo de dados entre diferentes fontes e destinos.

  4. Monitoramento e Otimização de Desempenho: Utilização de ferramentas de monitoramento e diagnóstico para otimizar o desempenho e a escalabilidade das soluções de engenharia de dados na Azure.

Who this course is for:

  • Engenheiros, Cientistas, Analistas de dados
  • Desenvolvedores Python que queiram conhecer mais sobre Engenharia de dados