Engenharia de Dados com Python

A Área de Dados é uma das profissões que mais cresce no mundo, com alta demanda de profissionais e, consequentemente, salários cada vez maiores. Porém, também exige cada vez mais capacitação e dinamismo do responsável pelas tratativas dos dados, e essa pessoa será você.

O Profissional de Dados é responsável por gerar, tratar, manter e disponibilizar dados em empresas, em ambientes cada vez mais complexos. Este profissional deve conhecer diversas estruturas e tecnologias de dados.

Neste curso, você sairá dos conceitos básicos até os mais avançados para lidar com situações do dia a dia, incluindo a interação com uma variedade de bancos de dados, sejam eles relacionais ou não.

• Conteúdo objetivo e muita prática.

• Mais de 100 scripts disponíveis para download para incrementar seu portfólio.

• Linguagem simples e orientada ao aprendizado em curto prazo.

• Simulação de projetos práticos do dia a dia.

• Integração com vários sistemas de banco de dados como SQL Server, PostgreSQL, SQLite, MySQL, Google BigQuery e MongoDB.

Entre outras coisas, você vai estudar:

1. Instalação e preparação de todo ambiente para estudos, incluindo material para download.

2. No primeiro módulo, realizaremos integração Python com banco de dados.

3. Modelagem de dados com criação de arquitetura de tabelas e diagramas para documentação.

4. Exemplo prático com carga incremental de dados.

5. Conceitos e comandos da linguagem SQL.

6. ETL e tratativas de dados com Python.

7. Conexão Python com banco de dados na nuvem Google BigQuery.

8. Banco de dados não relacional NoSQL orientado a documentos.

9. Comandos básicos da linguagem NoSQL.

10. Estrutura JSON e objetos NoSQL.

11. Primeiro contato com API

e Muito Mais!!!

Algumas das ferramentas que serão utilizadas e estudadas durante o curso:

• DBeaver: Ferramenta para gerenciamento de banco de dados com suporte a uma variedade de sistemas, incluindo PostgreSQL, MySQL, SQLite, SQL Server, Google BigQuery e MongoDB.

• Visual Studio Code (VSCode): Um editor de código leve e poderoso com suporte a diversas linguagens de programação, incluindo Python.

• Python: Linguagem de programação amplamente utilizada para análise e manipulação de dados.

• PostgreSQL: Um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de código aberto.

• MySQL: Outro sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de código aberto, amplamente utilizado na web.

• SQLite: Um banco de dados relacional leve e autônomo, adequado para desenvolvimento de aplicativos móveis e pequenos projetos.

• SQL Server: Um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional desenvolvido pela Microsoft.

• Google BigQuery: Um serviço de armazenamento de dados e análise na nuvem oferecido pelo Google, adequado para processamento de grandes volumes de dados.

• MongoDB: Um banco de dados NoSQL orientado a documentos, altamente escalável e flexível.

Essas ferramentas e tecnologias proporcionarão um ambiente completo para estudos em ciência de dados e gerenciamento de dados, cobrindo tanto aspectos relacionais quanto não relacionais.