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KNIME e Apache HOP: integre dados com ferramentas visuais
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15 students

KNIME e Apache HOP: integre dados com ferramentas visuais

Conecte seu futuro à excelência em dados: KNIME e Apache HOP, a sintonia visual da engenharia de dados!
Last updated 4/2026
Portuguese

What you'll learn

  • KNIME: Conceitos fundamentais de integração de dados
  • KNIME: Apresentação da interface do KNIME
  • KNIME: Manipulação e limpeza inicial dos dados
  • KNIME: Uso de nós de transformação para ajuste de formatos
  • KNIME: Utilização de APIs para agregar informações adicionais
  • KNIME: Entendendo a arquitetura de dados no KNIME
  • KNIME: O que são Nós, finalidade, instalação e reaload
  • KNIME: Como funciona um workflow e quais são as formas de construção
  • KNIME: Quais são os principais status dos Nós
  • KNIME: Nós: CSV FILTER, COLUMN FILTER, ROW AGGREGATOR,ROW FILTER,SORTER,RANK
  • KNIME: Nós: EXCEL READER, EXCEL WRITER, JOINER, RULE ENGINER, STRING MANIPULATION
  • KNIME: Nós: WEBPAGE RETRIEVER, XPATH, INTERACTIVE TABLE, TABLE CREATOR, GET REQUEST
  • KNIME: Nós: JSON PATH, DB CONNECTOR, DB QUERY READER
  • KNIME: Instalação do postgres
  • KNIME: Manipulando dados em banco de dados
  • KNIME: Exportando Workflow
  • KNIME: Importando Workflow
  • KNIME: Webscraping em site com KNIME
  • APACHE HOP: O que é  Hop Orchestration Platform
  • APACHE HOP: Entendendo sobre fluxos de trabalho e pipelines
  • APACHE HOP: Entendendo sobre projetos e ambientes
  • APACHE HOP: Instalação do APACHE HOP
  • APACHE HOP: Criando pipelines com arquivos texto
  • APACHE HOP: Realizando tratamento de dados para entendimento do processo de engenharia de dados
  • APACHE HOP: O que são transformações, links e ações dentro de um pipeline
  • APACHE HOP: Construindo um workflow, orquestrador da sequência das operações
  • APACHE HOP: Entendendo o HOP GUI e seus componentes
  • APACHE HOP: Entendendo menu barras, principal e perspectivas
  • APACHE HOP: Criando sua área de projetos
  • APACHE HOP: Componentes pipelines: Sort, Select value, CSV file input, Value mapper, Filter rows, Dummy, Unique rows, Merge Join, Text File Output
  • APACHE HOP: Entendendo o que é : View output, Preview output , Debug output
  • APACHE HOP: Componentes pipelines: Number Range, Concat Field, String Operations, Replace in String, IF Field Value is Null, Split Fields, CSV File Input, Mail
  • APACHE HOP: Leitura de dados em uma API: Rest Client, JSON Input, JSON Output
  • APACHE HOP: Construindo Workflow com execução de pipelines
  • APACHE HOP: Entendo o uso de variáveis globais no APACHE HOP
  • APACHE HOP: Automatização de pipeline ou workflow pelo HOP-RUN
  • APACHE HOP: Construindo pipelines em banco de dados Postgresql: Table Input, Table Output, Configurando conexão
  • APACHE HOP: Instalação de banco de dados Postgresql, usando PGAdmin

Course content

2 sections47 lectures6h 47m total length
  • Apresentação sobre o KNIME3:28
  • INFORMAÇÕES IMPORTANTES - Leia antes de começar o curso0:23
  • Entenda o KNIME12:39
  • Baixando e Instalando o KNIME - Parte011:44
  • Baixando e Instalando o KNIME - Parte025:35
  • Workflow: Construção de carga de tratamento de dados18:33
  • Importando e Exportando Workflow5:00
  • Workflow: Tratamento de dados por Rank8:34
  • Workflow: Junção de tabelas e tratamento de dados17:08
  • Workflow: Manipulação de strings com tratamento de dados23:26
  • Workflow: Webscraping em site13:01
  • Workflow: Trabalhando com API de dados e JSON11:22
  • Instalação de novos Nós e informações gerais KNIME12:07
  • Como instalar o banco de dados Postgres e explicação workflow em bases de dados5:12
  • Instalando o Postgres5:48
  • Criando as tabelas de dados no Postgres e populando os dados6:46
  • Workflow: Leitura de dados e geração de informações via SELECT10:12
  • Como executar Workflow fora do KNIME9:38
  • Responda sobre o Knime
  • Vamos responder a este simulado?
  • Aula final e atividade para entrega2:26

Requirements

  • KNIME: Não há requisitos
  • APACHE HOP: Importante ter conhecimento sobre banco de dados, arquivos de dados
  • APACHE HOP: Importante que você conheça lógica de programação

Description

Em um mundo movido por dados, a demanda por profissionais qualificados em engenharia de dados nunca foi tão crucial. Apresentamos o curso pioneiro "KNIME e Apache HOP: Integre Dados com Ferramentas Visuais", uma jornada única para quem busca se destacar nesse cenário dinâmico.

O universo dos dados exige agilidade, eficiência e inovação. Empresas buscam incessantemente maneiras de transformar dados brutos em insights estratégicos. É aqui que a engenharia de dados desempenha um papel fundamental, sendo a ponte que conecta informações dispersas a soluções inteligentes.

Nesse contexto, KNIME e Apache HOP emergem como as ferramentas visuais definitivas para a integração de dados. Com interfaces intuitivas e poderosas capacidades de processamento, essas plataformas se convergem para criar uma sintonia visual, simplificando o trabalho do engenheiro de dados.

O engenheiro de dados torna-se o agente principal ao utilizá-las. Sua expertise é a chave para desbloquear o potencial dos dados, permitindo que organizações tomem decisões mais informadas e estratégicas.

Ao se inscrever em nosso curso "KNIME e Apache HOP: Integre Dados com Ferramentas Visuais", você não apenas adquire habilidades essenciais para o mercado atual, mas também se coloca na vanguarda da revolução de dados. Capacite-se para liderar a orquestra dos dados e conduzir organizações ao sucesso.

O QUE VOCÊ APRENDERÁ


  1. Domínio do KNIME e Apache HOP:

    • Exploração aprofundada das funcionalidades e capacidades dessas poderosas ferramentas visuais.

    • Como criar pipelines de dados eficientes e escaláveis.

  2. Integração de Dados Visual:

    • Desenvolvimento de técnicas avançadas para integrar, transformar e processar dados visualmente.

    • Utilização de componentes gráficos para facilitar a compreensão e a manipulação de dados complexos.

  3. Orquestração de Dados com Apache HOP:

    • Capacidade de orquestrar fluxos de trabalho de dados complexos e automatizar processos com eficiência.

    • Implementação de estratégias para otimizar o desempenho e a escalabilidade dos processos de engenharia de dados.

  4. Gestão de Projetos de Engenharia de Dados:

    • Estratégias para planejar, executar e monitorar projetos de engenharia de dados.

    • Habilidades de gerenciamento de projetos específicas para a área de dados.

  5. Resolução de Desafios Práticos:

    • Abordagem prática para solução de problemas reais enfrentados por profissionais de engenharia de dados.

    • Estudo de casos e projetos práticos para aplicação imediata do conhecimento adquirido.

Inscreva-se agora e transforme seu futuro com maestria!

Who this course is for:

  • Estudantes e profissionais de computação, Informática, estatística, data science, analista de dados, engenheiro de dados
  • Para todas as áreas e profissões que desejam aprender e trabalhar com dados