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METABASE e Apache HOP: pipelines e visualização gráfica
Trabalhe com duas super ferramentas para construir suas cargas de dados e visualização
Last updated 8/2025
Portuguese
Portuguese [Auto],
What you'll learn
- É uma ferramenta simples para construção de suas análises
- Permite a leitura de tabelas de banco de dados
- Uso de SQL nativo
- Permite que você construa painéis com gráficos e sua storytelling
- Possui uma interface intuitiva e simples utilizando objetos em menus
- É uma ferramenta que utiliza os dados para responder as suas principais perguntas
- Utiliza tratamento em dados e ajustes como seleção de conteúdo e preparação de consultas personalizadas
- Possui componentes gráficos diversos que facilitam a construção visual de suas respostas: gráfico de barras, gráfico de linha, gráfico de área, KPI, etc
- Uma ferramenta de inteligência de negócios (BI) que permite a você a busca por respostas em suas mais diversas perguntas
- Permite a construções de coleções de dados, armazenando todas as suas análises
- Poderosa função RAIO-X que permite obter insights automáticos e explorações de seus dados
- Construção de conexões externas, bancos externos
- Apostila e material de apoio próprio passo a passo
- Construção de filtros, colunas customizadas, mapas
- Trabalhando e explicando o METABASE ADMIN
- O que é Hop Orchestration Platform
- Entendendo sobre fluxos de trabalho e pipelines
- Entendendo sobre projetos e ambientes
- Instalação do APACHE HOP
- Criando pipelines com arquivos texto
- Realizando tratamento de dados para entendimento do processo de engenharia de dados
- O que são transformações, links e ações dentro de um pipeline
- Construindo um workflow, orquestrador da sequência das operações
- Entendendo o HOP GUI e seus componentes
- Entendendo menu barras, principal e perspectivas
- Criando sua área de projetos
- Componentes pipelines: Sort, Select value, CSV file input, Value mapper, Filter rows, Dummy, Unique rows, Merge Join, Text File Output
- Entendendo o que é : View output, Preview output , Debug output
- Componentes pipelines: Number Range, Concat Field, String Operations, Replace in String, IF Field Value is Null, Split Fields, CSV File Input, Mail, File Exist
- Leitura de dados em uma API: Rest Client, JSON Input, JSON Output
- Construindo Workflow com execução de pipelines
- Entendo o uso de variáveis globais no APACHE HOP
- Automatização de pipeline ou workflow pelo HOP-RUN
- Construindo pipelines em banco de dados Postgresql: Table Input, Table Output, Configurando conexão
- Instalação de banco de dados Postgresql, usando PGAdmin
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Course content
2 sections • 48 lectures • 6h 26m total length
Requirements
- Conhecimento elementar de SQL
- Importante ter conhecimento sobre banco de dados, arquivos de dados
- Importante que você conheça lógica de programação
Description
Este é um daqueles treinamentos completos, onde o aluno sai diretamente com a mão na massa, sabendo toda a teória e prática necessária, para que possa construir os seus projetos de dados de forma eficiente. Você irá entender como fazer a ingestão de dados de forma eficiente, para issso, utilizará o APACHE HOP, ferramenta super moderna e 100% visual da APACHE para construção de pipelines inteligentes. Depois você vai trabalhar com Self-Service BI para leitura dos dados e construção de gráficos e dashboards de forma super rápida em um clique, falamos então do METABASE, vejamos mais detalhes:
APACHE HOP
É a abreviação de Hop Orchestration Platform, é uma plataforma de orquestração de dados e engenharia de dados que visa facilitar todos os aspectos da orquestração de dados e metadados, por padrão o HOP vem com cerca de 400 plugins ou componentes.
São criados fluxos de trabalho (Workflow) e pipelines em um ambiente de desenvolvimento visual chamado Hop Gui.
Com o APACHE HOP é possível combinar, enriquecer, limpar e de muitas outras maneiras manipular dados.
A ideia é que você faça a leitura de dados, realize os ajustes e tratamentos no conteúdo (limpeza de inconsistências, criação de campos, composição de campos, dentre outros).
Para você que pretende ou trabalha com engenharia de dados é a ferramenta perfeita.
O curso cobre todo o ciclo desde o START da construção do pipeline ou workflow até a automatização deste.
Dentre as muitas tarefas possíveis de serem realizadas dentro do APACHE HOP , há uma orquestração de transformações desde a leitura do dados, tratamento das informações, preparação de arquivos de saída e até envio de e-mail com sucesso ou fracasso, tudo visual.
METABASE
No METABASE é possível criar gráficos, explorá-los com várias visões simplesmente trocando as funcionalidades com o clique no mouse, construção de consultas SQL nativas, e publicação e exportação dos resultados.
Veja o que mais você aprenderá com o METABASE:
Criar análises de forma simples que permite que qualquer profissional utilize-a para tomar decisões com dados
Permite a construção de consultas SQL de forma nativa, com ambiente próprio para isso
Permite que você construa painéis com gráficos e sua storytelling de dados diretamente nas chamadas Collections
Possui uma interface intuitiva e simples utilizando objetos em menus para a construção de suas análises
É uma ferramenta que utiliza os dados para responder as suas principais perguntas
Então, vamos aprender estas super ferramentas que estão no mercado.
Who this course is for:
- Profissionais da área de dados, estudantes, administradores, estatísticos