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PENTAHO PDI e APACHE HOP: pipeline e tratamento em dados
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76 students

PENTAHO PDI e APACHE HOP: pipeline e tratamento em dados

Construa pipelines e cargas de dados mais avançadas com as duas principais ferramentas do mercado
Created byMSc Grimaldo Lopes | + 65.000 alunos de Oliveira
Last updated 2/2026
Portuguese
Portuguese [Auto],

What you'll learn

  • PENTAHO PDI: O que é o Pentaho PDI
  • PENTAHO PDI: Entendendo sobre fluxos de trabalho e pipelines
  • PENTAHO PDI: Entendendo sobre projetos e ambientes
  • PENTAHO PDI: Instalando o Pentaho PDI
  • PENTAHO PDI: Criando pipelines com arquivos texto
  • PENTAHO PDI: Realizando tratamento de dados para entendimento do processo de engenharia de dados
  • PENTAHO PDI: O que são transformações, Jobs e ações dentro de um pipeline
  • PENTAHO PDI: Construindo um workflow com Jobs, orquestrador da sequência das operações
  • PENTAHO PDI: Entendendo os menus principais e o seu GUI e seus componentes
  • PENTAHO PDI: Comp. pipelines: Sort, Select value, CSV file input, Value mapper, Filter rows, Dummy, Unique rows, Merge Join, Text File Output, Row Normaliser
  • PENTAHO PDI: Entendendo como podem ser depurados os dados via output, logs
  • PENTAHO PDI: Number Range, Concat Field, String Operations, Replace in String, IF Field Value is Null, Split Fields, CSV File Input, Mail, File Exist
  • PENTAHO PDI: Leitura de dados em uma API: Rest Client, JSON Input, JSON Output
  • PENTAHO PDI: Construindo Workflow com execução de pipelines
  • PENTAHO PDI: Entendo o uso de variáveis globais no PENTAHO PDI
  • PENTAHO PDI: Automatização de pipeline ou workflow
  • PENTAHO PDI: Construindo pipelines em banco de dados Postgresql: Table Input, Table Output, Configurando conexão
  • PENTAHO PDI: Instalação de banco de dados Postgresql, uso do PGAdmin
  • PENTAHO PDI: Automatização de JOBs e Transformações com o Kitchen e Pan
  • PENTAHO PDI: Construção do projeto de dados a sua escolha e correção com o uso do Pentaho PDI
  • 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: 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: Number Range, Concat Field, String Operations, Replace in String, IF Field Value is Null, Split Fields, CSV File Input, Mail, File Exist
  • 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

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Course content

2 sections • 56 lectures • 8h 24m total length

  • Apresentação sobre o Pentaho PDI4:41
  • INFORMAÇÕES IMPORTANTES - Leia antes de começar o curso0:23
  • Introdução ao Pentaho PDI16:08
  • Instalação do JAVA5:41
  • Site de instalação do PDI0:06
  • Instalação do Pentaho PDI1:47
  • Entendo como funciona a área de trabalho9:16
  • Pipeline de Tratamento: arquivo vinhos11:44
  • Pipeline de tratamento: filtragem e gravação de arquivo ajustado- arquivo vinhos8:15
  • Pipeline de tratamento: seleção de atributos - arquivos vinhos12:37
  • Pipeline de tratamento: ordenação, agrupamento - arquivos vinhos12:13
  • Aula extra - 01 - Leitura de arquivo sem cabeçalho e sem delimitador6:15
  • Pipeline Merge dos dados: leitura arquivos de entrada e sort dados - 4 arquivos17:25
  • Pipeline Merge dos dados: componente merge e sort dados - 4 arquivos9:21
  • Pipeline Merge dos dados: seleção de campos e gravação arquivo - 4 arquivos5:50
  • Aula extra - 02 - Tratamento e leitura de arquivo colunar13:29
  • Pipeline Tratamento de dados: arquivo cliente veículos e replace dados13:11
  • Pipeline Tratamento de dados: operação string, categorias e componente IF null9:10
  • Pipeline Tratamento de dados: componentes cut e split fields7:21
  • Pipeline Tratamento de dados: componente number range e concat fileds6:23
  • Utilizando Debug do PDI dentro de um pipeline6:07
  • Tratando dados em um Pipeline lendo WebService19:12
  • Construindo JOB - encadeamento de pipelines13:57
  • Instalação do Postgres5:48
  • Carregado dados tabela AUTOR e gerando novos dados tabela NOVO_TB_AUTOR20:51
  • Aula extra - 03 - Criando JOB para movimentação de arquivos e pastas18:55
  • Automatizando Jobs e Transformações - Kitchen e Pan11:15
  • Aula Final - Construa o seu projeto de dados2:49
  • Responda a pergunta

Requirements

  • Importante ter conhecimento sobre banco de dados, arquivos de dados
  • Importante que você conheça lógica de programação

Description

Chegou o momento de você estudar duas grandes ferramentas do mercado do mundo open source e que fazem diferença nas empresas. Posso afirmar que o Apache Hop e o Pentaho PDI são duas das ferramentas mais importantes que um profissional de dados deve dominar. Essas duas plataformas oferecem um conjunto completo de recursos para gerenciar, transformar e integrar dados de várias fontes, tornando-as cruciais para qualquer projeto de análise de dados.

O Apache Hop é uma ferramenta de ETL (Extração, Transformação e Carga) de código aberto, que permite criar pipelines de dados complexos e escaláveis. Com o Hop, os engenheiros de dados podem automatizar o processo de coleta de dados, limpeza, transformação e carregamento em um sistema de armazenamento de dados. O Hop suporta diversas fontes de dados, incluindo bancos de dados, arquivos de texto, planilhas e muito mais, e permite que os usuários criem fluxos de trabalho de ETL com pouca ou nenhuma codificação.

Já o Pentaho PDI é uma plataforma de integração de dados que oferece recursos de ETL, gerenciamento de metadados, geração de relatórios e análise de dados. Com o PDI, os usuários podem conectar-se a diversas fontes de dados, como bancos de dados, APIs, serviços da web e arquivos, e transformá-los em informações úteis. O PDI oferece recursos de análise de dados, como visualizações gráficas e dashboards interativos, tornando-se uma ferramenta valiosa para profissionais que precisam apresentar seus resultados de maneira clara e fácil de entender.

Ambas as ferramentas oferecem vantagens únicas para projetos de dados. Ambas as plataformas oferecem uma interface amigável e recursos de automação, permitindo que os usuários criem fluxos de trabalho complexos com facilidade.

Dominar o Apache Hop e o Pentaho PDI é essencial para a carreira de um engenheiro de dados. As habilidades em ETL e integração de dados são cada vez mais importantes para profissionais de dados em todas as áreas, desde análise de dados até inteligência artificial e aprendizado de máquina.

No geral, a capacidade de criar fluxos de trabalho de ETL eficientes e integrar dados de várias fontes é fundamental para qualquer projeto de dados bem-sucedido. Com o nosso treinamento, agora é possível dominar essas ferramentas em seu próprio ritmo, e com a ajuda minha ajuda bem de perto.

Inscreva-se agora e prepare-se para levar sua carreira em dados para o próximo nível!

Who this course is for:

  • Estudantes e profissionais de computação, Informática, estatística, data science, analista de dados, engenheiro de dados
  • Pessoas interessadas em aprender os conceitos sobre ferramentas de ingestão de dados, ou que gostariam adentrar na área de engenharia de dados
  • Profissionais que, de alguma forma, utilizam dados no seu dia a dia

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