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SQL com IA e Data Factory: Domine Pipelines Dados na Nuvem
21 students
SQL com IA e Data Factory: Domine Pipelines Dados na Nuvem
Construção e Orquestração de Pipelines de Dados com a IA
Last updated 3/2025
Portuguese
What you'll learn
- ENGENHARIA DE DADOS:Estudaremos o impacto da qualidade dos dados na confiabilidade das informações com as IAs
- ENGENHARIA DE DADOS:Consolidaremos técnicas para garantir que a base de dados esteja limpa, consistente e confiável com as IAs
- ENGENHARIA DE DADOS:Aplicamos boas práticas em SQL para evitar exclusão acidental de dados importantes com uso das IAs.
- ENGENHARIA DE DADOS:Aprenderemos como o CHATGTP, GEMINI e Copilot constroem SQL eficientes para nos auxiliar no desenvolvimento de projetos de dados.
- ENGENHARIA DE DADOS:Análise de desempenho das consultas geradas
- ENGENHARIA DE DADOS:Identificação de padrões incorretos na base de dados estudada
- ENGENHARIA DE DADOS:Como a IA identifica registros repetidos e inconsistentes
- ENGENHARIA DE DADOS:Geração de scripts para limpeza e identificação de problemas nos dados
- ENGENHARIA DE DADOS:Como IA pode sugerir queries para visualizações otimizadas
- ENGENHARIA DE DADOS:Como se preparar para um mercado orientado à IA no desenvolvimento SQL
- ENGENHARIA DE DADOS:Comparando as abordagens de geração de código SQL nas três IAs
- ENGENHARIA DE DADOS:Diferenças no fluxo de trabalho entre as três IAs
- ENGENHARIA DE DADOS:Identificação de erros comuns ao usar IA para construção de pipelines em SQL
- ENGENHARIA DE DADOS:Explorando a interface e funcionalidades do ChatGPT para dados
- ENGENHARIA DE DADOS:Explorando a interface e funcionalidades do Gemini para dados
- ENGENHARIA DE DADOS:Explorando a interface e funcionalidades do Copilot para dados
- ENGENHARIA DE DADOS:Visão geral das três principais IAs: ChatGPT, Gemini e Copilot
- ENGENHARIA DE DADOS:Comparação entre ChatGPT, Gemini e Copilot para engenharia de dados
- ENGENHARIA DE DADOS:O uso da Qualidade de dados nas orgnizações
- Funcionalidades do Azure Data Factory
- Casos de Uso do Azure Data Factory
- Entender na prática o uso de Pipeline de Dados
- Construir pipelines com fluxos e transformações de dados na nuvem
- Utilizar das atividades e componentes principais do Azure Data Factory na construção de integrações e ETL de dados
- Programar a execução automática de pipelines
- Monitorar a execução com Sucesso/Erro de pipelines
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Course content
6 sections • 72 lectures • 7h 37m total length
Requirements
- Conhecimento de SQL
- Básico da Área de Dados
Description
O curso "SQL com IA e Data Factory: Domine Pipelines Dados na Nuvem" oferece uma abordagem inovadora para a construção, otimização e validação de consultas SQL com o suporte das principais inteligências artificiais do mercado, como ChatGPT, Gemini e Copilot. Além disso, integra a robustez da Azure Data Factory para orquestrar fluxos de trabalho de dados, proporcionando um ambiente flexível e escalável para o processamento de big data e machine learning.
Os participantes aprenderão a utilizar as IAs para sugerir otimizações, corrigir erros comuns e melhorar processos, reduzindo o tempo de desenvolvimento e aumentando a eficiência na manipulação de dados. Através do uso do SQL, serão exploradas situações reais de qualidade de dados, como a detecção de dados inconsistentes, formatação incorreta e registros ausentes. Também serão abordadas técnicas para identificar problemas como CPFs inválidos, e-mails incorretos, telefones e CEPs fora do padrão, além de tratar duplicidades e registros incompletos.
A integração com a Azure Data Factory permitirá aos alunos orquestrar pipelines de dados de maneira eficaz, automatizando tarefas de ETL e integrando-se com ferramentas analíticas, como o Databricks. A análise colaborativa e o processamento avançado de dados serão explorados para garantir que as consultas SQL geradas pelas IAs sejam eficientes e seguras.
Serão apresentadas as melhores práticas para validar e revisar o código SQL gerado por IA, assegurando que as sugestões automatizadas sejam eficazes e confiáveis. O curso oferecerá uma abordagem prática, permitindo que os participantes apliquem os conhecimentos adquiridos em projetos reais e utilizem as IAs como aliadas na construção de pipelines de dados.
Ao final do curso, os participantes estarão aptos a utilizar ChatGPT, Gemini e Copilot para desenvolver pipelines de dados SQL integrados à Azure Data Factory, elevando sua capacidade analítica e tornando-se especialistas na manipulação e orquestração de dados em larga escala.
Vamos começar hoje mesmo?
Who this course is for:
- Estudantes e profissionais de computação, Informática, estatística, data science, engenheiro de dados
- Profissionais que desejam trabalhar com engenharia de dados
- Profissionais que utilizam ferramentas de engenharia de dados e queiram aprender com o uso da IA