Fundamentos de modelagem, transformação e serviço de dados

As organizações modernas dependem de dados, mas os dados brutos raramente estão prontos para análise imediata ou aprendizado de máquina.Entender como estruturar, limpar e entregar esses dados é a chave para desbloquear seu verdadeiro valor. Este curso baseado em texto orienta você através dos princípios básicos da arquitetura de dados, ajudando você a fazer a transição da ingestão de dados brutos para o fornecimento de dados estruturados e de alto desempenho. Você aprenderá a projetar modelos de dados robustos e escrever transformações eficientes que impulsionam os painéis de inteligência de negócios e os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina preditivo. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de modelagem de dados, incluindo normalização, esquemas de estrelas, metodologias Inmon versus Kimball e projetos One Big Table (OBT). - Compare estruturas de dados otimizadas para análises de negócios tradicionais com as necessárias para conjuntos de datos de aprendizado de máquina tabular. - Transforme conjuntos de dados brutos usando dbt (ferramenta de construção de dados) para construir pipelines de dados confiáveis, documentáveis e testáveis. - Aplique práticas modernas de engenharia de dados, incluindo camadas semânticas e fluxos de trabalho de transformação controlados por versão. - Configure camadas de dados para fornecer dados limpos e estruturados de forma eficiente para ferramentas de análise downstream e modelos de ML. O curso começa com definições básicas e teoria arquitetônica antes de passar para cenários práticos de transformação.Você lerá passo a passo padrões SQL e dbt, explorando como estruturar tabelas para um desempenho ideal de consulta e prontidão de aprendizado de máquina. Este curso é projetado para aspirantes a engenheiros de dados, analistas de dados e iniciantes em bancos de datos que desejam construir uma base sólida na estruturação de dados.Não é necessária programação avançada ou experiência prévia em modelagem de dados. Comece a criar pipelines de dados limpos, confiáveis e de alto desempenho hoje mesmo.