Formação Data Warehouse com Redshift, BigQuery e SnowFlake

Description

O que é um data warehouse? É um sistema de armazenamento de dados que é projetado para permitir a análise de informações de negócios de maneira mais eficiente. Ele é um repositório centralizado de dados que são extraídos, transformados e carregados de várias fontes de dados para fornecer informações úteis e estratégicas para a tomada de decisões em uma organização. Ele é fundamental para a empresa possua dados gerenciais de qualidade para a tomada de decisão.

Neste curso, além dos fundamentos, você vai conhecer três das principais ferramentas de Data Warehouse:

• Snowflake: data warehouse nativo da nuvem que oferece escalabilidade, segurança e desempenho sem a necessidade de gerenciar infraestrutura física. Ele usa uma arquitetura de banco de dados em nuvem que separa o armazenamento de dados do processamento de consultas, permitindo que os usuários dimensionem cada camada independentemente.

• Redshift: data warehouse baseado em nuvem que permite armazenar e analisar grandes volumes de dados usando SQL. Ele usa uma arquitetura em cluster massivamente paralela para processar consultas de forma rápida e eficiente, permitindo que os usuários executem análises de dados em tempo real. O Redshift é altamente escalável e pode ser facilmente dimensionado para lidar com conjuntos de dados cada vez maiores.

• BigQuery: serviço de data warehouse baseado em nuvem que permite armazenar e analisar grandes volumes de dados usando SQL. Ele usa uma arquitetura de processamento em coluna para permitir consultas de dados rápidas e escaláveis, permitindo que os usuários executem análises em tempo real em grandes conjuntos de dados

O que você vai aprender neste curso:

• Fudandamentos de Datawarehouse, como clusters, replicação, particionamento, armazenamento colunar, tolerância a falhas

• Modelo de Dados para Datawarehouses: Modelos dimensinais star e snowflake, modelo relacional, Galaxy Schema e outros

• Fundamentos e aplicações em Redshift: Conceitos como sortkey, distkey, diststyle, cache. Criação de consultas utilizando CTEs. Planos de Execução, vinculação a dados externos, importação com copy, views e views materializadas

• Fundamentos e aplicações em BigQuery: Criação de Projetos, Tavela Pivot, partições, tabelas externas, view  emais

• Fundamentos e aplicações em Snowflake: Virtualwarehouse, cache, clustering,  views, time travel, fail-safe, taks, streams e muito mais

• Criação de um projeto prático: carga de dados do staging de forma incremental para um Data Warehouse, utilizando CDC, streams e tasks

• Checklist comentado: dicas e truques para você considerar no seu projeto.

O curso inclui ainda:

• Material de apoio, como scritps para criação de objetos de banco de dados

• Slides das aulas em formato pdf

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