KNIME e Apache HOP: integre dados com ferramentas visuais
Conecte seu futuro à excelência em dados: KNIME e Apache HOP, a sintonia visual da engenharia de dados!
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What You Will Learn!
- KNIME: Conceitos fundamentais de integração de dados
- KNIME: Apresentação da interface do KNIME
- KNIME: Manipulação e limpeza inicial dos dados
- KNIME: Uso de nós de transformação para ajuste de formatos
- KNIME: Utilização de APIs para agregar informações adicionais
- KNIME: Entendendo a arquitetura de dados no KNIME
- KNIME: O que são Nós, finalidade, instalação e reaload
- KNIME: Como funciona um workflow e quais são as formas de construção
- KNIME: Quais são os principais status dos Nós
- KNIME: Nós: CSV FILTER, COLUMN FILTER, ROW AGGREGATOR,ROW FILTER,SORTER,RANK
- KNIME: Nós: EXCEL READER, EXCEL WRITER, JOINER, RULE ENGINER, STRING MANIPULATION
- KNIME: Nós: WEBPAGE RETRIEVER, XPATH, INTERACTIVE TABLE, TABLE CREATOR, GET REQUEST
- KNIME: Nós: JSON PATH, DB CONNECTOR, DB QUERY READER
- KNIME: Instalação do postgres
- KNIME: Manipulando dados em banco de dados
- KNIME: Exportando Workflow
- KNIME: Importando Workflow
- KNIME: Webscraping em site com KNIME
- 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: 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: Componentes pipelines: Number Range, Concat Field, String Operations, Replace in String, IF Field Value is Null, Split Fields, CSV File Input, Mail
- 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
Description
Em um mundo movido por dados, a demanda por profissionais qualificados em engenharia de dados nunca foi tão crucial. Apresentamos o curso pioneiro "KNIME e Apache HOP: Integre Dados com Ferramentas Visuais", uma jornada única para quem busca se destacar nesse cenário dinâmico.
O universo dos dados exige agilidade, eficiência e inovação. Empresas buscam incessantemente maneiras de transformar dados brutos em insights estratégicos. É aqui que a engenharia de dados desempenha um papel fundamental, sendo a ponte que conecta informações dispersas a soluções inteligentes.
Nesse contexto, KNIME e Apache HOP emergem como as ferramentas visuais definitivas para a integração de dados. Com interfaces intuitivas e poderosas capacidades de processamento, essas plataformas se convergem para criar uma sintonia visual, simplificando o trabalho do engenheiro de dados.
O engenheiro de dados torna-se o agente principal ao utilizá-las. Sua expertise é a chave para desbloquear o potencial dos dados, permitindo que organizações tomem decisões mais informadas e estratégicas.
Ao se inscrever em nosso curso "KNIME e Apache HOP: Integre Dados com Ferramentas Visuais", você não apenas adquire habilidades essenciais para o mercado atual, mas também se coloca na vanguarda da revolução de dados. Capacite-se para liderar a orquestra dos dados e conduzir organizações ao sucesso.
O QUE VOCÊ APRENDERÁ
Domínio do KNIME e Apache HOP:
Exploração aprofundada das funcionalidades e capacidades dessas poderosas ferramentas visuais.
Como criar pipelines de dados eficientes e escaláveis.
Integração de Dados Visual:
Desenvolvimento de técnicas avançadas para integrar, transformar e processar dados visualmente.
Utilização de componentes gráficos para facilitar a compreensão e a manipulação de dados complexos.
Orquestração de Dados com Apache HOP:
Capacidade de orquestrar fluxos de trabalho de dados complexos e automatizar processos com eficiência.
Implementação de estratégias para otimizar o desempenho e a escalabilidade dos processos de engenharia de dados.
Gestão de Projetos de Engenharia de Dados:
Estratégias para planejar, executar e monitorar projetos de engenharia de dados.
Habilidades de gerenciamento de projetos específicas para a área de dados.
Resolução de Desafios Práticos:
Abordagem prática para solução de problemas reais enfrentados por profissionais de engenharia de dados.
Estudo de casos e projetos práticos para aplicação imediata do conhecimento adquirido.
Inscreva-se agora e transforme seu futuro com maestria!
Who Should Attend!
- Estudantes e profissionais de computação, Informática, estatística, data science, analista de dados, engenheiro de dados
- Para todas as áreas e profissões que desejam aprender e trabalhar com dados