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

Ratings 4.00 / 5.00

PENTAHO PDI e APACHE HOP: pipeline e tratamento em dados

What You Will 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

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 Should Attend!

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

TAKE THIS COURSE