Conteúdo Programático da Formação Cientista de Dados com Big Data
Curso: Business Intelligence usando o Microsoft Power BI PL-300 (Analyzing Data with Power BI)
Carga Horária: 24 horas
Módulo 1 - Introdução ao Microsoft Data Analytics
Lições:
- Data Analytics e Microsoft
- Introdução ao Power BI
Laboratório:
- Guia de introdução
Ao final, você será capaz de:
- Explorar as diferentes funções em dados
- Identificar tarefas de um analista de dados
- Descrever o cenário de produtos e serviços do Power BI
- Utilizar o serviço Power BI
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Módulo 2 - Preparação de Dados no Power BI
Lições:
Obter dados de várias fontes
Otimizar o desempenho
Resolver erros de dados
Laboratório:
Preparação de dados no Power BI Desktop
Ao final, você será capaz de:
Identificar e recuperar dados de diferentes fontes
Compreender métodos de conexão e impacto no desempenho
Otimizar consultas e corrigir erros de importação
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Módulo 3 - Limpar, Transformar e Carregar Dados
Lições:
Modelagem de dados
Aprimorar a estrutura de dados
Criação de perfil de dados
Laboratório:
Transformação e carregamento de dados
Ao final, você será capaz de:
Aplicar transformações em dados
Aprimorar estruturas
Identificar e examinar dados
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Módulo 4 - Criar Modelo de Dados no Power BI
Lições:
Introdução à modelagem de dados
Trabalhando com tabelas
Dimensões e hierarquias
Laboratórios:
Modelagem básica e avançada no Power BI Desktop
Ao final, você será capaz de:
Compreender fundamentos de modelagem de dados
Definir relações e cardinalidade
Implementar dimensões, hierarquias, histogramas e classificações
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Módulo 5 - Criar Medidas com DAX
Lições:
Introdução ao DAX
Contexto de DAX
Funções DAX avançadas
Laboratórios:
Introdução ao DAX
Funções avançadas (CALCULATE, Time Intelligence)
Ao final, você será capaz de:
Compreender DAX
Criar tabelas, colunas e medidas calculadas
Trabalhar com funções Time Intelligence
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Módulo 6 - Otimizando o Desempenho do Modelo
Lições:
Otimizar modelo para desempenho
DirectQuery e agregações
Ao final, você será capaz de:
Entender importância de variáveis
Aprimorar e otimizar modelos de dados
Implementar agregações
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Módulo 7 - Criando Relatórios
Lições:
Criar relatórios
Aprimorar relatórios
Laboratórios:
Criação de relatórios e interações
Segmentadores, formatação condicional e marcadores
Ao final, você será capaz de:
Criar layouts eficazes
Adicionar visualizações e navegação
Melhorar desempenho e acessibilidade
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Módulo 8 - Criando Painéis
Lições:
Criar e aprimorar painéis
Painéis em tempo real
Laboratório:
Configuração de alertas, estilos visuais e Q&A
Ao final, você será capaz de:
Construir painéis interativos e otimizados
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Módulo 9 - Relatórios Paginados
Lições:
Visão geral
Criação e publicação de relatórios paginados
Laboratório:
Power BI Report Builder: fontes de dados, parâmetros e exportação PDF
Ao final, você será capaz de:
Criar relatórios paginados complexos
Publicar e configurar dados e gráficos
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Módulo 10 - Análises Avançadas
Lições:
Recursos analíticos adicionais
Elementos visuais de IA
Laboratório:
Previsões, árvore analítica e influenciadores-chave
Ao final, você será capaz de:
Explorar estatísticas e séries temporais
Aplicar IA para insights profundos
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Módulo 11 - Espaços de Trabalho
Lições:
Criar e gerenciar espaços de trabalho
Compartilhamento e segurança
Laboratório:
Publicar e compartilhar conteúdo, distribuir aplicativos
Ao final, você será capaz de:
Gerenciar espaços de trabalho e colaboração
Monitorar uso e desempenho
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Módulo 12 - Gerenciar Conjuntos de Dados
Lições:
Parâmetros
Conjuntos de dados e atualização
Ao final, você será capaz de:
Publicar e atualizar datasets
Configurar gateways e resolver problemas de conexão
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Módulo 13 - Segurança em Nível de Linha
Lições:
- Configurar segurança no Power BI
Ao final, você será capaz de:
- Implementar segurança em nível de linha e grupos
Curso: Programando Usando Python
Carga Horária: 32 horas
Módulos:
1. Visão geral e Sintaxe operadores, variáveis, strings e formatação
2. Listas (Lists) operações, slicing, métodos
3. Tuplas (Tuples) operações e métodos
4. Dicionários (Dict) chaves, valores, métodos internos
5. Tomada de decisão (if/else)
6. Loops for, while, range()
7. Date & Time time tuple, calendar
8. Funções parâmetros, escopo, funções anônimas
9. Files I/O leitura, gravação, manipulação de arquivos
10. Módulos importação e execução de scripts
11. POO (Orientação a Objetos) classes, objetos, herança
12. Expressões Regulares uso de re, padrões e busca
13. Web Scraping BeautifulSoup, requests, tratamento de exceções, Pandas
Curso: Análise de Dados com Python Aplicado a Big Data
Carga Horária: 24 horas
1.Visualização com Matplotlib e Seaborn (heatmap, colormaps)
2.NumPy: arrays, slicing, operações matemáticas
3.Pandas: leitura e escrita (Excel, CSV, HTML), DataFrames, pivot, groupby
4.Análise de distribuição e variáveis categóricas
5.Correlação: cálculo, interpretação e visualização
6.Introdução ao Machine Learning: primeiros passos em projetos
Curso: Big Data Hadoop com HortonWorks (HDP)
Carga Horária: 24 horas
1.Introdução e Conceitos de Big Data
2.Arquitetura Data Lake x Data Warehouse
3.IoT e Big Data
4.Ferramentas e Softwares Open Source Hadoop, Ambari, Hive, Pig, Sqoop, Zookeeper, HBase
5.HDFS e MapReduce fluxo de dados, YARN, execução de jobs
6.Spark conceitos, DataFrames, análise de risco
7.Hive Avançado DAS, Lateral View, Tez
8.Relatórios com Apache Zeppelin
9.Processamento com Pig pipelines e casos de uso
10.Tez, DataFrames e Spark REPL
