Data Modeling Strategies - Portuguese BR
Neste curso, você aprenderá a projetar modelos de dados escaláveis e prontos para análise usando a Plataforma Databricks Lakehouse. O curso é estruturado em três módulos que abrangem princípios fundamentais de modelagem de dados, casos de uso avançados de warehousing e machine learning e design moderno de produtos de dados. Você explorará as principais metodologias, como o CIF da Inmon, a modelagem dimensional da Kimball e o Data Vault 2.0, juntamente com demonstrações práticas sobre a implementação dessas estratégias no Databricks.
Por meio de laboratórios práticos, você criará diagramas de ER, aplicará transformações SCD Tipo 2 e criará repositórios de recursos para fluxos de trabalho de ML. O curso também apresenta o conceito de produtos de dados e como o pensamento do produto, a governança e a consistência semântica permitem a integração escalável entre domínios. Ao final do curso, você estará equipado para modelar, gerenciar e operacionalizar dados de forma eficaz em uma arquitetura unificada do Lakehouse.
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- Conhecimento básico de conceitos de data warehousing, incluindo esquemas, processos ETL e fluxos de trabalho de business intelligence.
- Familiaridade com SQL, incluindo criação de tabelas, joins, restrições e manipulação de dados usando queries.
- Experiência básica com Databricks ou plataformas de dados similares baseadas em nuvem.
- Conhecimento fundamental da arquitetura Lakehouse e operações Delta Lake.
- Exposição a Python e PySpark para processamento de dados e tarefas de transformação (recomendado, mas não obrigatório).
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