KNIME e Apache HOP: integre dados com ferramentas visuais

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

1. Domínio do KNIME e Apache HOP:

   • Exploração aprofundada das funcionalidades e capacidades dessas poderosas ferramentas visuais.

   • Como criar pipelines de dados eficientes e escaláveis.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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!

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

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

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