Trilha Big Data na Azure

Aprenda a desenvolver soluções completas de Big Data na Azure através de cases reais de mercado.

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Description

Se você está interessado em aprender como construir uma solução completa de Big Data utilizando os mais modernos componentes da Azure, este curso é perfeito para você. Além disso, o aluno terá dicas sobre a carreira de engenheiro de dados, como se preparar para as certificações da Azure, metodologia para desenvolvimento de projetos de dados e muito mais.


Preparamos um curso com os principais tópicos que você precisa saber para ingressar em uma das profissões (engenheiro de dados) mais promissoras no mercado de dados no Brasil.


Todo material está disponível em PDF e os códigos fontes são disponibilizados. Além disso, o aluno terá a oportunidade de participar de um grupo no WhatsApp onde receberá conteúdos exclusivos sobre Big Data frequentemente.


Vamos começar? O que você vai aprender?


  • Principais componentes de Data & Analytics da Azure.

  • Arquitetura de referência para projetos de Big Data

  • Como implementar 3 soluções completas de cases de mercado, desde a extração até o dashboard (end to end)

  • Como tirar as certificações DP-900 e DP-203 e dicas de carreira para se tornar um engenheiro de dados

  • Como implantar um programa de governança de dados

  • Metodologia Crisp-DM para desenvolvimento de projetos de Big Data

  • Storytelling com Dados

  • Governança de Dados

Não perca essa oportunidade de dar um up na sua carreira e se tornar um engenheiros de dados.

What You Will Learn!

  • Principais componentes de Data & Analytics da Azure.
  • Arquitetura de referência para projetos de Big Data
  • Como implementar 3 soluções completas de cases de mercado, desde a extração até o dashboard (end to end)
  • Como tirar as certificações DP-900 e DP-203 e dicas de carreira para se tornar um engenheiro de dados
  • Como implantar um programa de governança de dados
  • Metodologia Crisp-DM para desenvolvimento de projetos de Big Data
  • Storytelling com Dados

Who Should Attend!

  • Desenvolvedores de TI
  • Analista de dados
  • Engenheiros de dados
  • Cientista de dados
  • Estudantes de tecnologia
  • Gerentes e coordenadores