Curso Business Intelligence and Data Warehousing

  • Tableau Data Visualization

Curso Business Intelligence and Data Warehousing

16H
Visão Geral

Este Curso Business Intelligence and Data Warehousing, fornecerá a você as ferramentas de ponta empregadas para inteligência de negócios e armazenamento de dados. O objetivo é fornecer uma visão geral das soluções modernas para gerenciamento de dados, bem como a prática prática de trabalhar com bancos de dados relacionais, data warehouses/aplicativos de inteligência de negócios e sistemas de Big Data. 

O curso será organizado em três módulos: 

  • Introdução a Banco de Dados e SQL
  • Data Warehouse e Business Intelligence
  • Big Data e NoSQL
Objetivo

Após realizar este Curso Business Intelligence and Data Warehousing, você será capaz de:

  • Quando um sistema de gerenciamento de banco de dados é necessário para uma tarefa orientada a dados
  • Como processar e consultar dados usando SQL
  • A diferença entre sistemas operacionais e de apoio à decisão
  • Os principais componentes de um Data Warehouse
  • Como modelar e consultar dados multidimensionais usando SQL
  • Como construir e executar processos Extract-Transform-Load para alimentar seu Data Warehouse
  • A diferença entre bancos de dados relacionais e NOSQL
  • Como processar e consultar dados usando um sistema NOSQL
Publico Alvo

Este curso é ideal para profissionais, pesquisadores e alunos de mestrado ou doutorado que desejam aprender sobre armazenamento de dados e obter insights de grandes coleções de dados para seus negócios ou projetos de pesquisa.

O curso também pode interessar a:

  • Mestres em Economia, Finanças ou áreas afins que obtiveram seu diploma há mais de cinco anos e estão interessados ​​em aprender os últimos desenvolvimentos e tendências no campo da Ciência de Dados
  • Gestores de uma equipe de cientistas de dados e cujo papel consiste em supervisionar e direcionar os esforços da equipe.
Pre-Requisitos
  • Espera-se que os participantes estejam familiarizados com estruturas de dados, como arrays, conjuntos e dicionários, bem como com linguagens de programação, preferencialmente Python.
Materiais
Inglês + Exercícios + Lab Pratico
Conteúdo Programatico
  1. Data ecosystems and the need of Database Management Systems (DBMS)
  2. Introduction to SQL: Querying and managing data
  3. Introduction to Data Warehousing: Multidimensional modeling and OLAP tools
  4. Extraction, Transformation and Load processes and Data visualization (Key performance indicators/Dashboarding)
  5. Overview of Big Data management and processing Fundamentals of NOSQL databases
TENHO INTERESSE

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