Essa é a sua porta de entrada para o emocionante mundo da análise de dados avançada. Se você busca se destacar em um cenário competitivo, impulsionar a eficiência dos negócios e abrir novas oportunidades de carreira, você está no lugar certo.
Desenvolva habilidades que vão despertar seu potencial analítico para transformar dados em decisões poderosas!
Qual é a realidade do mercado de dados com o avanço da AI?
Na era da Inteligência Artificial, as empresas precisam de insights baseados em dados real time, mas as soluções e metodologias de dados legadas não podem fornecer esse tipo de velocidade e governança.
O que é um Analytics Engineer?
Um analytics engineer manipula dados brutos para torná-los mais disponíveis, organizados e fáceis de analisar. Trabalhando com outros profissionais relacionados a dados, como analistas de dados, engenheiros de dados e cientistas de dados, os engenheiros analíticos ajudam as empresas a tomar melhores decisões, reduzir custos, melhorar a produtividade e aumentar as receitas.
Um analytics engineer atua como um elo entre engenheiros de dados e analistas de dados. Para efeito de comparação, os engenheiros de dados trabalham no projeto de plataformas e processos para uso dos engenheiros analíticos. Os engenheiros analíticos usam então as plataformas e processos para limpar, organizar e manter os dados, e os analistas de dados examinam e interpretam os dados. Para preparar dados para analistas de dados e outras figuras-chave de uma empresa, um analytics engineer se envolve em:
Teste de Dados
Transformação de Dados
Implantação de Modelos de Dados
Documentação de Dados
Diferenças entre as funções das equipes de dados modernas
Data Engineer
» Cria integrações de dados personalizadas;
» Gerencia a orquestração geral do pipeline;
» Desenvolve e implanta endpoints de machine learning;
» Constrói e mantém a plataforma de dados;
» Otimiza o desempenho do Data Warehouse.
Anlytics Engineer
» Fornece os dados tratados e prontos para análise;
» Aplica as melhores práticas de engenharia ao código analítico (versão, controle, testes, integração contínua);
» Mantém documentação e definições de dados;
» Treina usuários corporativos sobre como usar ferramentas de visualização de dados.
Data Analytics
» Responsável por insights profundos, como: Por que a rotatividade aumentou no mês passado? Quais são os melhores canais de aquisição?
» Trabalha com usuários corporativos para entender os requisitos de dados;
» Constrói dashboards críticos;
» Faz previsões.
O treinamento especializado em Analytics Engineering usando DBT tem como objetivo capacitar profissionais a utilizar eficientemente o DBT (Data Build Tool) para desenvolver pipelines de dados analíticos robustos e escaláveis. Os participantes aprenderão a projetar, implementar e manter modelos de dados usando as melhores práticas do DBT, promovendo a colaboração entre equipes de análise de dados e engenharia.
O que você vai aprender neste treinamento de Analytics Engineering?
Conteúdo curricular da formação
• Visão geral da filosofia e arquitetura do DBT
• Instalação e configuração inicial
• Definição e criação de modelos de dados
• Utilização de transformações SQL para criar estruturas de dados analíticas
• Design de modelos modulares e reutilizáveis
• Implementação de modelos incrementalmente para otimizar o desempenho
• Uso do sistema de versionamento do DBT para controle de mudanças
• Estratégias de implementação e atualização de modelos
• Utilização de documentação integrada para descrever modelos
• Colaboração eficaz entre analistas de dados e engenheiros
• Implementação de testes automatizados para validar a integridade dos dados
• Estratégias para garantir a qualidade e consistência dos dados
• Conexão e integração com plataformas de armazenamento de dados
• Uso de DBT em conjunto com ferramentas de orquestração de pipeline
• Estratégias para otimizar a execução de consultas
• Monitoramento e resolução de problemas de desempenho
• Implementação de práticas de segurança na manipulação de dados
• Adoção de políticas de governança de dados
• Aplicação dos conceitos aprendidos em situações do mundo real
• Resolução de problemas e desafios utilizando o DBT
Aulas teóricas, estudos de caso práticos e exercícios hands-on.
Duração de 3 dias, com sessões diárias de 4 horas.
Foco na aplicação de conhecimentos em projetos reais e feedback para melhoria das habilidades.
Os participantes estarão aptos a utilizar o DBT de maneira eficiente, contribuindo para a construção de pipelines de dados analíticos sólidos e eficazes.
Este treinamento destina-se a analistas de dados, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de BI que desejam aprimorar suas habilidades em Analytics Engineering usando a ferramenta DBT.
A imersão pode ser realizada no formato in company, além das turmas abertas. Entre em contato para obter mais detalhes sobre o curso.
Conheça quem são os mentores do treinamento
Anderson Paulucci
CDO da triggo.ai e co-founder, pioneiro em arquiteturas de dados modernas baseadas em Lakehouse e especialista em Data Analytics & AI, Anderson já liderou mais de 100 projetos nesta área, além de ser professor e coordenador de MBAs.
Tassiana Rugoni
Head de Data & Analytics na triggo.ai, Tassiana possui mais de 20 anos de experiência como consultora de Data & Analytics, é professora e coordenadora de MBAs, além de ser autora diversos livros sobre Data & Analytics, como "Arquitetura de Data Lake e Streaming de Dados, Think Deep Machine Learning, Data Modeling e outros.
Lucas Brandi
Professor & Engenheiro de Data & Analytics com foco em Modern Data Stack & DataOps, Lucas é um dos primeiros certificados pela dbt Labs como dbt Developer em 2022.
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