Alavanque a sua carreira em dados
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Formação em Engenharia de Dados
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Abertura & Introdução
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Apresentação da ementa detalhada Meios de acesso para dúvidas Hackathon de Engenharia de Dados Dúvidas gerais Introdução à jornada DE
Masterclasses ao Vivo
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Masterclasses ao vivo com professores de Engenharia de Dados para guiar seu estudo.
Monitoria de Engenharia de Dados
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Sala de Monitoria de Engenharia de Dados ao vivo com alunos formados PoD Academy
Matemática
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Gráficos Funções Raiz, log, exponencial Operações básicas com Matrizes
Estatística
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Técnicas de amostragem Medidas de dispersão Estatística descritiva
Programação
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Lógica de programação (conceitos teóricos)
Excel
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Básico (abrir e salvar arquivos, tabelas, células, funções e atalhos) Intermediário (procv e proch, tabela dinâmica, gráficos) Avançado (cubo e macros)
Sistemas Operacionais
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Fundamentos e principais comandos
SQL: Do zero a consultas avançadas
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Introdução ao SQL Variações do SQL Tipos de linguagem ( DDL , DML , DQL , DTL , DCL ) Primeiras consultas Tipos de dados Ordenação Principais operadores Filtros Agregações Criação de Databases / Tabelas CRUD Chaves primárias / Chaves estrangeiras ( PK , FK ) Combinando tabelas ( Joins ) Empilhando tabelas ( Union x Union All ) Estrutura Case When Subconsultas ( Subqueries ) Common Table Expressions ( CTE ) Funções gerais Funções de Janelamento Ordem de Execução / Criação de consultas
PySpark para análise de dados
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O que é PySpark ? Introdução ao Spark Arquitetura do Spark Versões Hadoop MapReduce / Spark in Memory RDD x Datasets X Dataframes x SparkSQL Spark Context / Spark Session Nossa primeira Sessão / Aplicação Leitura / Escrita de dados Operações básicas ( Dataframe API ) Operações Avançadas ( DataFrame API ) Spark SQL Funções gerais / Janelamento UDFs Pivot x Unpivot Método Explain O Spark é Preguiçoso ? ( Lazy Evaluation ) Coalesce x Repartition Configuração de Parâmetros Construção de ETL com dados de crédito spark-submit Monitoramento ( Spark UI, Ganglia )
Python para Big Data & Analytics
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O que é Python? Aplicações Popularidade Preparando o Ambiente Python Puro X Anaconda Sintaxe básica Operadores matemáticos Declaração de variáveis Tipos de dados Operadores lógicos Listas Tuplas Dicionários Pacotes Built-in Estruturas condicionais Estruturas de repetição Funções Função lambda Tratamento de Exceções Visualização de dados Pandas Leitura / Escrita Ambientes virtuais Instalação de pacotes Requirements.txt Argumentos
Ecossistema Hadoop/Spark
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Arquitetura Hadoop Spark Monitoramento do Ambiente Estrutura de Cluster Principais aplicativos para ecossistema Hadoop/Spark
Engenharia de Dados I
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História da evolução e uso dos dados Carreiras em Engenharia de Dados - Analista de BI - Administrador de Dados - DBA - Engenheiro de Dados Engenharia de Dados e Negócios - Áreas de Negócios das empresas x Uso de Dados - Democratização de dados para as área da empresa Fundamentos de Cloud Computing - Storage - Banco de Dados - Processamento - Orquestração - Observability Tipos de Dados Ferramentas para Engenharia de Dados - DBeaver - Pentaho - Metabase
Cloud Computing
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Introdução à Computação em Nuvem Serviços para Dados: S3, EMR, RedShift, Athena, RDS e Lambda Serviços para Analytics: EMR (JupyterHub) e SageMaker Orquestração e Monitoramento: CloudWatch, Lambda Segurança: Secrets, KMS Escalabilidade: Load Balancer Automação Desenho de Arquitetura Big Data & Analytics: Exemplo de um data lake com uso de big data e analytics sendo feito pelo EMR (JupyterHub) e SageMaker Custos: Montar uma calculadora simples para estimar custos de um lake
Engenharia de Dados II
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Arquiteturas de Dados - Data Lake - Data warehouse - Data lakehouse - Data Mesh Processamento Distribuído e Paralelizado - Hadoop - Spark Desenvolvimento de ETL e ELT Sistemas transacionais Bancos de Dados Relacionais e SGBD Business Intelligence (BI) Feature Store - Compondo variáveis para BI - Compondo variáveis para Analytics (Análise e Ciência de Dados) Introdução a NoSQL Introdução a Grafos Automação e Orquestração de pipeline de dados Monitoramento de Dados Data Lineage Esteira Continuous Integration (CI)/ Continuous Delivery (CD) DataOps Arquitetura para Streaming de Dados Fundamentos de LGPD
Webscrapping
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O que é Web Scraping ? Web Scraping X Web Crawling Aplicações Ferramentas mais utilizadas Web Scraping é ilegal ? HTML Básico Requests - Introdução BeautifulSoup – Introdução Selenium Webdriver Encontrando elementos Interagindo (comandos do teclado, Action Chains, Waits) Trabalhando com Frames Executando Javascript Expressões Regulares (REGEX) User-Agents Extraindo dados de APIs Extraindo dados de PDFs Encontrando APIs ocultas Paralelizando as extrações Uso de Proxy Captchas Projeto : Extração de revisões de site de hotéis
Masterclass de Engenharia de Dados
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Masterclasses ao vivo com professores de Engenharia de Dados para guiar seu estudo
Hackathon Engenharia de Dados
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A PoD Bank, uma startup do segmento financeiro, que concede crédito para população desbancarizada e/ou com pouca informação de crédito, está procurando dados alternativos que explicariam porque uma pessoa pagaria ou não financiamento imobiliário. Para isso, contratou um time de Engenheiros de Dados que seja capaz de conseguir atender a área de Business Intelligence para apresentar dados que ajudem na tomada de decisão. Os participantes possuem 1 mês para desenvolver as seguintes etapas no projeto: - Entendimento das necessidades do negócio - Entendimento dos dados - Preparação dos Dados - Desenho da Arquitetura - Desenvolvimento dos Indicadores de Negócio - Desenvolvimento de Dashboard - Desenvolvimento de Material Executivo com a Solução - Apresentação dos resultados para Banca composta por Gestores do Mercado
Masterclass Carreira, Comportamento, Negócios
Conheça as matérias
Como montar um portfólio de sucesso Kaggle Como configurar um perfil de sucesso no Linkedin Comunicação Assertiva: Oratória e Apresentação 100 primeiros dias na empresa Os pilares da alta performance O Poder do Decidir Ética e explicabilidade de algorítmos de machine learning, do ponto de vista jurídico
Seus professores
Professores da PoD Academy e professores convidados que geram valor real no mercado.
Bruno Jardim
Dalmer Sella
Felipe Jardim
Bruno Jardim
Mahmud Ali Neto
Dalmer Sella
Felipe Jardim
Uma trilha de carreira clara, objetiva e sem falsas promessas
O que faz?
Atua com a ingestão de dados em sistemas de armazenamento, manutenção de pipelines de dados existentes e execução de consultas básicas.
O que faz?
Está envolvido em projetos mais complexos. Isso inclui o design e a implementação de pipelines de dados, conhecimento de arquiteturas de dados, comunicação efetiva.
O que faz?
Lidera projetos de engenharia de dados complexos, define a arquitetura de dados da empresa, gerencia equipes de engenheiros de dados e colabora com as partes interessadas para atender às necessidades de dados.
O que faz?
Lidera a estratégia de dados da empresa, define as diretrizes de governança de dados, resolve problemas de dados complexos, contribui para a inovação em tecnologias de dados e atua como referência em toda a organização.
Como aluno(a) da Formação, você já participa dos Canais PoD Academy, para fazer networking e se conectar aos demais alunos, às pessoas da área atuantes e influentes do mercado.
Também terá acesso à sala de tira dúvidas, compartilhamento de conteúdos técnicos, acesso direto aos professores...
Não aceite menos que isso! Só a gente oferece esses diferenciais.
Ensino tradicional
PoD Academy
Você não tem todo o tempo do mundo para conhecer e aprofundar em todas as técnicas e ferramentas necessárias para se tornar um Engenheiro de Dados
Aprenda de forma estratégica!
É preciso saber aliar a prática e a teoria de forma que o conhecimento técnico não te faça perder o timing de gerar valor para o negócio.
Técnica embasada na teoria
Prática embasada no negócio
Trilha de carreira para te guiar
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Alguma dúvida?
O nosso time está à sua disposição! Entre em contato com a gente!
Quem está por trás da PoD Academy?
pessoas altamente capacitadas, que vivenciam os problemas de negócio
e aliam as técnicas no dia a dia.
Não só estamos “por trás dos bastidores”, como aparecemos diariamente nas redes sociais para que você tenha garantia e confiança do que estamos entregando.
Tâmara Abdulhamid Jardim 👋
CEO
CEO da PoD Academy
Nunca foi só sobre Dados e Analytics mas, sim, sobre como escalar nosso tempo na transmissão de conhecimento e, impactar cada vez mais vidas. Acreditamos que todo o conhecimento precisa ser um meio para melhorar
a qualidade de vida da pessoas.
FAQ
Quais são as formas de pagamento?
Boleto, PIX ou Cartão de Crédito. Também temos condições de pagamento facilitada e, para saber mais consulte o nosso time através do botão de Whastapp.
É possível parcelar o valor do curso?
Sim, além das formas de pagamento oferecidas, temos outras formas de pagamento facilitado. Clique no botão do nosso Whatsapp que a nossa equipe irá atender você.
As aulas do Formação em Engenharia de Dados serão gravadas?
Temos aulas nos dois formatos: ao vivo e gravadas. O conteúdo da Formação em Engenharia é 100% gravado e disponibilizado dentro da plataforma. Já o desenvolvimento dos projetos práticos são aulas ao vivo e que também ficam disponíveis na plataforma.
Existem turmas empresariais?
Temos pacotes com preços especiais para equipes empresariais no curso atual. Entre em contato pelo e-mail contato@podacademy.com.br, com o assunto [Formação para Empresas]
