Certificado: Acesse aqui
Duração: 2 meses, 148 horas
bootcamp: https://www.igti.com.br/custom/engenharia-de-dados/
Este bootcamp da IGTI, tem como objetivo abordar de forma intensiva conceitos e práticas de engenharia de dados, habilitando o aluno para atuar profissionalmente na área.
Assim possibiliou que pudesse estudar através de desafios semanais sucessivos que evoluem em complexidade e abrangência.
Nos links abaixo de cada módulo disponibilizo materiais de trabalhos práticos e desafios estudados no bootcamp:
| ABERTURA | MÓDULO 1 | MÓDULO 2 | MÓDULO 3 | MÓDULO 4 | DESAFIO FINAL |
|---|---|---|---|---|---|
4h |
32h |
32h |
32h |
32h |
12h |
| Aquecimento e Regras do Jogo | Fundamentos | Armazenamento de dados | Solução de dados utilizando Ecossistema Hadoop | Infraestrutura de dados e arquitetura escalável | Desafio Final |
| Visão geral da dinâmica do curso, conteúdos e ferramentas utilizadas. | Conceitos fundamentais: Dados, fontes de dados, Big Data, tipos de dados. Visão geral do pipeline de ciência de dados e soluções (plataformas, tecnologias) para extração, ingestão, transformação, armazenamento e análise de dados. | Data warehouse e data lake: modelo, projeto, implementação, tecnologias envolvidas. Visão geral de SGBDs SQL(relacionais), NoSQL, NewSQL. Sistemas de arquivo, armazenamento de dados em nuvem e sistemas de arquivos. | Introdução ao ecossistema Hadoop Modelagem de dados com Hadoop Ingestão de dados com Hadoop (Sqoop e Flume) e/ou Kafka) Armazenamento de dados com Hadoop (HDFS e HBase) Processamento de dados com Hadoop (Spark) | Serviços de conectividade, rede e segurança na Azure, AWS e GCP Exemplos de containers para Ciência de Dados e Machine Learnig Virtualização, containers e serviços de armazenamento Recursos para escalabilidade, elasticidade, alta disponibilidade e processamento distribuído. Soluções para processamento de dados em larga escala Modelos de serviços em nuvem Fundamentos de arquitetura. | Conclusão da aplicação final. |
