Data Science
Construa indicadores de consulta e trabalhe com Data Marts
Aprofundando os estudos em Business Intelligence, aprendemos que um projeto de BI vai muito além de simplesmente conectar ferramentas de dashboards a bases de dados transacionais ou locais. Isso é especialmente verdadeiro em projetos de BI corporativos, onde é crucial que os números reportados sejam consistentes e confiáveis.
Nessa formação vamos construir indicadores de consulta, focando não apenas nas aplicações, mas nas bases de dados. Neste contexto, vamos nos concentrar não no Data Warehouse, mas em uma base de dados específica conhecida como Data Mart.
Vamos explorar como os Data Marts são criados e como desenvolver métodos eficientes para consultar e extrair seus valores.
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Victorino, formado em Engenharia Elétrica pela PUC-RJ e mestre pela UFRJ, tem mais de 30 anos em gestão de consultorias de tecnologia. Sócio de startup de software para integração de dados, trabalha com MYSQL, SQL SERVER, POSTGRES, ORACLE, WEB SERVICES e .NET. Desde 2018, é professor na Alura, ensinando programação e bancos de dados.
Victorino, formado em Engenharia Elétrica pela PUC-RJ e mestre pela UFRJ, tem mais de 30 anos em gestão de consultorias de tecnologia. Sócio de startup de software para integração de dados, trabalha com MYSQL, SQL SERVER, POSTGRES, ORACLE, WEB SERVICES e .NET. Desde 2018, é professor na Alura, ensinando programação e bancos de dados.
Atualmente, dispomos de um banco de dados gerencial robusto, conhecido como Data Warehouse (DW), que abriga todos os dados alinhados com as regras de negócio da nossa empresa. Nas formações anteriores, desenvolvemos esta base de dados especificamente para a área de vendas. No entanto, em um DW corporativo, o escopo é mais amplo, abrangendo todas as áreas da empresa.
Embora o DW seja excelente para armazenar dados, ele não é ideal para consultas rápidas e eficientes. É aqui que entram os Data Marts, bases de dados projetadas especificamente para facilitar consultas, diferenciando-se do armazenamento de dados em si.
Os Data Marts possuem uma arquitetura distinta em relação aos bancos de dados transacionais, adaptando-se melhor às necessidades de análise e consulta. Nesta etapa da nossa formação, vamos construir nossa primeira base de dados OLAP (Online Analytical Processing).
Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.
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