Engenharia de Analytics e Visualização de Dados com dbt

Os dados brutos raramente estão prontos para análise imediata, muitas vezes exigindo limpeza, estruturação e validação extensas antes de poderem fornecer valor real aos negócios. Este curso apresenta os fundamentos da engenharia de análise, preenchendo a lacuna entre engenharria de dados e análise de negócios. Você fará a transição de escrever consultas SQL complexas e desorganizadas para construir pipelines de dados estruturados, testáveis e documentados. Ao ler explicações passo a passo e estudar trechos de código claros, você aprenderá a transformar conjuntos de dados brutos em modelos de dados limpos e confiáveis, prontos para ferramentas modernas de inteligência de negócios e visualização. Você entenderá como aplicar as melhores práticas de engenharia de software aos seus fluxos de trabalho SQL, garantindo que seus pipelines de dados sejam robustos e escaláveis. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de engenharia de análise e o papel do dbt na pilha de dados moderna. - Configure projetos dbt e organize suas camadas de transformação de dados de forma eficaz. - Transforme dados brutos em modelos SQL modulares e reutilizáveis usando as melhores práticas. - Aplique testes e documentação de dados automatizados para garantir a qualidade e a confiança dos dados. - Implemente o controle de versão e os conceitos de integração contínua para pipelines de análise. - Integre modelos de dbt limpos com plataformas modernas de visualização e inteligência de negócios. O curso começa com a terminologia-chave e os fundamentos arquitetônicos antes de orientá-lo através da mecânica prática de escrever, testar e documentar seus modelos de dados. Você trabalhará através de exercícios escritos que simulam desafios de transformação de dados do mundo real. Este curso foi projetado para iniciantes, aspirantes a engenheiros de análise e analistas de dados que desejam modernizar seus fluxos de trabalho de dados. Nenhuma experiência prévia com dbt é necessária, embora uma familiaridade básica com conceitos de SQL seja útil. Comece a ler hoje para criar pipelines de dados confiáveis e de nível de produção que impulsionam as decisões de negócios.