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Sobre
No mundo acelerado de hoje, onde a qualidade dos dados é essencial para decisões estratégicas, estar à frente nas práticas modernas de Data Analytics é o diferencial que você precisa.
Apresentamos nosso curso de Analytics Engineering — uma jornada completa, focada nas principais práticas que moldam os dados em produtos valiosos:
- Qualidade de dados: aprenda a garantir precisão e consistência em cada etapa do pipeline;
- Produto de dados: transforme dados brutos em insights valiosos e acionáveis;
- Eficiência e práticas modernas: domine as ferramentas e técnicas que otimizam todo o ciclo de vida dos dados;
- GitFlow e CI/CD: aplique os melhores padrões de versionamento e automação para garantir a entrega contínua e segura de seus projetos;
- DataOps: integre metodologias ágeis e DevOps na gestão dos seus dados, impulsionando a inovação e o valor dos negócios.
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.
O que faz o Analytics Engineer?
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.
Descrição do Treinamento Especializado em Analytics Engineering usando DBT
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.
Mais informações
- Metodologia
- Aulas teóricas, estudos de caso práticos e exercícios hands-on.
- Duração de 3 dias, com sessões diárias de 3 horas + 3h de projeto final (remoto)
- Foco na aplicação de conhecimentos em projetos reais e feedback para melhoria das habilidades.
Ao final da imersão, os participantes estarão aptos a utilizar o DBT de maneira eficiente, contribuindo para a construção de pipelines de dados analíticos sólidos e eficazes.
- Público alvo
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.
- 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.
Analytics 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.
