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.