Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Entre no mundo dinâmico da modelagem de dados com o Snowflake! Comece descobrindo os principais conceitos de modelagem de dados, nos quais você transformará uma selva de dados em jardins bem organizados e perspicazes. Você aprenderá e aplicará a teoria, testemunhando a transformação mágica de dados brutos em insights acionáveis.
Você se envolverá com os princípios fundamentais da modelagem de dados, mergulhando em experiências práticas e em como implementá-las no Snowflake. Este curso explora várias técnicas de modelagem para configurar o data warehouse em nuvem mais eficiente. Relacionamento entre entidades, modelagem dimensional, cofre de dados e outros farão parte da experiência de aprendizado enquanto você desvenda os segredos da normalização de dados. Cada lição é um passo a mais para você dominar a arte de transformar informações brutas em dados bem organizados, fáceis de navegar e perspicazes.
O Snowflake é uma ferramenta poderosa que você usará para otimizar a recuperação e a análise de dados. À medida que você avança, a arquitetura do Snowflake se desdobra, revelando sua capacidade de processamento massivamente paralelo e a otimização das exibições de dados. Não se trata apenas de aprender; trata-se de se tornar um ativo estratégico com a confiança e as habilidades para tomar decisões orientadas por dados.
Ao final dessa jornada, a modelagem de dados não será apenas uma habilidade - será uma forma de arte que você dominará. Sua aventura de modelagem de dados está à sua espera!
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Fundamentos de Modelagem de Dados
Embarque em uma exploração fundamental da modelagem de dados com o Snowflake e descubra a arte de organizar dados com eficiência. Comece pelos conceitos básicos de modelagem de dados, entenda sua importância em um mundo orientado por dados e aprenda a representar e armazenar informações de forma eficaz. Ao visualizar a organização de dados em grande escala, você vai perceber como um modelo bem estruturado simplifica consultas e análises.
- Introdução ao Modelagem de Dados50 XP
- Componentes de modelagem de dados100 XP
- Descrevendo uma entidade100 XP
- Explorando modelos de dados conceituais e lógicos50 XP
- Implementando o modelo de dados conceitual100 XP
- Explorando modelos de dados físicos50 XP
- Criando uma entidade100 XP
- Construindo o modelo de dados físico100 XP
2
Relacionamentos e Normalização de Dados
Desvende os segredos de uma organização e gestão de dados eficazes, com foco no papel crucial das chaves em relacionamentos e nos princípios fundamentais da normalização de dados no Snowflake. Aprofunde-se nos aspectos básicos de dados relacionais, destacando a importância de chaves primárias e estrangeiras para estruturar e conectar entidades. Embarque em uma jornada pelo processo de normalização: começando pela 1FN para eliminar dados duplicados, avançando para a 2FN para tratar dependências parciais e culminando na 3FN para remover dependências transitivas.
3
Técnicas de Modelagem de Dados para Data Warehouse
Aprofunde-se nas estratégias de data warehousing com o Snowflake, explorando três abordagens essenciais de modelagem de dados: Modelo Entidade–Relacionamento, Modelagem Dimensional e Data Vault. Comece mapeando relacionamentos complexos em um sistema universitário usando o modelo Entidade–Relacionamento, ideal para visualizar interações entre dados. Em seguida, migre para a Modelagem Dimensional para simplificar a análise por meio de tabelas fato e dimensão, perfeita para relatórios com insights. Depois, explore a modelagem Data Vault, um framework robusto que se destaca no rastreamento histórico e na flexibilidade.
4
Componentes do Snowflake
Desbloqueie o potencial da arquitetura do Snowflake para otimizar o desempenho de consultas, aumentando a velocidade e a eficiência dos seus modelos de dados. Explore as vantagens do armazenamento colunar, do processamento massivamente paralelo (MPP) e das micro-partições no Snowflake, comparando com bancos de dados tradicionais para entender por que o Snowflake entrega desempenho superior. Aprofunde-se nos objetos de dados do Snowflake — warehouses virtuais, tabelas, views e mais — para organizar seus dados com inteligência. Domine técnicas como otimização de consultas, uso de subconsultas e Common Table Expressions (CTEs) para agilizar o processamento.
S
Introdução à Modelagem de Dados no Snowflake
Curso
concluído
