Academia BI Analytics

A academia completa que você sempre sonhou, TODOS OS CONTEÚDOS 4 em 1
Academia BI Analytics
File Size :
13.97 GB
Total length :
19h 24m

Category

Instructor

MSc Grimaldo Lopes | + 45.000 alunos de Oliveira

Language

Last update

Última atualização em 1/2023

Ratings

4.6/5

Academia BI Analytics

What you’ll learn

Entender sobre levantamento de dados com os gestores – Matriz de Necessidades
Como construir um documento para iniciar o projeto de DW – Fonte de Dados
Como elaborar o modelo de dados multidimensional
Entender o que são fato, dimensão, dimensões hierarquicas, dimensão tempo, dentre outras
O que é grão sobre os dados
Como construir as cargas de dados na ferramenta TALEND
Construindo cargas de dimensão; Construindo cargas da fato; Como construir as cargas da staging área
Como exibir os dados através da ferramenta Power BI
PALETA DE OBJETOS POWER BI : Gráfico de barras,Gráfico de colunas, Gráfico de barras agrupadas ,Gráfico de colunas agrupadas, Gráfico de Barras 100% empilhada
Gráfico de colunas 100% empilhada
Entendendo o R;Instalação do R-studio e R;Primeiros passos com o R;
Objetos no R;Características;Tipos de objetos;Vetores;Matriz;Data Frame; Listas;Funções
Identificação de valores faltantes e especiais;Workspace do r(área de trabalho);Salvar uma workspce;Leitura de uma workspace
Acesso pelo R-studio;Pacotes do R;Entendimento dos diferentes tipos de pacotes;Uso dos comandos library, intall package,require
Trabalhando com leitura de arquivos externos;Leitura através do R-studio;Lendo um arquivo na web
Sumarizando dados;Selecionando dados;Uso dos conectores lógicos;Gráficos (análise de dados e apresentação)
Tipos de gráficos: Histogramas, Ramo e Folha, Box-plot, Gráfico de dispersão,Gráfico de barras, Setores;
Programação: Comando FOR, Criando funções pelo R-studio, Uso de Estatísticas
Variáveis qualitativas: Nominais e Ordinais;Variáveis quantitativas: Discretas e Continuas;Análise univariada e bivariada
Teste de hipóteses;Teste de uma distribuição normal
Regressão linear simples;Regressão linear múltipla;Mineração de dados com o R;Uso do Google Vis ( biblioteca gráfica do Google)
Entendendo o que é HOP projects
Teste chi-quadrado para aderência;Comparação de duas médias;Comparação de médias múltiplas pelo teste de Tukey
Gráfico de linhas,Gráfico de área, Gráfico de linhas e de colunas empilhadas, Gráfico de linhas e colunas agrupadas, Gráfico de cascata, Gráfico de dispersão,
Como funciona um pipeline e um workflow
Interface de trabalho do APACHE HOP
Instalação do APACHE HOP e do banco Postgres
Executando os pacotes via HOP RUN
O que são dimensões Slow Change Dimension 1 e 2

Academia BI Analytics

Requirements

Basta conhecimento básico de arquivos de dados ou banco de dados

Description

Que tal começar na área de BI com os 4 principais cursos do mercado.  MODELAGEM DE DADOS PARA DW – TALEND DATA INTEGRATION PARA DW – POWER BI – LINGUAGEM RReunimos os principais cursos do mercado em uma incrível ACADEMIA BI – ANALYTICS que será o seu início na área de ciência dos dados.Quais são as vantagens? Por que fazer a ACADEMIA BI ANALYTICS?1. Você pagaria em separado por cada curso, aqui você terá os QUATRO cursos pelo preço de 1.2. Tudo que há de importante você saberá no curso, após seu término, poderá realizar qualquer projeto de BI.3. O que você aprenderá em cada curso:MODELAGEM DE DADOS PARA DW: é necessário em todo cliente, que você levante os dados e crie uma base de dados robusta, integra e com qualidade nos dados, para isso vamos criar um modelo de dados adequado, que responda as perguntas dos gestores e nos dê garantias que todas as informações estarão adequadas, para isso vamos modelar de forma dimensional ou multidimensional que será gravado na base de dados conhecida como Data Warehouse (DW). Estruturar um modelo de dados que seja funcional e rápido para encontrar as respostas dos gestores.APACHE HOP: É conhecido no mercado pela sua grande versatilidade e facilidade na construção de pipelines de dados sem o uso de código. Para demonstrar o quanto é poderoso, trago um curso inédito e que vai ajudar você a entender como construir um projeto de Data Warehouse do zero. Você entenderá desde o entendendo da staging área, passando pela carga em banco de dados Postgres até a carga final nas tabelas dimensões e tabela Fato. Iremos construir um projeto do zero para informações sobre vendas, trabalhando com tabelas de departamento, produto e vendedor. Ao final iremos construir um workflow, que terá todos os pipelines de cargas juntos e como podemos executá-lo dentro da ferramenta APACHE HOP e for a dela.TALEND DATA INTEGRATION: após ter criado a sua base de dados no Data Warehouse (DW) , você deverá criar as cargas que serão executadas diariamente, semanalmente ou até mensalmente. Para isso, deverá utilizar ferramenta de captura dos dados e que carreguem diretamente no DW. O TALEND é a principal ferramenta open source do mercado e com muitas funcionalidades.POWER BI: com os dados modelados e carregados, hora de exibi-los para o Gestor ou CEO da empresa, para isso utilizaremos o POWER BI, ferramenta da Microsoft que desponta como a principal do mercado e que é de fácil manuseio tanto por analistas como por gestores. cria gráficos, relatórios e dashboards em pontos minutos.LINGUAGEM R:  Após todos os dados estarem na base, você poderá utilizar algoritmos preditivos e estatísticas para depurar e encontrar informações escondidas no dados. Será capaz de gerar gráficos, análises apuradas e que podem ser integradas com o POWER BI.Por que estudar comigo?- Sou profissional da área de dados há 15 anos.- Tenho mais de 18 cursos na Udemy e mais de 8 anos na área EAD.- Sou professor de pós-graduação na área de dados há mais de 8 anos.- Os cursos de POWER BI ,TALEND DATA INTEGRATION, LINGUAGEM R possuem MATERIAL PRÓPRIO, um texto com tudo passo a passo, único e bem articulado.Confira e venha comigo!

Overview

Section 1: Model Data Warehouse – Arquitetura e Construção

Lecture 1 Panorama Geral sobre o conceito de Business Intelligence

Lecture 2 INFORMAÇÕES IMPORTANTES – Leia antes de começar o curso

Lecture 3 Como trabalhar com Business Intelligence – Diferenças BI, DW, Big Data

Lecture 4 Entendendo sobre planejamento estratégico das empresas

Lecture 5 Processo de descoberta do conhecimento, conceitos e objetivos BI

Lecture 6 Data Warehouse – conceito, objetivos, fatores críticos

Lecture 7 Diferenças entre OLTP e OLAP – desempenho, conceitos

Lecture 8 Operações OLAP – Slice, Dice, Ranging, Ranking, Drilling

Lecture 9 Aprendendo levantamento dos dados – construindo documento Matriz de Necessidades

Lecture 10 Aprendendo levantamento dos dados – construindo documento Fonte de Dados

Lecture 11 Construindo o armazém de dados – DW

Lecture 12 Entendendo sobre Dimensões – Parte01

Lecture 13 Entendendo sobre Dimensões – Parte02

Lecture 14 Entendendo sobre tabelas Fato

Lecture 15 Entendendo Star SChema, SnowFlake o modelo multidimensional

Lecture 16 Organização das cargas de dados e boas práticas

Lecture 17 Arquitetura DW – MOLAP,ROLAP,HOLAP – Metadados e referências

Section 2: APACHE HOP – Construção de Projetos de Data Warehouse

Lecture 18 Apresentação do curso e primeiros passos

Lecture 19 Instalação da JVM e execução do APACHE HOP

Lecture 20 Instalação do PostgreSql e do PGAdmin

Lecture 21 Conceitos sobre BI, Data Warehouse, Staging e Modelagem Multidimensional

Lecture 22 Explicando sobre os dados e construção das tabelas e cargas Staging

Lecture 23 Construindo a tabela e carga stg_departamento

Lecture 24 Construindo a tabela e carga stg_produto e stg_departamento

Lecture 25 Construindo a tabela e carga stg_venda (métricas e códigos)

Lecture 26 Criação das tabelas de dimensão e explicando sobre SCD1 e SCD2

Lecture 27 Construindo a carga dim_departamento e batimento dos dados

Lecture 28 Construindo a carga dim_vendedor e batimento dos dados

Lecture 29 Construindo a carga dim_produto e batimento dos dados

Lecture 30 Inserção dos dados sobre informações inexistentes no DW

Lecture 31 Criação da tabela tempo e da carga dim_tempo

Lecture 32 Criação da tabela e da carga Fato – parte01

Lecture 33 Criação da carga Fato – parte02

Lecture 34 Criação da carga Fato – parte03

Lecture 35 Tratando os dados nulos e realizando o batimento de dados

Lecture 36 Criação do Workflow de execução das cargas de dimensão e fato

Lecture 37 Execução do Workflow Carga Geral via HOP RUN

Lecture 38 Aula Extra – Dimensão Dtc_inicio=1900-01-01

Lecture 39 Aula Final – Entrega de atividade

Section 3: Instalação Banco de Dados ORACLE e Ferramentas Iniciais

Lecture 40 Importante a Leitura

Lecture 41 Baixa do Banco de Dados Oracle 18c

Lecture 42 Baixa do programa SQL Developer

Lecture 43 Instalação do Banco de Dados ORACLE 18c e SQL Developer

Lecture 44 Configuração de Acesso ao Banco de Dados – Login

Section 4: TALEND DATA INTEGRATION PARA DW

Lecture 45 Introdução e Instalação do Talend Data Integration

Lecture 46 Apresentação de todo o material do curso

Lecture 47 Construindo a Staging Area

Lecture 48 Carga das tabelas da Staging Area

Lecture 49 Construindo as Dimensões – Parte 01

Lecture 50 Construindo as Dimensões – Parte 02

Lecture 51 Construindo a Dimensão TEMPO

Lecture 52 Construindo a Fato – Parte 01

Lecture 53 Construindo a Fato – Parte 02

Lecture 54 Automatizando a Carga do DW

Section 5: POWER BI

Lecture 55 Conhecimento do conteúdo e Apostila Própria

Lecture 56 Instalação do Power BI

Lecture 57 Criando Primeira Análise e Estrutura

Lecture 58 Tratamento dos Dados – Parte 01

Lecture 59 Tratamento dos Dados – Parte 02

Lecture 60 Tratamento dos Dados – Parte 03

Lecture 61 Paleta de Objetos – Parte 01

Lecture 62 Paleta de Objetos – Parte 02

Lecture 63 Paleta de Objetos – Parte 02 – Continuação

Lecture 64 Conexão ao Facebook e Banco de Dados

Lecture 65 Visual Tools

Lecture 66 Power BI Cloud

Section 6: LINGUAGEM R

Lecture 67 Apresentação do Curso e Instalção do R

Lecture 68 R-Studio, Trabalhando com operações básicas, Help do R, Trabalhando com Vetores

Lecture 69 Operações com Objetos do R, Trabalhamdo com Vetores

Lecture 70 Trabalhando com Matrizes

Lecture 71 Data Frame, Listas, Trabalhando com Workspace, Funções, Trabalhando com Pacotes

Lecture 72 Leitura de arquivos externos, Sumarizando Dados (medidas estatísticas)

Lecture 73 Gráficos no R: Histograma, Box-Plot, Ramo e Folhas, Barras, Setores

Lecture 74 Programação, Análise Uni e BI variada, Uso de Var. Qualitativas e Quantitativas

Lecture 75 Teste de Hipóteses e Regressão Linear e Múltipla

Lecture 76 Mineração de Dados e Google VIS

Estudantes de BI, Estatística, Computação, Informática, Gestores de Empresas (RH, Administração, Economia, dentre outros)

Course Information:

Udemy | Português | 19h 24m | 13.97 GB
Created by: MSc Grimaldo Lopes | + 45.000 alunos de Oliveira

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