Curso de Fundamentos de Python: Da Lógica ao Código

Domine os conceitos essenciais de programação com Python, uma das linguagens mais versáteis e utilizadas no mercado. Este curso foi desenvolvido para iniciantes e profissionais que desejam solidificar suas bases, explorando desde a lógica de programação até a criação de scripts eficientes. Aprenda a trabalhar com variáveis, estruturas de controle, funções e muito mais. Ao final, você estará pronto para desenvolver suas próprias soluções em Python, aplicáveis a diversas áreas como automação, análise de dados, desenvolvimento web e muito mais!

O que você vai aprender:

- Introdução à sintaxe e estrutura do Python

- Manipulação de variáveis e tipos de dados

- Controle de fluxo: condicionais e loops

- Funções e organização de código

- Trabalhando com listas, dicionários e outras estruturas de dados

- Noções básicas de bibliotecas e módulos

Público-alvo:

Este curso é ideal para quem está começando na programação ou deseja adquirir uma base sólida em Python.

Sistemas operacionais são fundamentais para a Engenharia de Dados, pois servem como a base para executar e gerenciar processos que manipulam grandes volumes de dados. Eles fornecem os recursos necessários, como gerenciamento de memória, controle de processos e segurança, que permitem a execução eficiente de pipelines, bancos de dados e ferramentas de processamento em larga escala. Além disso, a escolha de um sistema operacional adequado pode impactar diretamente a performance, a escalabilidade e a confiabilidade das soluções de dados, tornando-o um elemento crítico na infraestrutura de um ambiente de engenharia de dados.

A arquitetura de dados é o design estrutural de como os dados são armazenados, integrados e acessados em um ambiente corporativo. Ela define as bases para que os dados sejam organizados de maneira eficiente e alinhada com as necessidades do negócio. Para a Engenharia de Dados, uma arquitetura bem planejada permite o desenvolvimento de sistemas robustos, escaláveis e que suportam grandes volumes de dados. Isso inclui a implementação de data warehouses, data lakes e pipelines de dados, que garantem o fluxo de informações entre diferentes sistemas e a transformação dos dados para análises precisas.

Aprenda os principais serviços da AWS que todo engenheiro de dados precisa dominar. Neste curso, você vai entender como funciona a estrutura essencial da nuvem (IAM, EC2, VPC, S3, SNS e SQS) e como aplicar os serviços de dados da AWS na prática — incluindo S3 como Data Lake, Redshift como Data Warehouse, Glue para ETL serverless, Athena para consultas em SQL, Kinesis para streaming em tempo real e EMR para Big Data com Spark e Hadoop.

Com exemplos simples e diretos, este curso é ideal para quem quer começar com AWS e entender como montar pipelines de dados completos na nuvem.

Esse curso é uma jornada completa para quem deseja dominar as principais bibliotecas utilizadas no processamento, validação e visualização de dados. Começando com o NumPy, os alunos aprenderão a manipular arrays e realizar cálculos numéricos eficientes. Em seguida, explorarão o Pandas, fundamental para transformar e estruturar conjuntos de dados de forma prática. Além disso, o curso aborda o Pandera, uma ferramenta essencial para validação e garantia da qualidade dos dados, permitindo identificar e corrigir inconsistências antes da análise.

A última etapa do curso foca na apresentação dos dados com Seaborn, onde os alunos aprenderão a criar gráficos impactantes e explorar visualmente tendências e padrões. Para aprofundar ainda mais o conhecimento, há um módulo avançado de NumPy, cobrindo técnicas de otimização e manipulação avançada de arrays. Com essa formação, os participantes estarão preparados para aplicar a análise de dados de forma prática e eficiente, utilizando as melhores ferramentas do ecossistema Python.

Este curso é 100% prático e focado nos principais conceitos cobrados nas certificações oficiais do Databricks. Com uma abordagem direta, você aprenderá a utilizar o Apache Spark, otimizar pipelines e processar dados em larga escala. O conteúdo inclui exercícios práticos, simulações de prova e projetos aplicados, garantindo uma preparação eficiente para a certificação e impulsionando sua carreira na engenharia de dados.