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Conheça a Formação AWS Data Lake

A formação AWS Data Lake da Alura tem como objetivo preparar a pessoa aluna para trabalhar com Engenharia de Dados utilizando serviços da AWS, Apache Spark e Python.

Funciona como um guia de aprendizado para auxiliar pessoas interessadas em entrar no mercado de trabalho e também como mecanismo de consulta para profissionais experientes.

O que é AWS?

A AWS (Amazon Web Services) é uma plataforma de serviços em nuvem oferecida pela Amazon. No contexto de Engenharia de Dados, a AWS desempenha um papel significativo ao fornecer uma variedade de serviços e ferramentas que facilitam a coleta, processamento, armazenamento e análise de grandes volumes de dados.

O que vamos aprender?

Nesta formação, vamos aprender a construir um Data Lake na AWS com uma pipeline completa desde a ingestão de dados externos, processamento e ETL, até análise de dados, construção de dashboard e construção de IaaC (Infraestrutura como Código).

Você vai manipular dados utilizando Apache Spark, Python e diferentes bibliotecas como urllib, boto3, BytesIO, entre outras. Além disso, vai aprender sobre boas práticas na manipulação de grande volume de dados, como salvar os arquivos em Parquet, aumentar o número de workers no AWS Glue e fazer processamento distribuído com AWS EMR.

Você também irá aprender sobre a criação de dashboards no Quicksight, boas práticas de DataViz, GenAI na visualização de dados, etc. Outro tópico bastante importante no dia a dia de um Engenheiro de Dados é a Infraestrutura como código, que possibilita que infraestruturas sejam rapidamente criadas e configuradas, além de permitir que códigos sejam reutilizados.

Quais são os pré-requisitos para fazer essa formação?

Para melhor aproveitamento do conteúdo, recomendamos que você já saiba programar em Python, tenha algum conhecimento em Spark e Cloud Computing.

Se você está com dúvida de qual sequência seguir nas formações de Engenharia de Dados, sugerimos que comece seus estudos pela formação Python para Data Science, em seguida faça a formação Primeiros passos com Engenharia de Dados. Após isso, siga pelo caminho de sua preferência: faça as formações Apache Spark com Python e Engenharia de Dados com Databricks, a formação AWS Data Lake: Construindo Pipelines na AWS e/ou a formação Apache Airflow. Seja qual for o caminho que você seguir, finalize a jornada com a formação Fundamentos de Governança de Dados.

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

  • Rodrigo Fernando Dias

    Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e tech lead da escola de dados da Alura.

  • Rodrigo Fernando Dias

    Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e tech lead da escola de dados da Alura.

  • Ana Hashimoto

    Ana é Administradora, Especialista em Ciência de Dados e Big Data e possui certificações AWS e Scrum. Atualmente é Coordenadora de Engenharia de Dados no Itaú Unibanco, Instrutora de Engenharia de Dados na Alura e Mentora de Carreira. Além disso, em seu tempo livre, gosta de viajar e assistir séries.

  • Ana Hashimoto

    Ana é Administradora, Especialista em Ciência de Dados e Big Data e possui certificações AWS e Scrum. Atualmente é Coordenadora de Engenharia de Dados no Itaú Unibanco, Instrutora de Engenharia de Dados na Alura e Mentora de Carreira. Além disso, em seu tempo livre, gosta de viajar e assistir séries.

Passo a passo
  1. 1 Ingestão de dados

    Neste passo inicial, preparamos um conteúdo para ajudar você a conhecer melhor a AWS, como navegar no console e manipular dados utilizando Python e algumas bibliotecas.

    Na primeira etapa dessa jornada, você vai aprender a criar sua conta AWS, criar alerta de gastos, fazer ingestão de dados externos no bucket S3 com código Python e em formato Parquet, além de configurar seu Data Lake na AWS.

  2. 2 Processamento de dados

    Nesta fase da formação, vamos mergulhar em outras ferramentas da AWS, conhecendo o AWS Glue e seus recursos, como Glue Crawler, Glue Catalog, Glue Studio, Glue Data Quality e Glue Brew. Com todos estes recursos, faremos o processamento ETL dos dados ingeridos no passo anterior e criaremos a camada silver no bucket S3.

    Aprenderemos sobre o Catálogo de Dados na AWS, qualidade das informações obtidas e como otimizar o processamento destas informações.

    Além disso, vamos explorar o processamento distribuído com o AWS EMR, conhecendo suas funcionalidades e recursos para construir a camada gold no bucket S3.

    Vamos trabalhar o processamento ETL dos dados ingeridos no primeiro passo e utilizaremos todo o poder das estruturas distribuídas presentes no AWS EMR, como Apache Hadoop e Apache Spark, para otimizar o processamento do grande volume de dados que possuímos.

  3. 3 Obtenção de insights e construção de dashboard

    Com foco na obtenção de insights, esta etapa mostrará como analisar os dados e construir dashboards com o AWS Quicksight. Você vai aprender as funcionalidades deste poderoso serviço da AWS, boas práticas de visualização de dados e construção de dashboards.

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