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Curso Livre: Data Warehouse e Data Lake
Aprenda sobre os conceitos de Data Warehouse e Data Lake, suas arquiteturas, modelagens e implementações. Veja também sobre gerência de metadados, extração de Data Marts e ainda pratique os conhecimentos adquiridos com estudos de caso.Metodologia focada no mercado
Faça sua imersão com uma pós-graduação conectada com a rotina da profissão.
Certificados
A cada 3 meses, um certificado novo no tema da sua Sprint.
Jornada em Sprints
Sprints a cada 3 meses, com 3 disciplinas + 1 MVP cada.
Teoria aplicada na prática
Os MVPs ao final de cada Sprint colocam seus conhecimentos em prática e formam portfólio.
100% online
Metodologia e formato pensados para otimizar seu aprendizado e se encaixar na sua rotina.
Discord
Faça parte de uma comunidade acadêmica e interaja com colegas e professores.
Pensamento Crítico
Estude com base em situações e dilemas reais do mercado de trabalho.
Aulas em formatos diferentes
Além das tradicionais videoaulas gravadas, tenha acesso a debates, podcasts, e-books e muito mais
Certificação rápida
Tenha uma formação completa e um certificado Lato Sensu com a excelência PUC-Rio em 12 meses.
Visão 360º do mercado
Análise integral a partir de um pensamento crítico voltado para sua prática jurídica e social.
Contato com o mercado jurídico
Tenha momentos com profissionais relevantes para refletir sobre caminhos e discutir soluções.
Estudo de casos jurídicos
Debates multidisciplinares
Encontros ao vivo e aulas gravadas
Suporte personalizado
Evolua na PUC-Rio
Estude, pesquise, aproveite o espaço de coworking e faça seu networking no campus.
Lab_CC
Criação de portfólio
Community Hub
Projeto cultural x TCC
Perfil Hands-on
Crítica à sociedade
Suporte 360°
Duração do curso
Modalidade
Conteúdo online.
Certificação
Certificado de Curso PUC-Rio.
Reconhecido pelo MEC
Carga horária
30 horas de curso.
Tecnologia
Vivência na área
Ensino de excelência
Teoria e prática
Conteúdo do Curso
Data Warehouse e Data Lake
Duração: 30h | Profs.: Sérgio Lifschitz, Fernanda Baião, Antony Medeiros
- Conceituação e Arquiteturas;
- Aquisição e Integração de Dados;
- Extração, Transformação e Carga (ETL);
- Gerência de Metadados;
- Modelagem para Data Warehouses e Data Lakes;
- Modelo Estrela;
- Projeto Físico e Implementação de Data Warehouses e Data Lakes;
- Consumo da Informação;
- Extração de Data Marts;
- Aplicações OLAP;
- Soluções de Busca para Dados Estruturados e Não Estruturados;
- Estudos de Casos de Uso de Ferramentas para Projeto e Implementação de Data Warehouses e Data Lakes.
Time de professores que praticam o que ensinam

Fernanda Baião
Professora do Departamento de Eng. Industrial da PUC-Rio. Já atuou em projetos junto a empresas como CAIXA e Petrobras

Sergio Lifschitz
Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. Coordena projetos junto a empresas como Fiocruz e INCA.
Fernanda Baião
- Professora do Quadro Principal do Departamento de Engenharia Industrial da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas na área de Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Ciência de Dados, Modelagem Conceitual e Ontologias, Gestão de Processos de Negócio, Economia Comportamental e Alinhamento de Ontologias.
- Doutora em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ.
- Liderou projetos de PD&I nas áreas de Ciência de Dados, BPM, Arquitetura Empresarial, Gestão de Dados e Segurança da Informação e Engenharia de Dados, em domínios de Exploração e Produção de Óleo e Gás, Seguros, Gestão de Serviços de TI, Predição de Fraudes, Healthcare e Gestão de Saúde Pública.
Sergio Lifschitz
- Professor do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas nas áreas de Banco de Dados e Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Banco de Dados, Ciência de Dados, Engenharia de Dados e Bioinformática, com desenvolvimento de ferramentas e sistemas em parceria com a Fiocruz, UNB, UFRRJ, UFRJ e INCA.
- Doutor em Informática, com especialização em Bancos de Dados e Redes pela École Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST/Télécom Paris), França
Fernanda Baião
- Professora do Quadro Principal do Departamento de Engenharia Industrial da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas na área de Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Ciência de Dados, Modelagem Conceitual e Ontologias, Gestão de Processos de Negócio, Economia Comportamental e Alinhamento de Ontologias.
- Doutora em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ.
- Liderou projetos de PD&I nas áreas de Ciência de Dados, BPM, Arquitetura Empresarial, Gestão de Dados e Segurança da Informação e Engenharia de Dados, em domínios de Exploração e Produção de Óleo e Gás, Seguros, Gestão de Serviços de TI, Predição de Fraudes, Healthcare e Gestão de Saúde Pública.
Sergio Lifschitz
- Professor do Quadro Principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde orienta pesquisas de mestrado, doutorado e pós-doutorado e coordena projetos de pesquisa e desenvolvimento junto a empresas nas áreas de Banco de Dados e Ciência de Dados.
- Seus tópicos de especialidade incluem Banco de Dados, Ciência de Dados, Engenharia de Dados e Bioinformática, com desenvolvimento de ferramentas e sistemas em parceria com a Fiocruz, UNB, UFRRJ, UFRJ e INCA.
- Doutor em Informática, com especialização em Bancos de Dados e Redes pela École Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST/Télécom Paris), França

Fernanda Baião

Sergio Lifschitz
Preço e formas de pagamento
Em até 9x de:
@mensalidade
Ou à vista por R$ @valorTotal*
- Curso 100% Online
- Certificado: PUC-Rio
- Formato: aulas gravadas
- Carga horária: 30h
- Duração total: até 1 mês
Parcelamento em até 9x no cartão de crédito ou boleto
De:* | Por**: |
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* De: preço original do curso, considerando a condição de parcelamento.
** Por: preço final do curso parcelado + desconto, se aplicável.
Valores sujeitos á mudanças de acordo com método de pagamento escolhido.

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