{"id":81855,"date":"2020-05-17T01:42:37","date_gmt":"2020-05-16T23:42:37","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/12-onlajn-kursov-po-data-engineering"},"modified":"2020-05-17T01:42:37","modified_gmt":"2020-05-16T23:42:37","slug":"12-onlajn-kursov-po-data-engineering","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/blog\/administrirovanie\/12-onlajn-kursov-po-data-engineering","title":{"rendered":"12 cursos online sobre Engenharia de Dados","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"12
\nDe acordo com a Statista, at\u00e9 2025, o volume do mercado de big data crescer\u00e1 para 175 zettabytes, em compara\u00e7\u00e3o a 41 em 2019 (gr\u00e1fico<\/a><\/noindex>). Para conseguir um emprego nessa \u00e1rea, \u00e9 necess\u00e1rio entender como trabalhar com grandes dados armazenados na nuvem. A Cloud4Y preparou uma lista de 12 cursos pagos e gratuitos sobre engenharia de dados que ampliar\u00e3o seu conhecimento nesse campo e podem ser um bom ponto de partida para certifica\u00e7\u00f5es em nuvem.<\/i><\/a><\/noindex><\/p>\n

Pref\u00e1cio<\/strong><\/p>\n

O que \u00e9 um especialista em processamento de dados (data engineer)? \u00c9 a pessoa respons\u00e1vel por criar e manter a arquitetura de dados em um projeto de Data Science. Suas responsabilidades podem incluir garantir o fluxo cont\u00ednuo de dados entre o servidor e o aplicativo, integrar novos softwares para gerenciar dados, melhorar processos fundamentais de dados e criar pipelines de dados.<\/p>\n

H\u00e1 uma infinidade de tecnologias e ferramentas que um data engineer deve dominar para trabalhar com computa\u00e7\u00e3o em nuvem, armaz\u00e9ns de dados, ETL (extra\u00e7\u00e3o, transforma\u00e7\u00e3o, carregamento) etc. Al\u00e9m disso, a quantidade de habilidades necess\u00e1rias est\u00e1 sempre crescendo, portanto, o data engineer precisa atualizar regularmente seu conhecimento. Nossa lista inclui cursos para iniciantes e profissionais experientes. Escolha o que mais se adequa a voc\u00ea.<\/p>\n

1. Data Engineering Nanodegree Certification (Udacity<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Voc\u00ea aprender\u00e1 a projetar modelos de dados, criar armaz\u00e9ns de dados e lagos de dados, automatizar pipelines de dados e trabalhar com conjuntos de dados. No final do programa, voc\u00ea testar\u00e1 suas novas habilidades concluindo um projeto Capstone.<\/p>\n

Dura\u00e7\u00e3o<\/strong>: 5 meses, 5 horas por semana
\nLinguagem<\/strong>: ingl\u00eas
\nPre\u00e7o<\/strong>: $1695
\nO n\u00edvel<\/strong>: iniciante<\/p>\n

2. Become a Data Engineer Certification (Coursera<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Ensina desde o b\u00e1sico. Voc\u00ea pode desenvolver-se passo a passo, utilizando palestras e projetos pr\u00e1ticos para trabalhar em suas habilidades. Ao final do curso, voc\u00ea estar\u00e1 preparado para trabalhar com ML e big data. \u00c9 recomendado ter conhecimento em Python pelo menos em um n\u00edvel b\u00e1sico.<\/p>\n

Dura\u00e7\u00e3o<\/strong>: 8 meses, 10 horas por semana
\nLinguagem<\/strong>: ingl\u00eas
\nPre\u00e7o<\/strong>\ud83d\ude15
\nO n\u00edvel<\/strong>: iniciante<\/p>\n

3. Become a Data Engineer: Mastering the Concepts (LinkedIn Learning<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Voc\u00ea desenvolver\u00e1 habilidades de design de dados e DevOps, aprender\u00e1 a criar aplicativos para Big Data, construir pipelines de dados e processar aplicativos em tempo real usando Hazelcast e banco de dados Hadoop<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Dura\u00e7\u00e3o<\/strong>: depende de voc\u00ea
\nLinguagem<\/strong>: ingl\u00eas
\nPre\u00e7o<\/strong>: primeiro m\u00eas \u2014 gr\u00e1tis
\nO n\u00edvel<\/strong>: iniciante<\/p>\n

4. Data Engineering Courses (edX<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Aqui voc\u00ea encontrar\u00e1 uma s\u00e9rie de programas que introduzem voc\u00ea ao data engineering e ensinam o desenvolvimento de solu\u00e7\u00f5es anal\u00edticas. Os cursos s\u00e3o divididos em categorias dependendo do n\u00edvel de dificuldade, para que voc\u00ea possa escolher um de acordo com sua experi\u00eancia. Durante o aprendizado, voc\u00ea aprender\u00e1 a usar Spark, Hadoop, Azure e a gerenciar dados corporativos.<\/p>\n

Dura\u00e7\u00e3o<\/strong>: depende de voc\u00ea
\nLinguagem<\/strong>: ingl\u00eas
\nPre\u00e7o<\/strong>: depende do curso escolhido
\nO n\u00edvel<\/strong>: iniciante, intermedi\u00e1rio, avan\u00e7ado<\/p>\n

5. Data Engineer (DataQuest<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Este curso \u00e9 ideal se voc\u00ea tem experi\u00eancia em Python e deseja aprofundar seus conhecimentos e construir uma carreira como especialista em processamento de dados. Voc\u00ea aprender\u00e1 a construir pipelines de dados usando Python e pandas, carregar grandes conjuntos de dados em um banco de dados Postgres ap\u00f3s a limpeza, transforma\u00e7\u00e3o e valida\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Dura\u00e7\u00e3o<\/strong>: depende de voc\u00ea
\nLinguagem<\/strong>: ingl\u00eas
\nPre\u00e7o<\/strong>: depende do tipo de assinatura
\nO n\u00edvel<\/strong>: iniciante, intermedi\u00e1rio<\/p>\n

6. Data Engineering with Google Cloud (Coursera<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Este curso ajudar\u00e1 voc\u00ea a adquirir as habilidades necess\u00e1rias para construir uma carreira na \u00e1rea de big data. Por exemplo, trabalhar com BigQuery e Spark. Voc\u00ea adquirir\u00e1 conhecimentos \u00fateis para se preparar para a certifica\u00e7\u00e3o reconhecida da ind\u00fastria, Google Cloud Professional Data Engineer.<\/p>\n

Dura\u00e7\u00e3o<\/strong>: 4 meses
\nLinguagem<\/strong>: ingl\u00eas
\nPre\u00e7o<\/strong>: ainda gratuito
\nO n\u00edvel<\/strong>: iniciante, intermedi\u00e1rio<\/p>\n

7. Data Engineering, Big Data on Google Cloud Platform (Coursera<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Curso interessante que oferece conhecimentos pr\u00e1ticos sobre sistemas de processamento de dados no GCP. Durante as aulas, voc\u00ea aprender\u00e1 a projetar sistemas antes de iniciar o processo de desenvolvimento. Al\u00e9m disso, voc\u00ea ir\u00e1 analisar tanto dados estruturados quanto n\u00e3o estruturados, aplicar escalonamento autom\u00e1tico e usar m\u00e9todos de ML para extra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Dura\u00e7\u00e3o<\/strong>: 3 meses
\nLinguagem<\/strong>: ingl\u00eas
\nPre\u00e7o<\/strong>: ainda gratuito
\nO n\u00edvel<\/strong>: iniciante, intermedi\u00e1rio<\/p>\n

8. UC San Diego: Big Data Specialization (Coursera<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

O curso baseia-se na utiliza\u00e7\u00e3o da infraestrutura Hadoop e Spark e na aplica\u00e7\u00e3o desses m\u00e9todos de processamento de big data no processo de ML. Voc\u00ea se familiarizar\u00e1 com os fundamentos do uso do Hadoop com MapReduce, Spark, Pig e Hive. Aprender\u00e1 como construir modelos preditivos e utilizar a an\u00e1lise de grafos para modelar problemas. Vale destacar que n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1ria experi\u00eancia em programa\u00e7\u00e3o para este curso.<\/p>\n

Dura\u00e7\u00e3o<\/strong>: 8 meses com 10 horas por semana
\nLinguagem<\/strong>: ingl\u00eas
\nPre\u00e7o<\/strong>: ainda gratuito
\nO n\u00edvel<\/strong>: iniciante<\/p>\n

9. Taming Big Data With Apache Spark and Python (Udemy<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Voc\u00ea aprender\u00e1 como utilizar a estrutura de fluxo e os quadros de dados no Spark3, adquirir\u00e1 uma vis\u00e3o sobre como usar o servi\u00e7o Elastic MapReduce da Amazon para trabalhar com seu cluster Hadoop. Aprenda a identificar problemas na an\u00e1lise de grandes dados e entenda como as bibliotecas GraphX funcionam na an\u00e1lise de redes e como voc\u00ea pode utilizar o MLlib.<\/p>\n

Dura\u00e7\u00e3o<\/strong>: depende de voc\u00ea
\nLinguagem<\/strong>: ingl\u00eas
\nPre\u00e7o<\/strong>: de 800 rublos a $149,99 (dependendo da sorte)
\nO n\u00edvel<\/strong>: iniciante, intermedi\u00e1rio<\/p>\n

10. \u00a0 Programa PG em Engenharia de Big Data (upGrad<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Este curso fornecer\u00e1 uma vis\u00e3o de como funciona o Aadhaar, como o Facebook personaliza o feed de not\u00edcias e como, de forma geral, pode-se utilizar Engenharia de Dados. Os principais temas incluir\u00e3o processamento de dados (incluindo processamento em tempo real), MapReduce e an\u00e1lise de grandes dados.<\/p>\n

Dura\u00e7\u00e3o<\/strong>: 11 meses
\nLinguagem<\/strong>: ingl\u00eas
\nPre\u00e7o<\/strong>: em torno de $3000
\nO n\u00edvel<\/strong>: iniciante<\/p>\n

11. \u00a0 Profiss\u00e3o Cientista de Dados (Skillbox<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Voc\u00ea aprender\u00e1 a programar em Python, explorar\u00e1 estruturas para treinamento de redes neurais como Tensorflow e Keras. Dominar\u00e1 bancos de dados como MongoDB, PostgreSQL, SQLite3, e aprender\u00e1 a trabalhar com as bibliotecas Pandas, NumPy e Matplotlib.<\/p>\n

Dura\u00e7\u00e3o<\/strong>: 300 horas de aprendizado
\nLinguagem<\/strong>: russo
\nPre\u00e7o<\/strong>: os primeiros seis meses gr\u00e1tis, depois 3900 rublos por m\u00eas
\nO n\u00edvel<\/strong>: iniciante<\/p>\n

12. \u00a0 Engenheiro de Dados 7.0 (New Professions Lab<\/a><\/noindex>)<\/p>\n

Aguarda um estudo profundo sobre Kafka, HDFS, ClickHouse, Spark, Airflow, arquiteturas lambda e kappa. Voc\u00ea aprender\u00e1 a conectar ferramentas umas \u00e0s outras, formando pipelines e obtendo solu\u00e7\u00f5es base. \u00c9 necess\u00e1ria um conhecimento m\u00ednimo de Python 3 para o estudo.<\/p>\n

Dura\u00e7\u00e3o<\/strong>: 21 aulas, 7 semanas
\nLinguagem<\/strong>: russo
\nPre\u00e7o<\/strong>: de 60 000 a 120 000 rublos
\nO n\u00edvel<\/strong>: iniciante<\/p>\n

Se voc\u00ea deseja adicionar mais um bom curso \u00e0 lista, pode deixar seu coment\u00e1rio ou mensagem privada. N\u00f3s complementaremos a postagem. <\/p>\n

O que mais \u00e9 \u00fatil para ler no blog Cloud4Y<\/a><\/noindex><\/b><\/p>\n

\u2192 Qual \u00e9 a geometria do universo?<\/a><\/noindex>
\n\u2192 Easter eggs em mapas topogr\u00e1ficos da Su\u00ed\u00e7a<\/a><\/noindex>
\n\u2192 Uma hist\u00f3ria simplificada e muito curta sobre a evolu\u00e7\u00e3o das \"nuvens\"<\/a><\/noindex>
\n\u2192 Como o banco 'quebrou'<\/a><\/noindex>
\n\u2192 Marcas de computadores dos anos 90, parte 3, final<\/a><\/noindex><\/p>\n

Inscreva-se no nosso Telegram<\/a><\/noindex>-canal para n\u00e3o perder o pr\u00f3ximo artigo. Escrevemos n\u00e3o mais do que duas vezes por semana e apenas quando necess\u00e1rio. Tamb\u00e9m lembramos que no dia 21 de maio \u00e0s 15:00 (hor\u00e1rio de Moscovo) faremos uma webinar<\/a><\/noindex> sobre o tema 'Seguran\u00e7a da Informa\u00e7\u00e3o nos Neg\u00f3cios ao Trabalhar Remotamente'. Se voc\u00ea deseja entender como proteger informa\u00e7\u00f5es sens\u00edveis e corporativas ao trabalhar de casa \u2014 registre-se!
\n
Fonte: habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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