Data Science

Governança de Dados na Prática: Mapas e Organogramas, Ciclo de Vida, Políticas, Metadados e Glossários

Estudar na Alura

2hCarga horária

38Atividades

101Estudantes

8,6Avaliação média

01Certificado

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O que você vai aprender

Crie diagramas funcionais que representem fluxos de dados utilizando Draw.io.
Implemente scripts em Python para definir políticas de acesso e automatizar processos.
Utilize estruturas de controle e laços de repetição para otimizar o código.
Manipule e transforme dados em DataFrames com Pandas, garantindo a qualidade das informações.
Desenvolva pipelines para verificação e análise de metadados.
Gere representações gráficas de relações e glossários de negócios com NetworkX.

Público alvo

Este curso é destinado a profissionais e estudantes de tecnologia que buscam aprimorar a gestão e a governança dos dados. Ao final do curso, será possível estruturar processos, automatizar tarefas e garantir a qualidade da informação utilizando diagramas funcionais e programação em Python, conforme as exigências normativas.

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Ementa

Apresentação
Introdução às atividades práticas
Como construir um Diagrama Funcional no Draw.io
Diagrama da Governança de Dados
Para saber mais: gerenciamento automático de páginas no draw.io
Estrutura de governança de dados na WaveCast
Organizando elementos visuais no Listin
Faça como eu fiz: diagrama de governança
O que aprendemos?

Descubra se esse curso é pra você!

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Certificado reconhecido pelas maiores empresas do Brasil e do mundo.

Aprenda com quem está construindo o mercado

Felipe Trombini

Especialista em Governança e Qualidade de Dados, graduado em Comércio Exterior e com POS em Governan...

Felipe Trombini

Especialista em Governança e Qualidade de Dados, graduado em Comércio Exterior e com POS em Governan...

www.linkedin.com/in/felipe-trombini-31317a9b/

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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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