Professional - Analytics Engineering
Emissão

24/01/2023

Validade

Não Expira

Código de Autenticidade

419850076


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Professional - Analytics Engineering

O que a pessoa que possui a badge aprendeu:
A pessoa que detém esta badge possui profundo conhecimento sobre as necessidades de Negócio e utiliza as melhores práticas de Engenharia de Software para criar e evoluir Produtos de Dados e Analytics no contexto Data Driven, como:
• Mapear oportunidades na entrega de produtos e projetos de dados e analytics;
• Buscar por oportunidades de entrega de valor para o negócio a partir dos dados democratizados;
• Implementar build and run no ciclo de vida dos produtos de dados e analytics;
• Contribuir com a modelagem da camada especializada de dados considerando paradigmas de Data Warehouse (e.g. Cubo, DataMarts) e Data Mesh (e.g. Data products);
• Apoiar na criação e disseminação de conhecimento sobre pipelines e padrões de produtos e soluções de analytics, viabilizando o uso em escala e autonomia dos negócios;
• Projeto e implementação de componentes de visualização de dados para autosserviço;
• Responsável pela disciplina de storytelling em visualização de dados.

Qual o nível de conhecimento que a pessoa possui:
A pessoa que detém esta badge tem conhecimentos aplicados e teóricos sobre Engenharia de Analytics em um nível avançado, sendo capaz de aplicar, entender e avaliar as principais técnicas utilizadas na área para resolução de problemas.

Conceitos Aprendidos:
• Ferramentas open-source e AWS voltadas para Big Data (e.g. Hive, Spark, Presto/Athena, Parquet, Avro, Glue Jobs, RedShift);
• Construção e modelagem de produtos de dados nas camadas harmonizadas e especializadas a partir de grandes volumes de dados;
• Boas práticas de Engenharia de software para esteiras de CI/CD, envolvendo design patterns, testes automatizados e SRE;
• Conhecimentos específicos sobre os elementos de Analytics utilizados na arquitetura de soluções AWS para a construção e sustentação de pipelines de dados (ETL/ELT), incluindo EMR, Glue, Athena e RedShift;
• Linguagem de manipulação de dados SQL;
• Linguagens de Programação (e.g. Python e PySpark) e Shell Script (Linux/Unix);
• Conhecimentos sobre Governança de Dados (e.g. LGPD e Privacidade);
• Sólidos conhecimentos em Inferência Estatística;
• Ferramentas de visualização de dados para Big Data (e.g. Tableau e QuickSight).


O que é necessário para conquistar este badge

O que é necessário para conquistar essa badge:
A pessoa precisa realizar a prova de ingresso na carreira e obter uma pontuação maior do que 50, que vai de 0 a 100 e ser aprovada em um Bate Papo Técnico com ao menos uma dupla de Engenheiro de nível superior.


Skills

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