Qualidade e validação de dados para pipelines de dados
Implemente uma validação de dados robusta usando Python, SQL e Great Expectations para proteger seus pipelines de dados contra dados corrompidos ou inconsistentes.
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Sobre este curso
A má qualidade dos dados é um ponto crítico de falha em qualquer projeto de dados, levando a insights incorretos e retrabalho caro.Saiba como implementar proativamente as etapas de validação para garantir a confiabilidade dos seus dados, da ingestão à análise.
No final deste curso, você entenderá os princípios de garantia de qualidade de dados e poderá projetar, implementar e integrar verificações de validação automatizadas diretamente em seus fluxos de trabalho de dados usando ferramentas e técnicas padrão do setor.
O que você vai aprender:
* Entenda os conceitos básicos de qualidade de dados, tipos de dados sujos e os princípios da observabilidade de dados.
* Aplique verificações SQL para a imposição de restrições fundamentais, incluindo exclusividade, integridade e integridade referencial.
* Prática de definição e aplicação de validação de esquema complexo usando bibliotecas Python modernas como Pydantic e Pandera.
* Configurar e implantar a estrutura Great Expectations para gerar documentação de dados e executar suítes de validação abrangentes.
* Integrar etapas de validação em orquestradores de fluxo de trabalho para interromper pipelines de dados imediatamente após falhas de qualidade.
* Analisar e aplicar padrões básicos para monitorar a atualização de dados, o volume e a deriva do esquema ao longo do tempo.
O curso começa estabelecendo conceitos fundamentais de qualidade de dados e progride através de etapas práticas de implementação usando SQL e ferramentas modernas de validação Python.Você aprenderá como integrar essas verificações em um fluxo de trabalho completo e automatizado usando um contexto de projeto do mundo real.
Este curso é projetado para iniciantes em engenharia de dados, análise de dados ou análise que precisam garantir a integridade de suas fontes de dados.Não é necessária experiência prévia com estruturas de validação específicas, apenas familiaridade básica com Python e SQL.
Comece a construir pipelines de dados robustos e confiáveis hoje mesmo.
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Perguntas frequentes
O que preciso para fazer este curso? +
Só um celular ou computador com internet. Sem instalações nem hardware especial.
Como faço para pagar? +
Com cartão via Stripe. Não guardamos dados do cartão — o Stripe processa com segurança.
Posso pedir reembolso? +
Sim — reembolso integral em 14 dias, sem perguntas.
Por quanto tempo terei acesso? +
Para sempre. Uma vez comprado, o curso é seu para revisar quando quiser.
Vou receber um certificado? +
Sim. Ao concluir, você recebe um certificado que pode adicionar ao seu perfil do LinkedIn.
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