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课程主页: https://www.udemy.com/course/super-academia-dados-conhecimento-e-tecnicas/
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课程名称：超级数据学院：知识与技术 - 5 门课程合一 课程概述：本课程旨在为您提供进入数据领域所需的相关知识和技能，构建一个理论与实践相结合的学习路线图，涵盖数据领域的主要经典内容。我们将帮助您高效了解客户业务，以便构建完整的数据解决方案。课程内容包括： - 信息革命 - 数字时代 - 物联网 (IoT) - 商业智能 (BI) 的历史 - 架构视角（生态系统、整体解决方案架构、基础解决方案架构） - 前提条件（识别利益相关者、动员用户、选择合适工具、获得高层支持） - 当前市场与挑战 接下来，我们将深入探索数据和信息的世界，逐步解释概念差异，学习如何构建报告、仪表板和场景，内容包括： - 数据、信息与知识的关系 - 报告与分析构建 - 仪表板建设 - 场景构建 - 企业战略 - 战略定义 - 指标与绩效指标（KPI）的区别 - 自上而下与自下而上的方法 - 数据科学（定义、数据科学家的角色） - 商业智能术语 - 常见表达（数据仓库、数据集市、利益相关者、多维建模、OLAP、OLTP、指标、维度、事实、ETL、星型模式、雪花模式、数据挖掘） 我们还将实践所学，使用 Talend 数据集成工具，从零开始构建数据项目。学习如何高效建模指标、理解指标与绩效的关系，掌握 KPI 如何驱动企业行动等内容，包括： - 数据粒度（定义、细粒度、粗粒度） - 系统绩效测量 - 过程建设 - 过程管理（商业过程管理、过程建模、过程符号类型、BPMN、过程改进、预期结果） - 绩效指标（定义、涵盖范围、绩效测量、优秀指标类型） 课程最后，我们将探讨 LGPD（通用数据保护法）的应用及其主要要点，内容包括数据管理的挑战、数据存储位置、数据治理（数据质量、监测、质量指标及责任）、个人数据、敏感数据、匿名数据等。其中包括 LGPD 的原则、透明性和安全性等核心要素。 如果您对数据及其相关学科感兴趣，欢迎加入我们，全面了解数据课程！
Criamos o que há de mais relevante para que você entenda o que é necessário para adentrar na área de dados, montamos um grande roadmap de materiais teóricos e práticos que conta com os principais clássicos desta área.Traremos uma visão de entendimento sobre como levantar o negócio do seu cliente de forma eficiente, para que você construa uma solução de dados completa. Para isso destacamos disciplinas como:· A Revolução da Informação· A Era Digital· A Internet das Coisas (IOT)· A História do Business Intelligence (BI)· Visão da Arquitetura (Ecossistema, Arquitetura Geral da Solução, Arquitetura Básica da Solução)· Premissas (Identificar os Stakeholders, Mobilizar os Usuários, Escolha da Ferramenta Adequada, Apoio da Alta Gestão)· Mercado Atual e DesafiosDepois vamos mergulhar no mundo dos dados e informação, vamos explicar passo a passo as diferenças conceituais, entender o que é necessário para construir relatórios, dashboards e cenários sobre dados e muito mais, como:· Dados, Informação e Conhecimento· Construção de Relatórios e Análise· Construção de Dashboard· Construção de Cenários· A Estratégia Empresarial· O que Define a Estratégia· Métricas x Indicadores (Indicadores de Desempenho)· Abordagem Top Down e Bottom UP· A Ciência de Dados (O que significa, O Cientista de Dados)· Terminologia em BI· Expressões Comuns (Data Warehouse, Data Mart, Stakeholders, Modelagem Multidimensional, OLAP, OLTP, Indicadores,Dimensão, Fato, ETL, Star Schema, Snow Flake, Data Mining)Agora vamos praticar já alguns assuntos estudados e vamos construir um projeto de dados com a ferramenta de destaque na área de construção de projetos de Data Warehouse o uso do Talend Data Integration, vamos construir do zero.Vamos aprender a realizar a modelagem de indicadores de forma eficiente, saber as diferenças entre métricas e indicadores, como um KPI pode direcionar as ações na sua empresa, como montar um indicador de verdade, veja como o assunto é rico:· Granularidade dos Dados (Definição, Granularidade Fina, Granularidade Grossa, Granularidade de Dados)· Métricas e Indicadores· Dados, Informação e Conhecimento ( Definição sobre Dados, Definição sobre Informação, Definição sobre Conhecimento, Inteligência/Sabedoria)· Sistema de Mensuração de Desempenho· Processos de construção· Gerenciamento de Processo (Business Process Management, Modelagem de Processos, Tipos de Notação para Processo, BPMN, Melhoria de Processo, Resultados Esperados)· Indicadores de Desempenho (Definição, Abrangência, Medição de Desempenho, O Bom Indicador, Tipos de Indicadores)Para finalizar a Super Academia Dados, vamos entender como a LGPD é utulizada e quais são os principais pontos, é muito completa esta Super Academia.Os desafios de gerir os dados,onde estão os dados,quais os dispositivos armazenadosGovernança de dados( Qualidade dos dados,Monitoramento,Indicadores da qualidade dos dados,Responsabilidades,Conceitos e Termos de Negócio,Regras de Negócio)Entender sobre (Dado Pessoal,Dado Sensível,Dado Anonimizado,Titular,Controlador,Operador,Encarregado,Agentes de Tratamento)LGPD (Dado Pessoal, Dado Sensível, Dado Anonimizado, Titular, Controlador, Operador, Encarregado, Agentes de Tratamento)LGPD (Opt-in, Opt-out, Privacy by Design, Privacy)LGPD (Finalidade, Adequação, Necessidade, Livre Acesso, Qualidade dos Dados, Transparência, Segurança, Prevenção)Gostou? Então venha conhecer e entender tudo sobre dados e suas disciplinas.
