PENTAHO PDI e APACHE HOP: pipeline e tratamento em dados
Construa pipelines e cargas de dados mais avançadas com as duas principais ferramentas do mercado
What you will learn
PENTAHO PDI: O que é o Pentaho PDI
PENTAHO PDI: Entendendo sobre fluxos de trabalho e pipelines
PENTAHO PDI: Entendendo sobre projetos e ambientes
PENTAHO PDI: Instalando o Pentaho PDI
PENTAHO PDI: Criando pipelines com arquivos texto
PENTAHO PDI: Realizando tratamento de dados para entendimento do processo de engenharia de dados
PENTAHO PDI: O que são transformações, Jobs e ações dentro de um pipeline
PENTAHO PDI: Construindo um workflow com Jobs, orquestrador da sequência das operações
PENTAHO PDI: Entendendo os menus principais e o seu GUI e seus componentes
PENTAHO PDI: Comp. pipelines: Sort, Select value, CSV file input, Value mapper, Filter rows, Dummy, Unique rows, Merge Join, Text File Output, Row Normaliser
PENTAHO PDI: Entendendo como podem ser depurados os dados via output, logs
PENTAHO PDI: Number Range, Concat Field, String Operations, Replace in String, IF Field Value is Null, Split Fields, CSV File Input, Mail, File Exist
PENTAHO PDI: Leitura de dados em uma API: Rest Client, JSON Input, JSON Output
PENTAHO PDI: Construindo Workflow com execução de pipelines
PENTAHO PDI: Entendo o uso de variáveis globais no PENTAHO PDI
PENTAHO PDI: Automatização de pipeline ou workflow
PENTAHO PDI: Construindo pipelines em banco de dados Postgresql: Table Input, Table Output, Configurando conexão
PENTAHO PDI: Instalação de banco de dados Postgresql, uso do PGAdmin
PENTAHO PDI: Automatização de JOBs e Transformações com o Kitchen e Pan
PENTAHO PDI: Construção do projeto de dados a sua escolha e correção com o uso do Pentaho PDI
APACHE HOP: O que é Hop Orchestration Platform
APACHE HOP: Entendendo sobre fluxos de trabalho e pipelines
APACHE HOP: Entendendo sobre projetos e ambientes
APACHE HOP: Instalação do APACHE HOP
APACHE HOP: Criando pipelines com arquivos texto
APACHE HOP: Realizando tratamento de dados para entendimento do processo de engenharia de dados
APACHE HOP: O que são transformações, links e ações dentro de um pipeline
APACHE HOP: APACHE HOP: Construindo um workflow, orquestrador da sequência das operações
APACHE HOP: Entendendo o HOP GUI e seus componentes
APACHE HOP: Entendendo menu barras, principal e perspectivas
APACHE HOP: Criando sua área de projetos
APACHE HOP: Componentes pipelines: Sort, Select value, CSV file input, Value mapper, Filter rows, Dummy, Unique rows, Merge Join, Text File Output
APACHE HOP: Entendendo o que é : View output, Preview output , Debug output
APACHE HOP: Number Range, Concat Field, String Operations, Replace in String, IF Field Value is Null, Split Fields, CSV File Input, Mail, File Exist
APACHE HOP: Leitura de dados em uma API: Rest Client, JSON Input, JSON Output
APACHE HOP: Construindo Workflow com execução de pipelines
APACHE HOP: Entendo o uso de variáveis globais no APACHE HOP
APACHE HOP: Automatização de pipeline ou workflow pelo HOP-RUN
APACHE HOP: Construindo pipelines em banco de dados Postgresql: Table Input, Table Output, Configurando conexão
APACHE HOP: Instalação de banco de dados Postgresql, usando PGAdmin
Why take this course?
Chegou o momento de você estudar duas grandes ferramentas do mercado do mundo open source e que fazem diferença nas empresas. Posso afirmar que o Apache Hop e o Pentaho PDI são duas das ferramentas mais importantes que um profissional de dados deve dominar. Essas duas plataformas oferecem um conjunto completo de recursos para gerenciar, transformar e integrar dados de várias fontes, tornando-as cruciais para qualquer projeto de análise de dados.
O Apache Hop é uma ferramenta de ETL (Extração, Transformação e Carga) de código aberto, que permite criar pipelines de dados complexos e escaláveis. Com o Hop, os engenheiros de dados podem automatizar o processo de coleta de dados, limpeza, transformação e carregamento em um sistema de armazenamento de dados. O Hop suporta diversas fontes de dados, incluindo bancos de dados, arquivos de texto, planilhas e muito mais, e permite que os usuários criem fluxos de trabalho de ETL com pouca ou nenhuma codificação.
Já o Pentaho PDI é uma plataforma de integração de dados que oferece recursos de ETL, gerenciamento de metadados, geração de relatórios e análise de dados. Com o PDI, os usuários podem conectar-se a diversas fontes de dados, como bancos de dados, APIs, serviços da web e arquivos, e transformá-los em informações úteis. O PDI oferece recursos de análise de dados, como visualizações gráficas e dashboards interativos, tornando-se uma ferramenta valiosa para profissionais que precisam apresentar seus resultados de maneira clara e fácil de entender.
Ambas as ferramentas oferecem vantagens únicas para projetos de dados. Ambas as plataformas oferecem uma interface amigável e recursos de automação, permitindo que os usuários criem fluxos de trabalho complexos com facilidade.
Dominar o Apache Hop e o Pentaho PDI é essencial para a carreira de um engenheiro de dados. As habilidades em ETL e integração de dados são cada vez mais importantes para profissionais de dados em todas as áreas, desde análise de dados até inteligência artificial e aprendizado de máquina.
No geral, a capacidade de criar fluxos de trabalho de ETL eficientes e integrar dados de várias fontes é fundamental para qualquer projeto de dados bem-sucedido. Com o nosso treinamento, agora é possível dominar essas ferramentas em seu próprio ritmo, e com a ajuda minha ajuda bem de perto.
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