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Treinamentos

Objetivo: Capacitar os alunos para definir as melhores práticas de Governança de Dados e Qualidade de Dados de acordo com a necessidade e recursos do seu ambiente corporativo. Os alunos vão compreender o contexto e importância da Governança de Dados no ambiente empresarial através de exemplos e casos reais. Ao final do curso o participante será capaz de reconhecer, criar e implementar Melhores Práticas para Governança e Qualidade de Dados.

Carga horária: 16 horas

Metodologia de ensino: : Exposição teórica seguida de aplicação de dinâmicas de grupo para fixação do conteúdo.

Conteúdo programático:
  • Introdução a Governança e Qualidade de Dados
    • Quem é o Governança de Dados
    • Dados como ativos da Empresa
    • O processo de Governança de Dados
    • O que é Qualidade de Dados
    • O processo de Qualidade de Dados 
  • Conhecendo os processos da Gestão de Dados pelo DMBOK
    • Governança de dados
    • Arquitetura de dados
    • Desenvolvimento de dados
    • Gerenciamento operacional de banco de dados
    • Segurança de dados
    • Gerenciamento de dados mestres e de referência
    • Gerenciamento do DW e BI
    • Gerenciamento da documentação e conteúdo
    • Gerenciamento de Metadados
    • Gerenciamento da Qualidade de dados
  • Definindo as Melhores Práticas
    • Os critérios para se determinar o que é Melhor Prática
    • Desenvolvimento das Melhores Práticas da Governança de Dados
    • O processo avaliação das Melhores Práticas
    • A Gestão das Melhores Práticas
    • Como obter resultados com as Melhores Práticas
    • Papeis e responsabilidades
    • Aplicando a Governança de Dados no processo de Desenvolvimento
  • Tratando da Qualidade de Dados 
    • Os 5 Princípios da Qualidade de Dados
    • Como medir a qualidade dos dados
    • Analisando e resolvendo problemas de qualidade
    • Estudo de caso de Qualidade de dados
    • MDM e Qualidade de Dados
  • Estudo de Caso melhoria de qualidade de dados de Endereço
    • Limpeza de Dados e Regras de Negócio
    • A qualidade do Endereço
    • Padronização do Endereço
    • Enriquecimento dos dados
    • Conectando registros
Objetivo: Ao sair deste treinamento os participantes estarão capacitados a entender corretamente as atividades da Gestão de Dados no âmbito corporativo e tecnológico, e ainda, desenvolver Modelos de Dados aplicando técnicas básicas e avançadas, seguindo as melhores práticas de mercado.

Carga horária: 24 horas

Metodologia de ensino: Teoria aliada aos exercícios práticos (Estudos de Caso), discussão dirigida e troca de experiências. 

Conteúdo programático:
  • Introdução: Qual é o papel da Gestão de Dados?
  • Definições, processos e papéis da Gestão de Dados segundo o DMBoK
  • O que é Modelagem de Dados e para que serve?
  • Conceitos Fundamentais e melhores práticas
    • Dado x Informação
    • Qualidade de Dados x Qualidade de Informação
    • Modelo de Dados Corporativo
    • Modelo de Dados Multidimensional
    • Modelo de Dados Relacional
    • Modelo de Dados Conceitual
    • Modelo de Dados Lógico
    • Modelo de Dados Físico
  • Interação entre os tipos de Modelos de Dados
  • Técnicas de Modelagem de Dados
    • Normalização aplicada ao Modelo Conceitual
    • Normalização aplicada ao Modelo Lógico
    • Normalização aplicada ao Modelo Físico
  • Elementos dentro de um modelo de dados:
    • Entidade (Generalização, Especialização, Forte, Fraca/Derivada)
    • Elemento de dado (Original e Derivado)
    • Relacionamento entre Entidades
    • Relacionamento entre tabelas no modelo físico
    • Regras de integridade (Restrict, Cascade, Set Null)
  • Importância da descrição correta e completa de um dado
    • Exemplos práticos
  • Vantagens/consequências de uma modelagem de dados bem feita
  • Metodologias de Desenvolvimento de Sistemas
    • Processos
    • Diferenças de papéis e responsabilidades entre Analista de Sistemas e Administrador de Dados
    • Interação com Analista de Negócio, Analista de Sistema, Desenvolvedor e DBA
  • Importância da manutenção/atualização dos modelos de dados tendo como objetivo a integração dos dados
  • Atuação Projeto x manutenção
  • Estudo de Caso abordando todos os tópicos
Objetivo: Este treinamento apresenta a função do Arquiteto de Dados, desde da visão acadêmica até as questões práticas no contexto das empresas brasileiras. Abordaremos as atividades e benefícios da Arquitetura de Dados para as organizações pela perspectiva das principais referências teóricas (Zachman, TOGAF, DMBoK, DMM Model) mas com exemplos e exercícios realistas do ambiente corporativo. E na visão mais atualizada do papel do Arquiteto de dados apresentaremos sua relação com a Governança de Dados, Qualidade de dados, BI/DW, Big Data, MDM, Integrações, Segurança da Informação e Metadados.
Este treinamento foi criado para atender à Administradores de Dados, DBAs, Analistas de Sistemas, Consultores com noções de bancos de dados e projetos de bancos de dados para ambientes empresariais, assim como gestores em geral interessados em conhecer mais sobre uma visão atualizada da Arquitetura de Dados.


Carga horária: 24 horas

Metodologia de ensino: Exposição teórica seguida de aplicação em estudo de caso e workshop prático. 

Conteúdo programático:
  • Introdução à Arquitetura de Dados Corporativa
    • -Contexto da Arquitetura corporativa
    • -Zachman Framework
    • -TOGAF
    • -DAMA – DMBoK
    • -SEI – DMM Model
    • -A Missão da Arquitetura de Dados
    • -Papel do Arquiteto de Dados
    • -Variações na descrição do cargo no mercado
    • -Dados como insumos corporativos
    • -Dinâmica 1
  • Processo da Arquitetura de dados
    • -Os três níveis de informação
    • -Arquitetura x Modelagem de Dados
    • -Exemplo de atividades da Arquitetura de dados
    • -Atividade de Modelagem de Dados
    • -Padrões de nomenclatura e organização de modelos
    • -Dinâmica 2
  • Artefatos da Arquitetura de Dados
    • -Modelo semântico
    • -Glossário de Termos
    • -Modelagem Relacional
    • -Entidades e Atributos
    • -Modelando Atributos
    • -Normalização
    • -Matriz CRUD
    • -Linhagem dos dados
    • -Outros artefatos de apoio
    • -Dinâmica 3
  • Ferramentas da Arquitetura de dados
    • -Metadados
    • -Tipos de Metadados
    • -Ferramentas de Modelagem
    • -Power Designer e ERwin
    • -ERStudio e Enterprise Architect
    • -Ferramentas de Requisitos
    • -Glossário de Termos
    • -Dinâmica 4
  • Repositórios corporativos
    • -Plataforma para a Arquitetura de Dados
    • -Suporte completo Arquitetura do Negócio
    • -Implementando repositórios centralizados
    • -O papel do Administrador de Dados na Gestão de Dados Corporativo
  • Dinâmica 5: Modelagem da Informação
    • -Apresentação do Estudo de Caso
    • -Atividade - Áreas de Negócio
    • -Atividade - Processo de Negócio
    • -Sistema de gestão ERP
    • -Fontes de dados
  • Arquitetura para DW e BI
    • -Ciclo de vida Dimensional do Negócio
    • -Ambiente DW e BI
    • -Source System – Fontes de dados
    • -Data Staging Area
    • -Presentation Server – Data Warehouse Server
    • -Modelo Dimensional
    • -Dinâmica 6 - BI e DW
  • Governança de dados e Arquitetura
    • -Construção da Visão Atual e Visão Futura
    • -Evolução da Governança com apoio da Arquitetura
    • -Relação entre Arquitetos e Curadores
  • Segurança da Informação e Arquitetura
    • -Avaliação de requisitos de segurança da informação
    • -Relação do Arquiteto com a Auditoria
  • MDM e Arquitetura
    • -Planejamento da Arquitetura para o MDM
    • -Relação entre Arquitetos e equipe do MDM
    • -Fontes de dados, consumidores e integrações
    • -Regras de qualidade e regras de negócio
    • -Importância dos metadados para MDM
  • Gestão de Metadados e Arquitetura
    • -Gestão dos repositórios de metadados
    • -A curadoria dos metadados
    • -Responsabilidades e Procedimentos
  • Gestão de Qualidade de dados e Arquitetura
    • -Definição de requisitos de qualidade de dados
    • -Implementação de regras de qualidade
    • -Projetos de higienização de dados
    • -Projetos de de-duplicação de registros
    • -Processo de garantia da qualidade de dados
    • -Dinâmica 7
  • Ferramentas de Big Data e Arquitetura
    • -O que é Hadoop?
    • -Arquitetura HDFS e MapReduce
    • -Ecossistema Hadoop
    • -Conhecendo Hive e Pig
    • -Conhecendo Spark e Hbase
    • -Dinâmica 8
Objetivo: Ao terminar este treinamento os participantes estarão capacitados a criar consultas SQL usando os melhores recursos do RDBMS para garantir performance e precisão dos dados. O aluno vai entender quais os recursos disponíveis e como usá-los de forma eficiente para construção de aplicativos.

Carga horária: 16 horas

Metodologia de ensino: Teoria aliada aos exercícios práticos (Estudos de Caso), discussão dirigida e troca de experiências. 

Conteúdo programático:
  • Introdução: O que é SQL e como funciona?
  • Ambiente de desenvolvimento
    • Oracle Database XE 11g
    • Oracle SQL Developer 4
    • Dinâmica para reconhecimento do ambiente
  • Elementos básicos SQL
    • Objetos do banco de dados
    • Datatypes
    • Pseudocolunas
    • Operadores
    • Condições
    • Expressões
    • Funções
  • Apresentação do Estudo de Caso
  • DDL: criar tabelas, índices, funções e procedimentos
    • Como funcionam os índices
    • Dinâmica para criação de objetos do Estudo de Caso
  • DML: inserir, atualizar, excluir e consultar dados
    • Dinâmica para criar conteúdo nas tabelas do Estudo de Caso
  • Recursos para Consultas e sub-consultas
    • Consultas Simples
    • Consultas Hierarquicas (connect by)
    • Operadores Union, Intersect e Minus
    • Ordenando resultados
    • Dinâmica para aplicação dos conceitos no Estudo de Caso
  • Joins de todos os tipo
    • Inner Joins
    • Outer Joins
    • Self Joins
    • Produtos cartesianos
    • Semijoins ( EXISTS )
    • Antijoins ( NOT IN )
    • Dinâmica para aplicação dos conceitos no Estudo de Caso
  • Usando sub-consultas (Subqueries)
    • Dinâmica para aplicação dos conceitos no Estudo de Caso
  • Dinâmica final com desafios para melhoria de consultas complexas

Brasília

Jul
31

31/07/19 - 02/08/19

Set
18

18/09/19 - 20/09/19

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