Plano de Estudos Profissional de Governança de Dados e Informações
- Fundamentos de Governança de Dados Objetivo: Entender os conceitos básicos e a importância da governança de dados.
Tópicos:
O que é Governança de Dados? Importância da governança para as organizações. Principais práticas e políticas. Estrutura organizacional de governança de dados. Responsabilidades e papéis em governança (Data Stewards, Data Owners, etc.). Recursos sugeridos:
Livros: "Data Management for Researchers" por Kristin Briney Artigos: Pesquisa de boas práticas e frameworks (DAMA, COBIT, etc.). 2. Modelos e Frameworks de Governança Objetivo: Conhecer os principais modelos e frameworks aplicados na governança de dados. Tópicos: Framework DAMA-DMBOK. COBIT e ITIL para governança de TI. Modelos de maturidade de dados (CMMI, DMM). Políticas de qualidade de dados. Estratégias de gestão de dados mestre (MDM). Recursos sugeridos: DAMA-DMBOK Guide. Documentos do COBIT. Webinars e artigos sobre frameworks de governança.
- Qualidade de Dados e Gestão de Metadados Objetivo: Compreender a importância da qualidade e dos metadados para uma governança eficiente. Tópicos: Conceito e métricas de qualidade de dados. Técnicas para garantir a qualidade dos dados. Gestão de metadados e sua relação com governança. Ferramentas de qualidade de dados (Data Quality Tools). Recursos sugeridos: Livros sobre qualidade de dados (ex: The Data Warehouse Toolkit). Artigos e blogs sobre metadados.
- Compliance e Proteção de Dados Objetivo: Estudar as leis e regulamentações de proteção de dados. Tópicos: LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). GDPR (General Data Protection Regulation). Outras legislações (HIPAA, CCPA). Aspectos de segurança e privacidade dos dados. Auditoria e conformidade em governança de dados. Recursos sugeridos:
Leitura das regulamentações oficiais (LGPD, GDPR). Cursos sobre conformidade de dados. 5. Programação para Governança de Dados e BI Objetivo: Desenvolver habilidades de programação necessárias para análise de dados e suporte à governança.
Tópicos:
Python para Análise de Dados: Bibliotecas principais (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn). Processamento e limpeza de dados. Automação de processos de governança de dados. SQL e Banco de Dados: Consultas SQL avançadas. Modelagem de banco de dados. Integração de dados e scripts para manutenção de dados. R para Análise Estatística (opcional, para análise avançada). Manipulação de dados com dplyr, ggplot2. Ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load): Usar Python ou ferramentas como Talend e Alteryx para automação e integração de dados. Recursos sugeridos:
Cursos de Python/Data Science (ex: Coursera, edX, DataCamp). Livros como "Python for Data Analysis" de Wes McKinney. Tutoriais de SQL para BI e governança de dados. 6. Business Intelligence (BI) Objetivo: Compreender a integração de BI com governança de dados e usar ferramentas para análise de dados.
Tópicos:
Fundamentos de BI: O que é BI e como se conecta com a governança de dados. Ferramentas de BI: Power BI, Tableau, Qlik. Construção de dashboards e relatórios. Integração de Dados e Modelagem: Modelagem de dados para BI. Conceitos de Data Warehousing e Data Marts. Técnicas de extração e transformação de dados (ETL). Análise de Dados: Análise de indicadores-chave de desempenho (KPIs). Visualização e storytelling com dados. Avançado: BI preditivo e analítica avançada. Implementação de modelos de machine learning no BI. Recursos sugeridos:
Cursos de BI (ex: Microsoft Power BI, Tableau). Livros sobre BI como "The Big Data-Driven Business". Tutoriais e blogs sobre Power BI, Tableau. 7. Compliance e Proteção de Dados Objetivo: Estudar as leis e regulamentações de proteção de dados.
Tópicos:
LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). GDPR (General Data Protection Regulation). Outras legislações (HIPAA, CCPA). Aspectos de segurança e privacidade dos dados. Auditoria e conformidade em governança de dados. Recursos sugeridos:
Leitura das regulamentações oficiais (LGPD, GDPR). Cursos sobre conformidade de dados. 8. Estudo de Caso e Aplicação Prática Objetivo: Aplicar o aprendizado em cenários práticos. Tópicos: Análise de casos reais de governança de dados. Elaboração de políticas e estratégias de governança. Planejamento e implementação de governança de dados em uma organização. Projetos práticos em BI (ex: Criação de Dashboards). Recursos sugeridos:
Estudos de caso e webinars de empresas que implementaram governança de dados. Projetos práticos em Python e BI. 9. Certificações em Governança de Dados, Programação e BI Objetivo: Concluir os estudos com certificações relevantes na área. Certificações sugeridas: Governança de Dados: Certified Information Management Professional (CIMP), Certified Data Management Professional (CDMP). BI: Microsoft Certified: Data Analyst Associate, Tableau Desktop Specialist. Programação: Certificação Python, SQL Server Certification.